Redis实战篇（二）

三、优惠卷秒杀

3.1 全局唯一ID

每个店铺都可以发布优惠券：

当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：

id的规律性太明显
受单表数据量的限制

场景分析一：如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。

场景分析二：随着我们商城规模越来越大，mysql的单表的容量不宜超过500W，数据量过大之后，我们要进行拆库拆表，但拆分表了之后，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的，于是乎我们需要保证id的唯一性。

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：

为了增加ID的安全性，可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息：

ID的组成部分：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

3.2 Redis实现全局唯一Id

@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;
    }

    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
        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
        return timestamp << COUNT_BITS | count;
    }
}

在测试类中进行测试

知识小贴士：关于countdownlatch

countdownlatch名为信号枪：主要的作用是同步协调在多线程的等待与唤醒问题

我们如果没有CountDownLatch ，那么由于程序是异步的，当异步程序没有执行完时，主线程就已经执行完了，然后我们期望的是分线程全部走完之后，主线程再走，所以我们此时需要使用到CountDownLatch

CountDownLatch 中有两个最重要的方法

countDown
await

await 方法是阻塞方法，我们担心分线程没有执行完时，main线程就先执行，所以使用await可以让main线程阻塞，那么什么时候main线程不再阻塞呢？当CountDownLatch 内部维护的变量变为0时，就不再阻塞，直接放行，那么什么时候CountDownLatch 维护的变量变为0 呢，我们只需要调用一次countDown ，内部变量就减少1，我们让分线程和变量绑定，执行完一个分线程就减少一个变量，当分线程全部走完，CountDownLatch 维护的变量就是0，此时await就不再阻塞，统计出来的时间也就是所有分线程执行完后的时间。

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

    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();
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time = " + (end - begin));
}

3.3 添加优惠卷

每个店铺都可以发布优惠券，分为平价券和特价券。平价券可以任意购买，而特价券需要秒杀抢购：

tb_voucher：优惠券的基本信息，优惠金额、使用规则等

tb_seckill_voucher：优惠券的库存、开始抢购时间，结束抢购时间。特价优惠券才需要填写这些信息

平价卷由于优惠力度并不是很大，所以是可以任意领取

而代金券由于优惠力度大，所以像第二种券，就得限制数量，从表结构上也能看出，特价卷除了具有优惠卷的基本信息以外，还具有库存，抢购时间，结束时间等字段

新增普通卷代码： VoucherController

@PostMapping
public Result addVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {
    voucherService.save(voucher);
    return Result.ok(voucher.getId());
}

新增秒杀卷代码：

VoucherController

@PostMapping("seckill")
public Result addSeckillVoucher(@RequestBody Voucher voucher) {
    voucherService.addSeckillVoucher(voucher);
    return Result.ok(voucher.getId());
}

VoucherServiceImpl

@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);
    // 保存秒杀库存到Redis中
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}

3.4 实现秒杀下单

下单核心思路：当我们点击抢购时，会触发右侧的请求，我们只需要编写对应的controller即可

下单核心逻辑分析：

当用户开始进行下单，我们应当去查询优惠卷信息，查询到优惠卷信息，判断秒杀是否开始或结束，如果尚未开始或已经结束则无法下单，如果时间充足，则进一步判断库存是否足够，不足则无法下单，如果两者都满足，则扣减库存，创建订单，然后返回订单id，如果有一个条件不满足则直接结束。

VoucherOrderServiceImpl

@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
        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);

}

3.5 库存超卖问题分析

有关超卖问题分析：在我们原有代码中是这么写的，这么写是存在线程安全问题的

 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
        return Result.fail("库存不足！");
    }

为什么会有线程安全：假设线程1过来查询库存，判断出来库存大于1，正准备去扣减库存，但是还没有来得及去扣减，此时线程2过来，线程2也去查询库存，发现这个数量一定也大于1，那么这两个线程都会去扣减库存，最终多个线程相当于一起去扣减库存，此时就会出现库存的超卖问题。

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：而对于加锁，我们通常有如下图所示的两种解决方案：

悲观锁：悲观锁可以实现对于数据的串行化执行，比如 syn，lock 都是悲观锁的代表。同时，悲观锁中又可以再细分为公平锁，非公平锁，可重入锁，等等。

乐观锁：乐观锁会有一个版本号，每次操作数据会对版本号+1，再提交回数据时，会去校验是否比之前的版本大1 ，如果大1 ，则进行操作成功，这套机制的核心逻辑在于，如果在操作过程中，版本号只比原来大1 ，那么就意味着操作过程中没有其它线程对数据进行过修改，他的操作就是安全的，如果不大1，则数据被修改过，当然乐观锁还有一些变种的处理方式比如 cas，cas是乐观锁的典型代表。

3.6 乐观锁解决超卖问题

3.6.1 版本号法解决超卖问题

首先，需要在数据库的表中加一个版本号字段，在操作时，首先对版本号进行+1 操作，然后要求version 如果是1 的情况下，才能操作，那么第一个线程在操作后，数据库中的version变成了2，但是他自己满足version=1 ，所以没有问题，此时线程2执行，线程2 最后也需要加上条件version =1 ，但是现在由于线程1已经操作过了，所以线程2，操作时就不满足version=1 的条件了，所以线程2无法执行成功

3.6.2 cas法解决超卖问题

项目中采用的CAS法解决的超卖问题。此处的CAS法好像是变化过的

修改代码方案一

VoucherOrderServiceImpl 在扣减库存时，改为：

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 = ?

以上逻辑的核心含义是：只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的，就意味着没有人在中间修改过库存，那么此时就是安全的，但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况，失败的原因在于：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败

修改代码方案二

之前的方式要修改前后都保持一致，但是这样我们分析过，成功的概率太低，所以我们的乐观锁需要变一下，改成 stock 大于 0 即可

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

3.7 优惠券秒杀：一人一单

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

现在的问题在于：

优惠卷是为了引流，但是目前的情况是，一个人可以无限制的抢这个优惠卷，所以我们应当增加一层逻辑，让一个用户只能下一个单，而不是让一个用户下多个单

具体操作逻辑如下：比如时间是否充足，如果时间充足，则进一步判断库存是否足够，然后再根据优惠卷id和用户id查询是否已经下过这个订单，如果下过这个订单，则不再下单，否则进行下单

初步代码：增加一人一单逻辑

在 VoucherOrderServiceImpl 中添加 seckillVoucher 方法


@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！");
    }

    // 5.一人一单
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    // 5.1.查询订单
    int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
    // 5.2.判断是否存在
    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
    boolean success = seckillVoucherService.update()
            .setSql("stock= stock -1")
            .eq("voucher_id", voucherId).update();
    if (!success) {
        //扣减库存
        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);

    voucherOrder.setUserId(userId);
    // 7.3.代金券id
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    save(voucherOrder);

    return Result.ok(orderId);

}

存在问题：上述代码中存在线程安全问题，并发过来，查询数据库，都不存在订单，会导致一个订单重复插入数据库，所以我们还是需要加锁，但是乐观锁适合更新数据，而现在是插入数据，所以我们需要使用悲观锁操作

首先初始方案是抽取上述 seckillVoucher 方法中第五步及第五步之后的逻辑，封装成一个createVoucherOrder 方法，并在 seckillVoucher 方法中将抽取的代码替换为如下代码进行调用。

Long userId = UserHolder.getUser().getId();
return createVoucherOrder(voucherId);

同时为了解决线程安全问题，需要在createVoucherOrder 方法上添加一把 synchronized 锁

@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        // 5.一人一单
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 5.2.判断是否存在
        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
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            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);

        // 7.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
}

但是这样添加锁，锁的粒度太粗了，在使用锁过程中，控制 锁粒度 是一个非常重要的事情，因为如果锁的粒度太大，会导致每个线程进来都会锁住，所以我们需要去控制锁的粒度，以上这段代码需要修改为：

@Transactional
public  Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        synchronized(userId.toString().intern()){
         // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
        // 5.2.判断是否存在
        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
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            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);

        // 7.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
}

注意：intern() 这个方法是从常量池中拿到数据，如果我们直接使用userId.toString() 他拿到的对象实际上是不同的对象，new出来的对象，我们使用锁必须保证锁必须是同一把，所以我们需要使用intern()方法

但是以上代码还是存在问题，问题的原因在于当前方法被 spring 的事务控制，如果你在方法内部加锁，可能会导致当前方法事务还没有提交，但是锁已经释放也会导致问题，所以我们选择将当前方法整体包裹起来，确保事务不会出现问题：如下：

在 seckillVoucher 方法中，进行如下所示的修改，这样就能保证事务的特性，同时也控制了锁的粒度

Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized (userId.toString().intern()) { 
    return this.createVoucherOrder(voucherId);
}

但是以上做法依然有问题，因为你调用的方法，其实是this.的方式调用的，事务想要生效，还得利用代理来生效，所以这个地方，我们需要获得原始的事务对象，来操作事务

//锁解决单体项目中的并发安全
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//intern()方法保证每次请求与字符串userId.toString()对应的对象地址是同一个
synchronized (userId.toString().intern()) {  
    IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}

最终代码如下所示，注意此代码中加的锁只能在单体项目中解决并发安全问题：

VoucherOrderServiceImpl

 @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        //1.查询秒杀优惠券信息
        SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId);

        //2.判断秒杀是否已经开始
        LocalDateTime endTime = seckillVoucher.getEndTime();
        if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            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())) {
            return Result.fail("秒杀已经结束！");
        }

        //4.判断库存是否充足
        if (voucher.getStock() < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }

        //锁解决单体项目中的并发安全
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //intern()方法保证每次请求与字符串userId.toString()对应的对象地址是同一个
        synchronized (userId.toString().intern()) {  
            IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
            return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
        }
    }

    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        //5.一人一单
        //5.1 查询订单
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        int count = query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();
        //5.2 判断订单是否存在
        if (count > 0) {
            return Result.fail("用户已经购买过一次!");
        }

        //6.库存减一,此处应用到了乐观锁解决超卖问题
        boolean sussess = iSeckillVoucherService.update()
                          .setSql("stock = stock - 1")
                          .eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0).update();
        if (!sussess) {
            return Result.fail("库存不足！");
        }

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

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

3.8 集群环境下的并发问题

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。

1.在集群模式下测试锁的有效性

第一步：我们将服务以debug的方式启动两份，端口分别为8081和8082：

第二步：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：

第三步：对 synchronized 内的代码打上断点，并在postman中用同一个用户分别向二个服务器发送请求，会发现这二个请求都能进入到锁内部。因此，上述加的锁在分布式环境或集群模式下无效。

2.有关锁失效原因分析

由于现在我们部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的，但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。