Redis優惠券秒殺功能怎麼實現

一、全域唯一ID

1. 全域ID產生器

每個店舖都可以發布優惠券：

當使用者搶購時，就會產生訂單並儲存到tb_voucher_order這張表中，而訂單表如果使用資料庫自增ID就存在一些問題：

• #id的規律性太明顯

• 受單表資料量的限制

所以tb_voucher_order表的主鍵不能用自增ID：

create table tb_voucher_order
(
    id          bigint                                        not null comment '主键'
        primary key,
    user_id     bigint unsigned                               not null comment '下单的用户id',
    voucher_id  bigint unsigned                               not null comment '购买的代金券id',
    pay_type    tinyint(1) unsigned default 1                 not null comment '支付方式 1：余额支付；2：支付宝；3：微信',
    status      tinyint(1) unsigned default 1                 not null comment '订单状态，1：未支付；2：已支付；3：已核销；4：已取消；5：退款中；6：已退款',
    create_time timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '下单时间',
    pay_time    timestamp                                     null comment '支付时间',
    use_time    timestamp                                     null comment '核销时间',
    refund_time timestamp                                     null comment '退款时间',
    update_time timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间'
);

全域ID產生器，是分散式系統下用來產生全域唯一ID的工具，一般要滿足下列特性：

為了增加ID的安全性，我們可以不直接使用Redis自增的數值，而是拼接一些其它訊息：

D的組成部分：

• 符號位元：1bit，永遠為0，表示正數

• 時間戳：31bit，以秒為單位，可以使用69年

• 序號：32bit，秒內的計數器，支援每秒產生2^32個不同ID

##編寫全域ID產生器程式碼：

@Component
public class RedisIdWorker {
    /**
     * 开始时间戳，以2022.1.1为基准计算时间差
     */
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
    /**
     * 序列号的位数
     */
    private static final int COUNT_BITS = 32;

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    /**
     * 生成带有业务前缀的redis自增id
     * @param keyPrefix
     * @return
     */
    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
        // 加上日期前缀，可以让存更多同一业务类型的数据，并且还能通过日期获取当天的业务数量，一举两得
        String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2.自增长
        long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

        // 3.拼接并返回
        // 用于是数字类型的拼接，所以不能像拼接字符串那样处理，而是通过位运算将高32位存 符号位+时间戳，低32位存 序列号
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);
        long second = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
        System.out.println(second);// 1640995200
    }
}

測試全域ID產生器：

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {
	@Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(500);

	@Test
    void testIdWorker() throws InterruptedException {
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);

        // 每个线程生成100个id
        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long id = redisIdWorker.nextId("order");
                System.out.println("id = " + id);
            }
            latch.countDown();
        };
        // 300个线程
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            executorService.submit(task);
        }
        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("time = " + (end - begin));
    }
}

##測試結果：

2. 全域唯一ID產生策略

UUID（不是遞增的）
Redis自增
雪花演算法（snowflake）
資料庫自增（單獨建立一張表存自增id，分配到分庫分錶後的表中）
3. Redis自增ID策略

以日期作為前綴的key ，方便統計訂單量
自增ID的結構：時間戳計數器
二、實作優惠券秒殺下單

1. 新增優惠券

每個店家都可以發布優惠券，分為平價券和特價券。平價券可以任意購買，而特價券需要秒殺搶購：

#優惠券表資訊：

##tb_voucher：優惠券的基本信息，優惠金額、使用規則等（tb_voucher表的type字段區分是普通券還是秒殺券）

• tb_seckill_voucher：優惠券的庫存、開始搶購時間，結束搶購時間（秒殺券才需要填寫這些資訊），同時秒殺券擁有普通券的基本資料（秒殺券表tb_seckill_voucher的主鍵id綁定的是普通券表tb_voucher的id）

• #

  create table tb_voucher
  (
      id           bigint unsigned auto_increment comment '主键'
          primary key,
      shop_id      bigint unsigned                               null comment '商铺id',
      title        varchar(255)                                  not null comment '代金券标题',
      sub_title    varchar(255)                                  null comment '副标题',
      rules        varchar(1024)                                 null comment '使用规则',
      pay_value    bigint(10) unsigned                           not null comment '支付金额，单位是分。例如200代表2元',
      actual_value bigint(10)                                    not null comment '抵扣金额，单位是分。例如200代表2元',
      type         tinyint(1) unsigned default 0                 not null comment '0,普通券；1,秒杀券',
      status       tinyint(1) unsigned default 1                 not null comment '1,上架; 2,下架; 3,过期',
      create_time  timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间',
      update_time  timestamp           default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间'
  );

  create table tb_seckill_voucher
  (
      voucher_id  bigint unsigned                     not null comment '关联的优惠券的id'
          primary key,
      stock       int(8)                              not null comment '库存',
      create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间',
      begin_time  timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '生效时间',
      end_time    timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '失效时间',
      update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间'
  )
      comment '秒杀优惠券表，与优惠券是一对一关系';

  2. 編寫新增秒殺券的介面

主要程式碼：

@RestController
@RequestMapping("/voucher")
public class VoucherController {

    @Resource
    private IVoucherService voucherService;

    /**
     * 新增秒杀券
     * @param voucher 优惠券信息，包含秒杀信息
     * @return 优惠券id
     */
    @PostMapping("seckill")
    public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {
        voucherService.addSeckillVoucher(voucher);
        return Result.ok(voucher.getId());
    }
}

@Service
public class VoucherServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherMapper, Voucher> implements IVoucherService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Override
    @Transactional
    public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
        // 保存优惠券
        save(voucher);
        // 保存秒杀信息
        SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
        seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
        seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
        seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
        seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
        seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
    }
}

測試新增：

測試結果：

三、實作秒殺下單

下單時需要判斷兩點：

秒殺是否開始或結束，如果尚未開始或已經結束則無法下單

• 庫存是否充足，不足則無法下單

#主程式碼：

##

@RestController
@RequestMapping("/voucher-order")
public class VoucherOrderController {
    @Resource
    private IVoucherOrderService voucherOrderService;

    @PostMapping("seckill/{id}")
    public Result seckillVoucher(@PathVariable("id") Long voucherId) {
        return voucherOrderService.seckillVoucher(voucherId);
    }
}

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1.查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判断秒杀是否开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀尚未开始！");
        }
        // 3.判断秒杀是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀已经结束！");
        }
        // 4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            // 库存不足
            return Result.fail("库存不足！");
        }
        //5，扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1")
                .eq("voucher_id", voucherId).update();
        if (!success) {
            // 扣减库存失败
            return Result.fail("库存不足！");
        }
        // 6.创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 6.1.订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 6.2.用户id
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 6.3.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);

        return Result.ok(orderId);

    }
}

簡單測試秒殺成功：

扣減庫存成功：

四、超賣問題

當有大量請求同時存取時，就會出現超賣問題

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：

1. 加锁方式 - 乐观锁

乐观锁的关键是判断之前查询得到的数据是否有被修改过，常见的方式有两种：

（1）版本号法

（2）CAS法

• 用库存代替了版本号，可以少加一个字段

• 扣库存时，与查询时的库存比较，没被修改则可以扣减库存

2. 乐观锁解决超卖问题

乐观锁方式，通过CAS判断前后库存是否一致，解决超卖问题：

// 之前的代码
boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1")
                .eq("voucher_id", voucherId).update();
                
// 乐观锁方式，通过CAS判断前后库存是否一致，解决超卖问题                
boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1") // set stock = stock -1
            .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); // where id = ？ and stock = ?

又出现新的问题：

• 假设100个线程同时请求，但通过CAS判断后，只有一个线程能扣减库存成功，其余99个线程全部失败

• 此时，库存剩余99，但是实际业务可以满足其余99个线程扣减库存

• 虽然能解决超卖问题，但是设计不合理

所以为了解决失败率高的问题，需要进一步改进：

通过CAS 不再 判断前后库存是否一致，而是判断库存是否大于0

boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1")
                .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock",0).update(); // where id = ? and stock > 0

3. 小结

超卖这样的线程安全问题，解决方案有哪些？
（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：性能相对悲观锁好（但是仍然需要同时查数据库，影响性能）

• 缺点：存在成功率低的问题（可以采用分段锁方式提高成功率）

五、一人一单问题

需求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

在扣减库存之前，加上一人一单的逻辑：

// 5.一人一单逻辑
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
  // 5.1.查询订单数量
  int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
  // 5.2.判断是否下过单
  if (count > 0) {
      // 用户已经购买过了
      return Result.fail("用户已经购买过一次！");
  }

此处仍会出现并发问题，当同一用户模拟大量请求同时查询是否下过单时，如果正好都查询出count为0，就会跳过判断继续执行扣减库存的逻辑，此时就会出现一人下多单的问题

解决方法：

• 由于是判断查询的数据是否存在，而不是像之前判断查询的数据是否修改过

• 所以这里只能加悲观锁

1. 加锁分析

• 首先将一人一单之后的逻辑全部加锁，所以将一人一单之后的逻辑抽取出一个方法进行加锁，public Result createVoucherOrder(Long voucherId)

• 如果直接在方法上加锁，则锁的是this对象，锁的对象粒度过大，就算是不同的人执行都会阻塞住，影响性能，public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId)

• 所以将锁的对象改为userId，但是不能直接使用synchronized (userId)，因为每次执行Long userId = UserHolder.getUser().getId();虽然值一样，但是对象不同，因此需要这样加锁 synchronized (userId.toString().intern())，intern()表示每次从字符串常量池中获取，这样值相同时，对象也相同

• 为了防止事务还没提交就释放锁的问题，则不能将锁加在createVoucherOrder方法内部，例如：

@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
	synchronized (userId.toString().intern()) {
		。。。
	}
}

而是需要等事务提交完再释放锁，例如：

synchronized (userId.toString().intern()) {
 	// 获取代理对象（事务）
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}

2. 事务分析

由于只有一人一单之后的逻辑涉及到修改数据库，所以只需对该方法加事务
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId)

由于只对createVoucherOrder方法加了事务，而该方法是在seckillVoucher方法中被调用，seckillVoucher方法又没有加事务，为了防止事务失效，则不能直接在seckillVoucher方法调用createVoucherOrder方法，例如：

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
	。。。。
	synchronized (userId.toString().intern()) {
        return this.createVoucherOrder(voucherId);
    }
}

而是需要通过代理对象调用createVoucherOrder方法，因为@Transactional事务注解的原理是通过获取代理对象执行目标对象的方法，进行AOP操作，所以需要这样：

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
	。。。。
	// 获取代理对象（事务）
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}

并且还要引入依赖：

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

还要开启注解暴露出代理对象：

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

完整VoucherOrderServiceImpl代码：

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 1.查询优惠券
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        // 2.判断秒杀是否开始
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀尚未开始！");
        }
        // 3.判断秒杀是否已经结束
        if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
            // 尚未开始
            return Result.fail("秒杀已经结束！");
        }
        // 4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            // 库存不足
            return Result.fail("库存不足！");
        }

        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        synchronized (userId.toString().intern()) {
            // 获取代理对象（事务）
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        }
        
    }

    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {

        // 5.一人一单逻辑
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 5.1.查询订单数量
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 5.2.判断是否下过单
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
            return Result.fail("用户已经购买过一次！");
        }

        // 6，扣减库存
        // 乐观锁方式，通过CAS判断库存是否大于0，解决超卖问题：
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1")
                .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock",0).update(); // where id = ? and stock > 0

        if (!success) {
            // 扣减库存失败
            return Result.fail("库存不足！");
        }

        // 7.创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 7.1.订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 7.2.用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 7.3.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        save(voucherOrder);

        // 8.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
    
}

六、集群模式下并发安全问题

通过加锁可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了。

我们将服务启动两份，端口分别为8081和8082：

然后修改nginx的conf目录下的nginx.conf文件，配置反向代理和负载均衡：

修改完后，重新加载nginx配置文件：

现在，用户请求会在这两个节点上负载均衡，再次测试下是否存在线程安全问题：

访问8081端口的线程进入了synchronized中

访问8082端口的线程也进入了synchronized中

最终同一个用户下了2单扣了2个库存，所以在集群模式下，出现了一人多单的问题：

分析：

• 锁的原理是每个JVM中都有一个Monitor作为锁对象，所以当对象相同时，获取的就是同一把锁

• 但是不同的JVM中的Monitor不同，所以获取的不是同一把锁

• 因此集群模式下，加synchronized锁也会出现并发安全问题，需要加分布式锁

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