四、Redis企业实战 - 优惠劵秒杀

在喧嚣之外 孤单 戒掉 廉价的浪漫

全局唯一ID生成

每个店铺都可以发布优惠券，当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中。

而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：

• id的规律性太明显

  • 如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。

• 受单表数据量的限制

  • 随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的， 于是乎我们需要保证id的唯一性。

全局唯一ID生成需要满足的特性：

为了增加ID的安全性，不要直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息。

在实际开发中：

• ID的组成部分：符号位：1bit，永远为0。

• 时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年。

• 序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID。

唯一ID生成工具类

import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
​
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
​
/**
 * @Description 全局唯一Id生成器
 * @Author LH
 * @Date 2022/11/17 14:06
 **/
@Component
public class RedisIdWorker {
    /**
     * 开始时间戳
     * 2022-01-01 00:00:00
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640966400L;
​
    /**
     * 拼接序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;
​
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
​
    /**
     * 生成唯一id
     *
     * @param keyPrefix 业务前缀key
     * @return id
     */
    public long nextId(String keyPrefix) {
        // 1. 生成时间戳
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        long timeStamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
​
        // 2. 生成序列号
        // 2.1 获取当前日期，精确到天（方便统计销量）
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2 redis自增长
        Long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
​
        // 3. 拼接唯一id返回
        return timeStamp << COUNT_BITS | count;
    }
}

测试

    @Test
    void testIdWorker() throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);
​
        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long id = redisIdWorker.nextId("order");
                System.out.println(id);
            }
            latch.countDown();
        };
​
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            es.submit(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("time = " + (end - begin));
    }

countdownlatch

countdownlatch名为信号枪：主要的作用是同步协调在多线程的等待于唤醒问题。

由于程序是异步的，当异步程序没有执行完时，主线程就已经执行完了，然后我们期望的是分线程全部走完之后，主线程再走，所以我们此时需要使用到CountDownLatch。

CountDownLatch 中有两个主要方法：

• countDown

• await

await 方法 是阻塞方法，我们担心分线程没有执行完时，main线程就先执行，所以使用await可以让main线程阻塞，那么什么时候main线程不再阻塞呢？当CountDownLatch 内部维护的 变量变为0时，就不再阻塞，直接放行，那么什么时候CountDownLatch 维护的变量变为0 呢，我们只需要调用一次countDown ，内部变量就减少1，我们让分线程和变量绑定， 执行完一个分线程就减少一个变量，当分线程全部走完，CountDownLatch 维护的变量就是0，此时await就不再阻塞，统计出来的时间也就是所有分线程执行完后的时间。

常见的唯一ID生成策略

• UUID

• Redis自增

• snowflake算法

• 数据库自增

• redis自增ID策略

优惠劵的秒杀下单

正常的下单流程需要判断两点：

1. 秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单

2. 库存是否充足，不足则无法下单

在多线程的情况下，会出现库存超卖问题

库存超卖问题的解决方案

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：而对于加锁，我们通常有两种解决方案：

乐观锁的关键是，查询时不加锁，在进行数据更新时再进行一次判断。

乐观锁的使用：

乐观锁：会有一个版本号version，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1 ，那么就意味着操作过程中没有人对他进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过。

乐观锁解决超卖问题

关键代码

boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update().gt("stock",0);

先查询库存信息，这时候不加锁，在进行库存更新时，在更新语句中判断库存值是否大于0。

超卖问题总结：

1. 悲观锁：添加同步锁，让线程串行执行

   • 优点：简单粗暴

   • 缺点：性能一般

2. 乐观锁：不加锁，在更新时判断是否有其它线程在修改

   • 优点：性能好

   • 缺点：存在成功率低的问题（如：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败 ）

优惠券秒杀 - 一人一单

需求：要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

代码示例

<dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>

@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)
@MapperScan("com.hmdp.mapper")
@SpringBootApplication
public class HmDianPingApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HmDianPingApplication.class, args);
    }
 
}

    @Override
    public Result seckillVoucherById(Long voucherId) {
        // 1. 查询优惠劵
        SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2. 判断秒杀是否开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            return Result.fail("秒杀尚未开始!");
        }
        // 3. 判断秒杀是否结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            return Result.fail("秒杀已经结束!");
        }
        // 4. 判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            return Result.fail("库存不足!");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        synchronized (userId.toString().intern()) {
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId, userId);
        }
    }
​
    /**
     * 实现一人一单, 关键在于 事务提交之前锁是否释放
     * 在多线程的情况下，如果当前方法事务没有提交，但是锁已经释放会出现问题
     *
     * @param voucherId 消费券id
     * @return 订单号
     */
    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId, Long userId) {
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 5. 判断是否存在
        if (count > 0) {
            return Result.fail("用户已经购买过一次！");
        }
        // 6.扣减库存
        boolean success = iSeckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")
                .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0)
                .update();
        if (!success) {
            return Result.fail("库存不足！");
        }
        // 7.创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        voucherOrder.setUserId(userId);
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);
        // 8.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }

重点：方法被spring的事务控制，如果你在方法内部加锁，可能会导致当前方法事务还没有提交，但是锁已经释放也会导致问题，所以我们选择将当前方法整体包裹起来，确保事务不会出现问题。

集群环境下的并发问题

在集群模式下，由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的。

但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是 集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。