1 實現優惠券秒殺功能
下單時需要判斷兩點:1.秒殺是否開始或結束2.庫存是否足夠
所以,我們的業務邏輯如下
1. 透過優惠券id取得優惠券資訊
2.判斷秒殺是否開始,如果未回傳錯誤訊息
3.判斷秒殺是否結束,如果已經結束返回錯誤訊息
4.如果在秒殺時間內,判斷庫存是否充足
5.如果充足,扣減庫存
6.創建訂單信息,並保存到優惠券訂單表中
6.1 保存訂單id
6.2保存用戶id
6.3保存優惠券id
7 .返回訂單id
程式碼實作:(Service層實作類別)
package com.hmdp.service.impl; import com.hmdp.dto.Result; import com.hmdp.entity.SeckillVoucher; import com.hmdp.entity.VoucherOrder; import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper; import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService; import com.hmdp.service.IVoucherOrderService; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.hmdp.utils.RedisIdWorker; import com.hmdp.utils.UserHolder; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.time.LocalDateTime; /** * <p> * 服务实现类 * </p> * * @author 虎哥 * @since 2021-12-22 */ @Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService { @Resource private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService; @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1.获取优惠券信息 SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId); //2.判断是否已经开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀尚未开始!"); } //3.判断是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀已经结束了!"); } //4.判断库存是否充足 if (voucher.getStock() < 1) { Result.fail("库存不充足!"); } //5.扣减库存 boolean success = iSeckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId) .update(); if (!success){ Result.fail("库存不充足!"); } //6. 创建订单 VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); //6.1添加订单id Long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); voucherOrder.setId(orderId); //6.2添加用户id Long userId = UserHolder.getUser().getId(); voucherOrder.setUserId(userId); //6.3添加优惠券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); //7.返回订单id return Result.ok(orderId); } }
2 超賣問題(重點)
我們先嘗試在高並發的情況下運行上述程式碼。 (使用jmx工具)
下圖是創建了兩百個線程,在一瞬間發出優惠券請求
但是我們看聚合報告,發現異常值只有45.5%,照道理來說應該是50%(因為庫存有100個,這裡發出了200個請求)
一看庫存數,好傢伙,是-9
訂單也是增加了109個,這顯然發生了超賣的問題。
那麼,為什麼會發生這種問題呢?
看圖說話:
按照我們正常的流程來走,就是線程1線查詢完庫存,然後扣減庫存,這個時候線程2再來查詢庫存,扣減庫存,這樣是沒問題的。
超賣的問題就出在,在訂單1查詢庫存後,發現是1,但還沒去扣減的時候,線程2也來查詢庫存,發現也是1,也進行了扣減(高並發的場景下)
這就導致了超賣的問題。
對於這種高並發的問題,最常見的解決方法就是:上鎖~
但鎖又包含悲觀鎖和樂觀鎖。
悲觀鎖簡單的講就是:覺得線程一定會發生,然後在操作之前每個人先拿鎖,你執行完後,在輪到下一個來執行(串行執行)
樂觀鎖:就是樂觀(認為線程安全一定不會發生),只要在每次對資料修改之前,判斷其他線程是否對資料進行的修改來保證線程安全。
悲觀鎖定較為簡單,這裡實作樂觀鎖定。
樂觀鎖的關鍵是判斷先前查詢得到的資料是否有被修改過,常見的方式有兩種
溫馨提示:左邊表格的資料都是執行緒1執行後的數據哦~
1.版本號法
就是在查詢庫存的步驟上加上一個版本號,每次修改完資料後給版本號+1並在後面加上where條件判斷版本號碼是否和修改前的一致
這樣就可以做到執行緒安全啦~
2.CAS法
##這個就是不用版本號了,直接在修改資料庫後加上where條件判斷庫存是否是修改前的庫存//5.1扣减库存 boolean success = iSeckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id" , voucherId).gt("stock" ,0) .update();
package com.hmdp.service.impl; import com.hmdp.dto.Result; import com.hmdp.entity.SeckillVoucher; import com.hmdp.entity.VoucherOrder; import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper; import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService; import com.hmdp.service.IVoucherOrderService; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.hmdp.utils.RedisIdWorker; import com.hmdp.utils.UserHolder; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.time.LocalDateTime; /** * <p> * 服务实现类 * </p> */ @Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService { @Resource private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService; @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1.获取优惠券信息 SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId); //2.判断是否已经开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀尚未开始!"); } //3.判断是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀已经结束了!"); } //4.判断库存是否充足 if (voucher.getStock() < 1) { Result.fail("库存不充足!"); } //5.扣减库存 boolean success = iSeckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId).gt("stock",0) .update(); if (!success){ Result.fail("库存不充足!"); } //6. 创建订单 VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); //6.1添加订单id Long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); voucherOrder.setId(orderId); //6.2添加用户id Long userId = UserHolder.getUser().getId(); voucherOrder.setUserId(userId); //6.3添加优惠券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); //7.返回订单id return Result.ok(orderId); } }
以上是Redis優惠券秒殺問題怎麼解決的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Redis是NoSQL數據庫,提供高性能和靈活性。 1)通過鍵值對存儲數據,適合處理大規模數據和高並發。 2)內存存儲和單線程模型確保快速讀寫和原子性。 3)使用RDB和AOF機制進行數據持久化,支持高可用性和橫向擴展。

Redis是一种内存数据结构存储系统,主要用作数据库、缓存和消息代理。它的核心特点包括单线程模型、I/O多路复用、持久化机制、复制与集群功能。Redis在实际应用中常用于缓存、会话存储和消息队列,通过选择合适的数据结构、使用管道和事务、以及进行监控和调优,可以显著提升其性能。

Redis和SQL數據庫的主要區別在於:Redis是內存數據庫,適用於高性能和靈活性需求;SQL數據庫是關係型數據庫,適用於復雜查詢和數據一致性需求。具體來說,1)Redis提供高速數據訪問和緩存服務,支持多種數據類型,適用於緩存和實時數據處理;2)SQL數據庫通過表格結構管理數據,支持複雜查詢和事務處理,適用於電商和金融系統等需要數據一致性的場景。

REDISACTSASBOTHADATASTOREANDASERVICE.1)ASADATASTORE,ITUSESIN-MEMORYSTOOGATOFORFOFFASTESITION,支持VariousDatharptructuresLikeKey-valuepairsandsortedsetsetsetsetsetsetsets.2)asaservice,ItprovidespunctionslikeItionitionslikepunikeLikePublikePublikePlikePlikePlikeAndluikeAndluAascriptingiationsmpleplepleclexplectiations

Redis與其他數據庫相比,具有以下獨特優勢:1)速度極快,讀寫操作通常在微秒級別;2)支持豐富的數據結構和操作;3)靈活的使用場景,如緩存、計數器和發布訂閱。選擇Redis還是其他數據庫需根據具體需求和場景,Redis在高性能、低延遲應用中表現出色。

Redis在數據存儲和管理中扮演著關鍵角色,通過其多種數據結構和持久化機製成為現代應用的核心。 1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等數據結構,適用於緩存和復雜業務邏輯。 2)通過RDB和AOF兩種持久化方式,Redis確保數據的可靠存儲和快速恢復。

Redis是一種NoSQL數據庫,適用於大規模數據的高效存儲和訪問。 1.Redis是開源的內存數據結構存儲系統,支持多種數據結構。 2.它提供極快的讀寫速度,適合緩存、會話管理等。 3.Redis支持持久化,通過RDB和AOF方式確保數據安全。 4.使用示例包括基本的鍵值對操作和高級的集合去重功能。 5.常見錯誤包括連接問題、數據類型不匹配和內存溢出,需注意調試。 6.性能優化建議包括選擇合適的數據結構和設置內存淘汰策略。

Redis在現實世界中的應用包括:1.作為緩存系統加速數據庫查詢,2.存儲Web應用的會話數據,3.實現實時排行榜,4.作為消息隊列簡化消息傳遞。 Redis的多功能性和高性能使其在這些場景中大放異彩。


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