微服务Spring Boot 整合Redis 阻塞队列实现异步秒杀下单

文章目录

• ⛅引言
• 一、秒杀优化 - 异步秒杀思路
• 二、秒杀优化 - 基于Redis完成秒杀资格判断
• 三、基于阻塞队列完成异步秒杀下单
• 四、测试程序
• 五、源码地址
• ⛵小���

  ⛅引言

  本章节，介绍使用阻塞队列实现秒杀的优化，采用异步秒杀完成下单的优化！

  一、秒杀优化 - 异步秒杀思路

  当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤

  1. 查询优惠卷
  2. 判断秒杀库存是否足够
  3. 查询订单
  4. 校验是否是一人一单
  5. 扣减库存
  6. 创建订单，完成

  在以上6个步骤中，我们可以采用怎样的方式来优化呢？

  整体思路：当用户下单之后，判断库存是否充足只需要导redis中去根据key找对应的value是否大于0即可，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单，如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，整个过程需要保证是原子性的，我们可以使用Lua来操作

  当以上逻辑走完后，我们可以根据返回的结果来判断是否是0，如果是0，则可以下单，可以存入 queue 队列中，然后返回，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。

  二、秒杀优化 - 基于Redis完成秒杀资格判断

  需求：

  • 新增秒杀优惠卷的同时，需要将优惠卷信息保存在redis中
  • 基于Lua脚本实现，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功
  • 如果抢购成功，将优惠卷id和用户id封装后存入阻塞队列
  • 开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

    新增优惠卷时，将优惠卷信息存入Redis

    VoucherService

    @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);        // 保存秒杀库至redis  seckill:stock        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());    }

    新增优惠卷时，可存入redis信息

    编写 Lua 脚本，实现秒杀资格判断

    seckill Lua 秒杀脚本

    -- 1.参数列表-- 1.1 优惠卷idlocal voucherId = ARGV[1]-- 1.2 用户idlocal userId = ARGV[2]-- 2. 数据key-- 2.1 库存key 拼接 ..local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId-- 2.2 订单key 拼接 ..local orderKey = "seckill:order" .. voucherId-- 3. 脚本业务-- 3.1 判断库存是否充足if (tonumber(redis.call('get', stockKey))         SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());    }    // 用于线程池处理的任务    // 当初始化完毕后 就会去从对列中去拿信息    private class VoucherOrderHandler implements Runnable {        @Override        public void run() {            while (true){                try {                    // 1.获取队列中的订单信息                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();                    // 2.创建订单                    handleVoucherOrder(voucherOrder);                } catch (Exception e) {                    log.error("处理订单异常", e);                }            }        }    }    private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {        //1.获取用户        Long userId = voucherOrder.getUserId();        // 2.创建锁对象        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);        // 3.尝试获取锁        boolean isLock = lock.tryLock();        // 4.判断是否获得锁成功        if (!isLock) {            // 获取锁失败，直接返回失败或者重试            log.error("不允许重复下单！");            return;        }        try {            //注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效            proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);        } finally {            // 释放锁            lock.unlock();        }    }    // 代理对象    private IVoucherOrderService proxy;    @Override    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {        // 获取用户        Long userId = UserHolder.getUser().getId();        // 获取订单id        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");        // 1. 执行lua 脚本        Long result = stringRedisTemplate.execute(                SECKILL_SCRIPT,                Collections.emptyList(),                voucherId.toString(),                userId.toString(), String.valueOf(orderId)        );        int r = result.intValue();        // 2. 判断结果是否为0        if (r != 0) {            // 2.1 不为0 代表没有购买资格            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不允许重复下单");        }        // 2.2 为0，有购买资格 把下单信息保存到阻塞队列        // 2.2 有购买的资格，创建订单放入阻塞队列中        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();        // 2.3.订单id        voucherOrder.setId(orderId);        // 2.4.用户id        voucherOrder.setUserId(userId);        // 2.5.代金券id        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);        // 2.6.放入阻塞队列        orderTasks.add(voucherOrder);        //3.获取代理对象        proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();        // 2.3 返回订单id        return Result.ok(orderId);    }    @Transactional    public void createVoucherOrder (VoucherOrder voucherOrder){        // 5.一人一单逻辑        // 5.1.用户id        Long userId = voucherOrder.getUserId();        // 判断是否存在        int count = query().eq("user_id", userId)                .eq("voucher_id", voucherOrder.getId()).count();        // 5.2.判断是否存在        if (count  0) {            // 用户已经购买过了            log.error("用户已经购买过了");        }        //6，扣减库存        boolean success = seckillVoucherService.update()                .setSql("stock= stock -1") //set stock = stock -1                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock",0).update(); //where id = ？ and stock > 0        // .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ？ and stock = ?        if (!success) {            //扣减库存            log.error("库存不足！");        }        save(voucherOrder);    }

    四、测试程序

    ApiFox 测试程序

    测试成功，查看Redis

    成功添加订单信息

    库存信息

    数据库信息

    Jmeter 进行压力测试

    恢复数据，进行压力测试

    关于测试：新增了1000条用户信息，存入数据库和Redis，token，Jmeter使用Tokens文件测试1000条并发

    相关资料见下文

    进行压测

    经过检测，性能提升了几十倍！

    数据库

    五、源码地址

    源码地址及 Jmeter测试文件： 公众号进行获取网盘地址，后续我会上传至百度网盘

    ⛵小结

    如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【Bug 终结者】点个赞，创作不易，如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】！