概述
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定义
:一种分布式系统下用来生成全局唯一 ID 的工具 -
特点
- 唯一性,满足优惠券需要唯一的 ID 标识用于核销
- 高可用,随时能够生成正确的 ID
- 高性能,生成 ID 的速度很快
- 递增性,生成的 ID 是逐渐变大的,有利于数据库形成索引
- 安全性,生成的 ID 无明显规律,可以避免间接泄露信息
- 生成量大,可满足优惠券订单数据量大的需求
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ID 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
代码实现
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目标
:手动实现一个简单的全局 ID 生成器 -
实现流程
- 创建生成器:在 utils 包下创建 RedisIdWorker 类,作为 ID 生成器
- 创建时间戳:创建一个时间戳,即 RedisId 的高32位
- 获取当前日期:创建当前日期对象 date,用于自增 id 的生成
- count:设置 Id 格式,保证 Id 严格自增长
- 拼接 Id 并将其返回
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代码实现
@Component public class RedisIdWorker { // 开始时间戳 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; } // 获取下一个自动生成的 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; // 3.获取当前日期 String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd")); // 4.获取自增长值:生成一个递增计数值。每次调用 increment 方法时,它会在这个key之前的自增值的基础上+1(第一次为0) long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date); // 5.拼接并返回 return timestamp << COUNT_BITS | count; } }
测试
一、CountDownLatch 工具类
定义
:信号枪,用于同步多线程的等待与唤醒功能
:- 同步多线程的等待与唤醒
- 在异步程序中,确保分线程全部走完之后,主线程再继续往下执行
- (如果不用 countdownlatch 则可能分线程还没结束时主线程已经执行完毕)
常用方法
- await:阻塞方法,用于主线程中,可以让 main 线程阻塞,直至 CountDownLatch 内部维护的变量为 0 时再放行
- countDown:计数操作,用于分线程中,可以让 CountDownLatch 内部变量 -1 操作
二、ExecutorService & Executors
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定义
:Java JDK 提供的接口类 -
功能
- 简化异步模式下任务的执行
- 自动提供线程池和相关 API,执行 Runnable 和 Callable 方法
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常用方法
方法 说明 Executors.newFixedThreadPool(xxxThreads) Executors 提供的工厂方法,用于创建 ExecutorService 实例 execute(functionName) 调用线程执行 functionName 任务,无返回值 ⭐ submit(functionName) 调用线程执行 functionName 任务,返回一个 Future 类 invokeAny(functionName) 调用线程执行一组 functionName 任务,返回首成功执行的任务的结果 invokeAll(functionName) 调用线程执行一组 functionName 任务,返回所有任务执行的结果 ⭐ shutdown() 停止接受新任务,并在所有正在运行的线程完成当前工作后关闭 ⭐ awaitTermination() 停止接受新任务,在指定时间内等待所有任务完成 -
参考资料:一文秒懂 Java ExecutorService
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代码实现
- 目标:测试 redisIdWorker 在高并发场景下的表现(共生成 30000 个 id)
private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500); // 创建一个含有 500 个线程的线程池 @Test void testIdWorker() throws InterruptedException { CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300); // 定义一个工具类,统计线程执行300次task的进度 // 创建函数,供线程执行 Runnable task = () -> { for(int i = 0; i < 100; i ++) { long id = redisIdWorker.nextId("order"); System.out.println("id = " + id); } latch.countDown(); } long begin = System.currentTimeMillis(); for( int i = 0; i < 300 ; i ++) { es.submit(task); } latch.await(); // 主线程等待,直到 CountDownLatch 的计数归 long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("time = " + (end - begin)); // 打印任务执行的总耗时 }
超卖问题
一、乐观锁
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定义
:不加锁,在更新时判断是否有其他线程修改过数据 -
优点
:性能较高 -
常见的乐观锁
:CAS (Compare and Swap) -
添加库存判断
(分布式环境下仍然存在超卖问题)boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") .eq("voucher_id", voucherId).update().gt("stock", 0);
二、悲观锁
定义
:添加同步锁,使线程串行执行优点
:实现简单缺点
:性能一般
一人一单问题
一、单服务器系统解决方案
需求
:每个人只能抢购一张大额优惠券,避免同一用户购买多张优惠券重点
- 事务:库存扣减操作必须在事务中执行
- 粒度:事务粒度必须够小,避免影响性能
- 锁:事务开启时必须确保拿到当前下单用户的订单,并依据用户 Id 加锁
- 找到事务的代理对象,避免 Spring 事务注解失效 (需要给启动类加
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)
注解)
实现逻辑
- 获取优惠券 id、当前登录用户 id
- 查询数据库的优惠券表(voucher_order)
- 如果存在优惠券 id 和当前登录用户 id 都匹配的 order 则拒绝创建订单,返回 fail()
- 如果不存在则创建订单 voucherOrder 并保存至 voucher_order 表中,返回 ok()
二、分布式系统解决方案 (通过 Lua 脚本保证原子性)
一、优惠券下单逻辑
二、代码实现 (Lua脚本)
--1. 参数列表
--1.1. 优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
--1.2. 用户id
local userId = ARGV[2]
--1.3. 订单id
local orderId = ARGV[3]
--2. 数据key
--2.1. 库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
--2.2. 订单key
local orderKey = 'seckill:order' .. voucherId
--3. 脚本业务
--3.1. 判断库存是否充足 get stockKey
if( tonumber( redis.call('get', stockKey) ) <= 0 ) then
return 1
end
--3.2. 判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if( redis.call( 'sismember', orderKey, userId ) == 1 ) then
return 2
end
--3.4 扣库存: stockKey 的库存 -1
redis.call( 'incrby', stockKey, -1 )
--3.5 下单(保存用户): orderKey 集合中添加 userId
redis.call( 'sadd', orderKey, userId )
-- 3.6. 发送消息到队列中
redis.call( 'xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId )
三、加载 Lua 脚本
RedisScript 接口
:用于绑定一个具体的 Lua 脚本DefaultRedisScript 实现类
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定义:RedisScript 接口的实现类
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功能:提前加载 Lua 脚本
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示例
// 创建Lua脚本对象 private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT; // Lua脚本初始化 (通过静态代码块) static { SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>(); SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("/path/to/lua_script.lua")); SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class); }
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四、执行 Lua 脚本
调用Lua脚本 API
:StringRedisTemplate.execute( RedisScript<T> script, List<K> keys, Object… args )示例
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执行 ”下单脚本” (此时不需要 key,因为下单时只需要用 userId 和 voucherId 查询是否有锁)
Long result = stringRedisTemplate.execute( SECKILL_SCRIPT, // 要执行的脚本 Collections.emptyList(), // KEY voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId) // VALUES );
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执行 “unlock脚本”
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实战:添加优惠券 & 单服务器创建订单
添加优惠券
目标
:商家在主页上添加一个优惠券的抢购链接,可以点击抢购按钮抢购优惠券
一、普通优惠券
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定义
:日常可获取的资源 -
代码实现
@PostMapping public Result addVoucher(@RequestBody Voucher voucher) { voucherService.save(voucher); return Result.ok(voucher.getId()); }
二、限量优惠券
定义
:限制数量,需要设置时间限制、面对高并发请求的资源下单流程
- 查询优惠券:通过 voucherId 查询优惠券
- 时间判断:判断是否在抢购优惠券的固定时间范围内
- 库存判断:判断优惠券库存是否 ≥ 1
- 扣减库存
- 创建订单:创建订单 VoucherOrder 对象,指定订单号,指定全局唯一 voucherId,指定用户 id
- 保存订单:保存订单到数据库
- 返回结果:Result.ok(orderId)
代码实现
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VoucherController
@PostMapping("seckill") public Result addSeckillVoucher( @RequestBody Voucher voucher ){ voucherService.addSeckillVoucher(voucher); return Result.o(voucher.getId()); }
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VoucherServiceImpl
@Override @Transactional public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) { // 保存优惠券到数据库 save(voucher); // 保存优惠券信息 SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher(); seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId()); seckillVoucher.setStock(voucher.getStock()); seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime()); seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime()); seckillVoucherService.save(seckillVoucher); // 保存优惠券到Redis中 stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString()); }
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(缺陷) 优惠券下单功能
一、功能说明
目标
:用户抢购代金券,保证用户成功获得优惠券,保证效率并且避免超卖工作流程
- 提交优惠券 ID
- 查询优惠券信息 (下单时间是否合法,下单时库存是否充足)
- 扣减库存,创建订单
- 返回订单 ID
四、代码实现
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VoucherOrderServiceImpl (下述代码在分布式环境下仍然存在超卖问题)
@Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService{ @Resource private ISeckillVoucherService seckillVoucherService; @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { // 查询优惠券 SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId); // 优惠券抢购时间判断 if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now) || voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now()){ return Result.fail("当前不在抢购时间!"); } // 库存判断 if(voucher.getStock() < 1){ return Result.fail("库存不足!"); } // !!! 实现一人一单功能 !!! Long userId = UserHolder.getUser().getId(); synchronized (userId.toString().intern()) { IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy(); return proxy.createVoucherOrder(voucherId); } } @Transactional public Result createVoucherOrder(Long userId) { Long userId = UserHolder.getUser().getId(); // 查询当前用户是否已经购买过优惠券 int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count(); if( count > 0 ) { return Result.fail("当前用户不可重复购买!"); // !!! 实现乐观锁 !!! // 扣减库存 boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1; .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where voucher_id = voucherId and stock > 0; .update(); if(!success) { return Result.fail("库存不足!"); } // 创建订单 VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); voucherOrder.setId(redisIdWorker.nextId("order")); voucherOrder.setUserId(UserHolder.getUser().getId()); voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); // 返回订单id return Result.ok(orderId); }