【Redis】4、全局唯一 ID生成、单机（非分布式）情况下的秒杀和一人一单

news2024/10/7 14:24:09

目录

  • 一、利用 Redis 实现全局唯一 ID 生成
    • (1) 为啥要用全局唯一 ID 生成
    • (2) 全局唯一 ID 生成器
    • (3) 全局 ID 的结构
    • (4) 代码实现
      • ① RedisIdWorker
      • ② Test
    • (5) 全局唯一 ID 其他生成策略
  • 二、添加优惠券
    • (1) 数据库
    • (2) 添加优惠券接口
  • 三、优惠券秒杀下单功能
    • (1) 超卖问题
    • (2) 乐观锁（版本号和 CAS）
    • (3) 乐观锁解决超卖问题
  • 四、一人一单功能【☆】
  • 五、并发情况下的线程安全问题

一、利用 Redis 实现全局唯一 ID 生成

(1) 为啥要用全局唯一 ID 生成

CREATE TABLE `tb_voucher_order` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键',
  `user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '下单的用户id',
  `voucher_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '购买的代金券id',
  `pay_type` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '支付方式 1：余额支付；2：支付宝；3：微信',
  `status` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' 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 NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '下单时间',
  `pay_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '支付时间',
  `use_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '核销时间',
  `refund_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '退款时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT

🍀 id 字段不是自增 AUTO_INCREMENT 的

  • 每个店铺都可以发布优惠券：

在这里插入图片描述

  • 用户抢购的时候会生成订单并保存到 tb_voucher_order 这张表中
  • 如订单 id 使用数据库自增 ID 会出现以下问题：

🍀 id 规律性太明显（可能会被用户猜测到优惠券的 id)
🍀 受单表数据量的限制（优惠券订单可能很多，当分库分表的时候，每张表的 id 各自递增）

(2) 全局唯一 ID 生成器

🍀 全局 ID 生成器：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：

在这里插入图片描述

🍀 ① 唯一性：一个 ID 只能对应数据库中的一条记录
🍀 ② 高可用：生成 ID 的功能在高并发情况下也要能够提供服务
🍀 ③ 高性能：生成 ID 的速度要足够快（否则会影响其他业务的功能）
🍀 ④ 递增性：ID 必须递增才能让 MySQL 为表创建索引（提高数据库表查询效率的实现）
🍀 ⑤ 安全性：ID 不能过于简单，让用户猜测到

(3) 全局 ID 的结构

🍀 可使用 Redis 的 incr 实现自增
🍀 为了增加 ID 的安全性，不直接使用 Redis 自增的数值，而是拼接一些其它信息

在这里插入图片描述

ID 的组成部分：
🍀 符号位：1bit，永远为 0【ID 永远是正数】
🍀 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

(4) 代码实现

① RedisIdWorker

@Component
@SuppressWarnings("all")
public class RedisIdWorker {
    // 开始时间（秒）
    private static final long BEGIN_DAY_SECONDS;
    // 序列号的长度
    private static final long NO_BITS = 32;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    static {
        BEGIN_DAY_SECONDS = getSecondsOfDate(2020, 5, 20, 5, 20, 20);
    }

    /**
     * @param idPrefix 标识 ID 是哪个业务的
     * @return ID 值
     */
    public long newId(String idPrefix) {
        // 1.生成时间戳
        long seconds = getNowSeconds() - BEGIN_DAY_SECONDS;

        // 2.生成序列号
        // 2.1 当前日期
        String ymd = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
        // 2.2 使用 Redis 生成序列号
        Long no = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icrId:" + idPrefix + ":" + ymd);

        // 把时间戳左移32位, 空出序列号的位置
        return seconds << NO_BITS | no;
    }

    /**
     * 获取某个日期的秒数
     */
    private static long getSecondsOfDate(int y, int month, int d, int h, int min, int sec) {
        LocalDateTime time = LocalDateTime.of(y, month, d, h, min, sec);
        return time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
    }

    /**
     * 获取此时此刻的秒数
     */
    private static long getNowSeconds() {
        LocalDateTime curTime = LocalDateTime.now();
        return curTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
    }
}

② Test

@SpringBootTest
class HmDianPingApplicationTests {

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    // 线程池
    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(520);

    // 计数器
    private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);

    @Test
    public void testReidIdWorker() throws InterruptedException {
        Runnable task = () -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long orderId = redisIdWorker.newId("order");
                System.out.println("orderId = " + orderId);
            }
            latch.countDown(); // 任务执行完就递减
        };

        long begin = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            executorService.submit(task);
        }

        latch.await();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("duration: " + (end - begin));
    }

}

(5) 全局唯一 ID 其他生成策略

全局唯一ID生成策略：
🍀 UUID
🍀 Redis 自增
🍀 snowflake 算法
🍀 数据库自增（专门用一张表自增 ID）

Redis 自增 ID 策略：
🍀 每天一个 key，方便统计订单量
🍀 ID 结构：时间戳 + 计数器

二、添加优惠券

(1) 数据库

普通券表：

CREATE TABLE `tb_voucher` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `shop_id` bigint(20) unsigned DEFAULT NULL COMMENT '商铺id',
  `title` varchar(255) NOT NULL COMMENT '代金券标题',
  `sub_title` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '副标题',
  `rules` varchar(1024) DEFAULT 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 NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0,普通券；1,秒杀券',
  `status` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '1,上架; 2,下架; 3,过期',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT

```秒杀券表：`

CREATE TABLE `tb_seckill_voucher` (
  `voucher_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '关联的优惠券的id',
  `stock` int(8) NOT NULL COMMENT '库存',
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `begin_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '生效时间',
  `end_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '失效时间',
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`voucher_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='秒杀优惠券表，与优惠券是一对一关系'

(2) 添加优惠券接口

📗 优惠券（或秒杀券）增加完毕后会返回券的 ID

    @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);
    }

{
	"actualValue": 10000,
	"rules": "全场通用\\n无需预约\\n可无限叠加\\n不兑现、不找零七\\n仅堂食",
	"updateTime": "2022-05-02T10:10:10",
	"title": "100元代金券（大优惠）",
	"type": 1,
	"payValue": 8000,
	"subTitle": "错过再等一年",
	"createTime": "2022-05-10T10:10:10",
	"id": 1,
	"shopId": 1,
	"beginTime": "2023-08-20T10:10:10",
	"endTime": "2023-08-21T23:10:10",
	"stock": 100,
	"status": 1
}

三、优惠券秒杀下单功能

📖 ① 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
📖 ② 库存是否充足，库存不足则无法下单

在这里插入图片描述

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

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Override
    @Transactional // 事务
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        SeckillVoucher voucherById = seckillVoucherService.getById(voucherId);

        // 判断秒杀是否开始或结束
        LocalDateTime beginTime = voucherById.getBeginTime();
        LocalDateTime endTime = voucherById.getEndTime();
        LocalDateTime nowTime = LocalDateTime.now();

        if (nowTime.isBefore(beginTime)) {
            return Result.fail("秒杀未开始（no start)");
        }

        if (nowTime.isAfter(endTime)) {
            return Result.fail("秒杀已结束（finish）");
        }

        // 判断库存是否充足
        Integer stock = voucherById.getStock();

        if (stock < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }

        // 扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")
                .eq("voucher_id", voucherId).update();

        if (success) {
            VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
            long seckillOrderId = redisIdWorker.newId("seckillOrder");
            voucherOrder.setId(seckillOrderId); // 订单 ID
            voucherOrder.setUserId(UserHolder.getUser().getId()); // 用户 ID
            voucherOrder.setVoucherId(voucherId); // 优惠券 ID

            if (save(voucherOrder)) {
                return Result.ok(seckillOrderId);
            }

            return Result.fail("服务器忙, 请稍后再秒杀下单");
        }

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

}

(1) 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： 超卖问题：

悲观锁
📖 认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行
📖 如 Synchronized、Lock 都属于悲观锁

乐观锁
📖 认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁
📖 在更新数据时去判断有没有其它线程对数据做了修改。
📖 如果没有修改则认为是安全的，自己才更新数据
📖 如果已经被其它线程修改，说明发生了安全问题，此时可以重试或异常

(2) 乐观锁（版本号和 CAS）

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

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

(3) 乐观锁解决超卖问题

在这里插入图片描述

四、一人一单功能【☆】

📖 修改秒杀业务，要求同一个优惠券，同一个用户只能下一单

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        SeckillVoucher voucherById = seckillVoucherService.getById(voucherId);

        // 判断秒杀是否开始或结束
        LocalDateTime beginTime = voucherById.getBeginTime();
        LocalDateTime endTime = voucherById.getEndTime();
        LocalDateTime nowTime = LocalDateTime.now();

        if (nowTime.isBefore(beginTime)) {
            return Result.fail("秒杀未开始（no start)");
        }

        if (nowTime.isAfter(endTime)) {
            return Result.fail("秒杀已结束（finish）");
        }

        // 判断库存是否充足
        Integer stock = voucherById.getStock();

        if (stock < 1) {
            return Result.fail("库存不足");
        }

        // 一人一单
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

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

    @Transactional // 事务
    public Result createVoucherOrder(Long userId, Long voucherId) {

        Integer count = query().eq("user_id", userId)
                .eq("voucher_id", voucherId).count();
        if (count > 0) {
            return Result.fail("一人只能下一单");
        }

        // 扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")
                .eq("voucher_id", voucherId)
                .ge("stock", 0) // 保证库存大于零（CAS 乐观锁）
                .update();

        if (success) {
            VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
            long seckillOrderId = redisIdWorker.newId("seckillOrder");
            voucherOrder.setId(seckillOrderId); // 订单 ID
            voucherOrder.setUserId(userId); // 用户 ID
            voucherOrder.setVoucherId(voucherId); // 优惠券 ID

            if (save(voucherOrder)) {
                return Result.ok(seckillOrderId);
            }

            return Result.fail("服务器忙, 请稍后再秒杀下单");
        }

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

}

五、并发情况下的线程安全问题

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述



worker_processes  1;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/json;

    sendfile        on;
    
    keepalive_timeout  65;

    server {
        listen       8080;
        server_name  localhost;
        # 指定前端项目所在的位置
        location / {
            root   html/hmdp;
            index  index.html index.htm;
        }

        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }


        location /api {  
            default_type  application/json;
            #internal;  
            keepalive_timeout   30s;  
            keepalive_requests  1000;  
            #支持keep-alive  
            proxy_http_version 1.1;  
            rewrite /api(/.*) $1 break;  
            proxy_pass_request_headers on;
            #more_clear_input_headers Accept-Encoding;  
            proxy_next_upstream error timeout;  
            #proxy_pass http://127.0.0.1:8081;
            proxy_pass http://backend;
        }
    }

    upstream backend {
        server 127.0.0.1:8081 max_fails=5 fail_timeout=10s weight=1;
        server 127.0.0.1:8082 max_fails=5 fail_timeout=10s weight=1;
    }  
}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

集群模式下，每个 JVM 都有自己的锁监视器
每个 JVM 的锁监视器互相不可见

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我相信你们大多数人都听说过 ChatGPT 并尝试过它来回答你的问题&#xff01; 有没有想过幕后发生了什么&#xff1f; 它由 Open AI 开发的大型语言模型 GPT-3 提供支持。 这些大型语言模型&#xff08;通常称为LLM&#xff09;开启了自然语言处理的许多可能性。 推荐&#xff1…
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datagrip 更改表名报错

datagrip 更改表名报错

我就想改个表名报错 报错提示 Error Refactoring cannot be performed File D:\datagrip\lib\platform-impl.jar!\standardSchemas\xhtml1-frameset.xsd is located in a read-only container. 后面还有一大堆的错误&#xff0c;当时没有截图 试探: 注:再次之前我已经用use选择…
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VMWare在Ubuntu系统下无法启动问题

VMWare在Ubuntu系统下无法启动问题

项目场景&#xff1a; 在Ubuntu系统安装了VMWare虚拟机&#xff0c;已开始还能打开VMWare&#xff0c;能进入正常VM界面。最近怎么进入不了VM主界面。启动虚拟机发现报错&#xff1a;Unable to install all modules. See ****; 问题描述 1、启动VMware&#xff1a;提示内核需…
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c++中的时间处理（1）localtime、localtime_r和localtime_s

c++中的时间处理（1）localtime、localtime_r和localtime_s

c中对时间的处理有好几个函数&#xff0c;很多C程序员可能用过&#xff0c;但不一定完全搞得清楚。这里&#xff0c;我先讲解下&#xff1a;localtime、localtime_r和localtime_s的使用 1、localtime localtime用来获取系统时间&#xff0c;精度为秒。 struct tm *localtime…
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路径规划算法：基于鹰栖息优化的路径规划算法- 附代码

路径规划算法：基于鹰栖息优化的路径规划算法- 附代码

路径规划算法&#xff1a;基于鹰栖息优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法&#xff1a;基于鹰栖息优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要&#xff1a;本文主要介绍利用智能优化算法…
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