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标题: [学习交流] 【广州校区】+ 秒杀的实现过程 [打印本页]

作者: ley 时间: 2019-1-2 17:13
标题: [学习交流] 【广州校区】+ 秒杀的实现过程

关于秒杀。

如何解决这个问题。理解这个问题。

所谓“秒杀”，就是网络卖家发布一些超低价格的商品，所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动。由于商品价格低廉，往往一上架就被抢购一空，有时只用一秒钟。

秒杀商品通常有两种限制：库存限制、时间限制。

需求：

（1）商家提交秒杀商品申请，录入秒杀商品数据，主要包括：商品标题、原价、秒杀价、商品图片、介绍等信息

（2）运营商审核秒杀申请

（3）秒杀频道首页列出秒杀商品（进行中的）点击秒杀商品图片跳转到秒杀商品详细页。

（4）商品详细页显示秒杀商品信息，点击立即抢购实现秒杀下单，下单时扣减库存。当库存为0或不在活动期范围内时无法秒杀。

（5）秒杀下单成功，直接跳转到支付页面（微信扫码），支付成功，跳转到成功页，填写收货地址、电话、收件人等信息，完成订单。

（6）当用户秒杀下单5分钟内未支付，取消预订单，调用微信支付的关闭订单接口，恢复库存。

上面保存订单的方式是先查看Redis中对应商品是否存在，如果存在且数量是否>0如果>0则下单，如果在并发情况下,如果20个人同时在执行如上查询代码这里，而此时对应商品只有一个，则会下20个单，而这20个单一定是有问题的，因为1件商品不可能同时给20个人发货。那么如何解决这种并发问题呢？我们可以用Redis队列实现。

秒杀下单优化

修改pyg-seckill-service的SeckillOrderServiceImpl.java，加入从队列中取数据校验商品是否存在的实现过程,队列中商品存在，则继续下单，否则抛出异常提示已售罄。

/***
* 创建订单
* @param seckillid
* @param userid
*/
  @Override
  public void saveOrder(Long seckillid, String userid) {
//获取队列中的商品，如果能够获取，则商品存在，可以下单
//这样可以避免多个用户同时抢购意见商品重复下单
Long goodsId = (Long) redisTemplate.boundListOps(SysContant.SECKILL_PREFIX + seckillid).rightPop();
if(goodsId==null){
      throw new RuntimeException("已售罄！");
}

//获取商品详情
SeckillGoods seckillGoods = (SeckillGoods) redisTemplate.boundHashOps(SeckillGoods.class.getSimpleName()).get(seckillid);
//略....
}

上面的方案解决了并发情况下下单操作异常问题，但其实际秒杀中大量并发情况下，这个下单过程是需要很长等待时间的，所以这里我们建议用异步和多线程实现，最好不要让程序处于阻塞状态，而是在用户一下单的时候确认用户是否符合下单条件，如果符合，则开启线程执行，执行完毕之后，用户等待查询结果即可。

当我们在实现秒杀功能时候需要，解决队列排队造成的阻塞相应。

创建CreateOrder.java实现订单下单操作,在面试中常常会被问及多线程应用在项目哪里，这正好是一个很好的案例。

@Component
  //@Scope(scopeName = ConfigurableBeanFactory.SCOPE_PROTOTYPE) //采用原型模式
  public class CreateOrder implements Runnable {

@Autowired
private SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper;

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

@Autowired
private IdWorker idWorker;

@Override
public void run() {
      //从Redis中获取排队信息，然后依次下单
      OrderRecode orderRecode = (OrderRecode) redisTemplate.boundListOps(OrderRecode.class.getSimpleName()).rightPop();

      if(orderRecode!=null){
         //获取队列中的商品，如果能够获取，则商品存在，可以下单
         //这样可以避免多个用户同时抢购意见商品重复下单
         Long goodsId = (Long) redisTemplate.boundListOps(SysContant.SECKILL_PREFIX + orderRecode.getGoodsId()).rightPop();
         if(goodsId==null){
            //售罄
            //将用户从排队中移除，否则用户不能继续排队
            redisTemplate.boundSetOps(SysContant.SECKILL_USER).remove(orderRecode.getUserid());
            return;
         }

         //获取商品详情
         SeckillGoods seckillGoods = (SeckillGoods) redisTemplate.boundHashOps(SeckillGoods.class.getSimpleName()).get(orderRecode.getGoodsId());
         if(seckillGoods!=null){
            //创建订单
            SeckillOrder order = new SeckillOrder();
            order.setId(idWorker.nextId());
            order.setSeckillId(orderRecode.getGoodsId());
            order.setMoney(seckillGoods.getCostPrice()); //秒杀价格
            order.setUserId(orderRecode.getUserid());
            order.setSellerId(seckillGoods.getSellerId());
            order.setCreateTime(new Date());
            order.setStatus("0"); //0未支付，1已支付
            //订单数据存入Reids
            redisTemplate.boundHashOps(SeckillOrder.class.getSimpleName()).put(orderRecode.getUserid(),order);

            //Reids数据递减 ---- 当库存为1的时候。有并发加个同步锁。
            seckillGoods.setStockCount(seckillGoods.getStockCount()-1);
            if(seckillGoods.getStockCount()<=0){
                  //商品卖完,同步数据库
                  seckillGoodsMapper.updateByPrimaryKeySelective(seckillGoods);

                  //清除缓存
                  redisTemplate.boundHashOps(SeckillGoods.class.getSimpleName()).delete(seckillGoods.getId());
            }else{
                  //Redis库存递减同步
                  redisTemplate.boundHashOps(SeckillGoods.class.getSimpleName()).put(seckillGoods.getId(),seckillGoods);
            }

            //抢购人数削减
            redisTemplate.boundValueOps(SysContant.SECKILL_COUNT_GOODSID_PREFIX+orderRecode.getGoodsId()).increment(-1);
         }
      }
}
}

1.1. 配置线程池


  <bean class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor" id="executor">

<property name="corePoolSize" value="10" />

<property name="maxPoolSize" value="50" />

<property name="queueCapacity" value="10000" />

<property name="keepAliveSeconds" value="300" />

<property name="rejectedExecutionHandler">
      <bean class="java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy" />
</property>
  </bean>

下单保存修改

修改SeckillOrderServiceImpl.java，把之前实现的保存订单修改成启动线程调用

@Autowired
  private RedisTemplate redisTemplate;

  @Autowired
  private CreateOrder createOrder;

  @Autowired
  private ThreadPoolTaskExecutor executor;
  /***
* 创建订单
* @param seckillid
* @param userid
*/
  @Override
  public void saveOrder(Long seckillid, String userid) {
//获取队列中的商品，如果能够获取，则商品存在，可以下单
//这样可以避免多个用户同时抢购意见商品重复下单

//获取商品详情
SeckillGoods seckillGoods = (SeckillGoods) redisTemplate.boundHashOps(SeckillGoods.class.getSimpleName()).get(seckillid);
if(seckillGoods==null || seckillGoods.getStockCount()<=0){
      throw new RuntimeException("已售罄！");
}

//判断用户是否正在排队
Boolean member = redisTemplate.boundSetOps(SysContant.SECKILL_USER).isMember(userid);
if(member){
      //判断用户是否下单
      Object order = redisTemplate.boundHashOps(SeckillOrder.class.getSimpleName()).get(userid);
      if(order!=null){
         throw new RuntimeException("您有未支付的订单！");
      }
      throw new RuntimeException("正在排队中！");
}

//当前商品秒杀的人数
Long seckillusercount = redisTemplate.boundValueOps(SysContant.SECKILL_COUNT_GOODSID_PREFIX + seckillid).increment(0);

//当前商品的剩余个数
if((seckillGoods.getStockCount().intValue()+200)<=seckillusercount){
      //超过限制,这里的200可以自定义
      throw new RuntimeException("当前商品抢购人数过多");
}

//下单数据加入缓存
OrderRecode orderRecode = new OrderRecode(seckillid, userid);
redisTemplate.boundListOps(OrderRecode.class.getSimpleName()).leftPush(orderRecode);

//排队记录加入缓存
redisTemplate.boundSetOps(SysContant.SECKILL_USER).add(userid);

//抢购人数记录
redisTemplate.boundValueOps(SysContant.SECKILL_COUNT_GOODSID_PREFIX+seckillid).increment(1);

//调用线程执行
executor.execute(createOrder);
}

以下是模拟1000个并发。测试的结果图，说明此案例测试成功。

1.png (36.73 KB, 下载次数: 11)

2.png (40.08 KB, 下载次数: 12)

作者: 一个人一座城0.0 时间: 2019-1-7 08:36
看一看。

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