单机环境下的秒杀问题

全局唯一ID#

为什么要使用全局唯一ID：

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

受单表数据量的限制
id的规律性太明显

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。

场景分析三：如果全部使用数据库自增长ID，那么多张表都会出现相同的ID，不满足业务需求。

在分布式系统下全局唯一ID需要满足的特点：

高可用(服务稳定)
高性能(生成速度够快)

为了提高数据库性能，这里采用Java中的数值类型(Long--8(Byte)字节，64位),

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

类雪花算法开发#

我们的生成策略是基于redis的自增长，及序列号部分，在实现的时候需要传入不同的前缀(即不同业务不同序列号)

我们开始实现时间戳位数，先设置一个基准值，即某一时间的秒数，使用的时候用当前时间秒数-基准时间=所得秒数即时间戳；

基准值计算：这里我是用2023/1/1 0:0:0;秒数为：1672531200

public static void main(String[] args) {
    LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2023, 1, 1, 0, 0, 0);
    //设置时区
    long l = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
    System.out.println(l);
}

开始生成时间戳：获得当前时间的秒数-基准值(BEGIN_TIMESTAMP=1672531200)

LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.now();
//秒数设置时区
long nowSecond = dateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;

然后生成序列号，采用Redis的自增操作实现。keyPrefix业务Key(传入的)

long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix);

这一行代码的使用问题是，同一个业务使用的同一个key,但是redis的自增上上限为2^64，总有时候会超过32位，所以最好是让其同一业务也要有不同的key值，这里我们可以加上当前时间。

//获取当日日期，精确到天
String date = dateTime.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
//自增长上限2^64
long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);

这样做的好处是：

在redis中缓存是分层的，方便查看，也方便统计每天、每月的订单量或者其他数据等
不会超过Redis的自增长的值，安全性提高

最后将时间戳和序列号进行拼接即可，位运算。COUNT_BITS=32

timestamp << COUNT_BITS | count;

首先将时间戳左移32位，低处补零，然后进行或运算(遇1得1)，这样实现整个的全局唯一ID。

测试#

在同一个业务中使用全局唯一ID生成。

/**
 * 测试全局唯一ID生成器
 * @throws InterruptedException
 */
@Test
public  void testIdWorker() throws InterruptedException {
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(300);
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(300);
    Runnable task = ()->{
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long id = redisIdWorker.nextId("order");
            System.out.println("id："+id);
        }
        //计数-1
        countDownLatch.countDown();
    };
    long begin = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 300; i++) {
        executorService.submit(task);
    }
    //等待子线程结束
    countDownLatch.await();
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time= "+(endTime-begin));
}

time= 2608ms=2.68s，生成数量：30000

取两个相近的十进制转为二进制对比：

id ： 148285184708444304

0010 0000 1110 1101 0000 1001 0111 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001 0000

id ： 148285184708444305

0010 0000 1110 1101 0000 1001 0111 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001 0001

短码生成策略#

仅支持很小的调用量，用于生成活动配置类编号，保证全局唯一

import java.util.Calendar;
import java.util.Random;

/**
 * @author xbhog
 * @describe:短码生成策略，仅支持很小的调用量，用于生成活动配置类编号，保证全局唯一
 * @date 2022/9/18
 */
@Slf4j
@Component
public class ShortCode implements IIdGenerator {
    @Override
    public synchronized long nextId() {
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        int year = calendar.get(Calendar.YEAR);
        int week = calendar.get(Calendar.WEEK_OF_YEAR);
        int day = calendar.get(Calendar.DAY_OF_WEEK);
        int hour = calendar.get(Calendar.HOUR_OF_DAY);
        log.info("年：{}，周：{}，日：{}，小时：{}",year, week,day,hour);
        //打乱顺序：2020年为准 + 小时 + 周期 + 日 + 三位随机数
        StringBuilder idStr = new StringBuilder();
        idStr.append(year-2020);
        idStr.append(hour);
        idStr.append(String.format("%02d",week));
        idStr.append(day);
        idStr.append(String.format("%03d",new Random().nextInt(1000)));
        log.info("查看拼接之后的值：{}",idStr);
        return Long.parseLong(idStr.toString());
    }

    public static void main(String[] args) {
        long l = new ShortCode().nextId();
        System.out.println(l);
    }
}

日志记录：

14:40:22.336 [main] INFO ShortCode - 年：2023，周：5，日：7，小时：14
14:40:22.341 [main] INFO ShortCode - 查看拼接之后的值：314057012
314057012

秒杀下单功能及并发测试#

完整代码GitHub：https://github.com/xbhog/hm-dianping/tree/20230130-xbhog-redisSpike

秒杀条件分析：

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
库存是否充足，不足则无法下单

业务流程图：

开发流程：

优惠卷订单服务处理流程

查询优惠卷
判断用户是否在秒杀时间段内
判断是否库存充足
1. 不足：返回异常信息
2. 充足：执行步骤4
创建优惠卷订单
返回订单ID

流程比较简单，这里需要注意的点是在库存扣减这部分

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    // 1.查询优惠券
    // 2.判断秒杀是否开始
    // 3.判断秒杀是否已经结束
    // 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
	//update tb_seckill_voucher set stock=stock -1  where voucher_id =  #{voucherId}
    boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
    if (!success) {
        //扣减库存
        return Result.fail("库存不足！");
    }
    //6.创建订单
    // 6.1.全局唯一ID生成：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);
}

jmeter进行测试：

条件：线程200，循环一次，查看汇总报告可以看出：

预期结果应该为异常是50%，但是这里显示为0%，查看数据库可以看出生成订单200个，库存为-100；

原因分析：

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，由此就会出现库存的超卖问题。

锁解决超卖问题#

完整代码GitHub：https://github.com/xbhog/hm-dianping/tree/20230130-xbhog-redisSpike

悲观锁：可以实现对于数据的串行化执行，比如syn，和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：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人对他进行过修改，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

采用乐观锁解决超卖问题：

在操作时，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。

修改上述代码有两种修改方式：

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。
判断条件为库存数stock>0即可（解决问题）

测试第一种方式：100线程并发；数据库订单数为1，库存99(预期时库存0)。

通过测试发现会有99%失败的情况，跟我们预计的0%失败率来说相差很远，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。

解决方式就是修改库存数条件为stock>0

一人一单秒杀并发问题#

完整代码GitHub：https://github.com/xbhog/hm-dianping/tree/20230130-xbhog-redisSpike

上述秒杀订单有一个问题，一个用户可以秒杀多次；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。

相关流程图如下：

在原来的代码上增加用户判断：

// 5.一人一单逻辑
// 5.1.用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
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！");
}

存在问题：现在的问题还是和之前一样，并发过来，查询数据库，都不存在订单，所以我们还是需要加锁，但是乐观锁比较适合更新数据，而现在是插入数据，所以我们需要使用悲观锁操作

当前注意点：

线程安全实现
锁的范围(颗粒度)

处理线程安全问题，将对数据库更新和插入的操作单独作为一个方法进行封装：

@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {

    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
        //开始扣减库存(通过乐观锁--->对应数据库中行锁实现)
        boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
        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);
}

当前操作虽然可以解决线程安全，但是效率太低，每个进来的线程都要锁一下，这里我们可以尝试以用户ID来作为锁条件,但是使用userId.toString(),是重新new了一个对象，这就造成每个线程进来都不一样，锁不住。

public static String toString(long i) {
    if (i == Long.MIN_VALUE)
        return "-9223372036854775808";
    int size = (i < 0) ? stringSize(-i) + 1 : stringSize(i);
    char[] buf = new char[size];
    getChars(i, size, buf);
    return new String(buf, true);
}

这里我们使用userId.toString().intern()从常量池中查找数据。解决锁对象不一致的问题。

Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized(userId.toString().intern()){
    .......
}
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
	synchronized(userId.toString().intern()){
        log.info("开始进行用户秒杀活动：{}",userId);
        //一人一单逻辑
        Integer count = voucherOrderService.query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();
        if(count > 0){
            return Result.fail("该用户已参加活动。");
        }
        //开始扣减库存(通过乐观锁--->对应数据库中行锁实现)
        boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
        if(!success){
            return Result.fail("库存不足，正在补充!");
        }
        //创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        voucherOrder.setUserId(userId);
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        voucherOrderService.save(voucherOrder);
        return Result.ok(orderId);
    }
//这里事务还没有提交事务，但是锁已经释放了。
}

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.

解决：把用户ID放入外部.将当前方法整体包裹起来，确保事务不会出现问题

@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
    @Resource
    private SeckillVoucherMapper seckillVoucherMapper;
    @Resource
    private IVoucherOrderService voucherOrderService;
    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;


    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        //查询优惠卷库存信息
        SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
        log.info("查询秒杀优惠卷：{}",voucher);
        //判断秒杀是否开始：开始时间，结束时间
        if(voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
            return Result.fail("活动暂未开始，敬请期待！");
        }
        if(voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
            return Result.fail("活动已结束，请关注下次活动！");
        }
        //判断库存是否充足
        if(voucher.getStock() < 1){
            return Result.fail("库存不足，正在补充!");
        }
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    	//这一步有问题
        synchronized (userId.toString().intern()){
            return this.createVoucherOrder(voucherId);
        }
    }
    @Override
    @Transactional
    public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        log.info("开始进行用户秒杀活动：{}",userId);
        //一人一单逻辑
        Integer count = voucherOrderService.query().eq("voucher_id", voucherId).eq("user_id", userId).count();
        if(count > 0){
            return Result.fail("该用户已参加活动。");
        }
        //开始扣减库存(通过乐观锁--->对应数据库中行锁实现)
        boolean success  = seckillVoucherMapper.updateDateByVoucherId(voucherId);
        if(!success){
            return Result.fail("库存不足，正在补充!");
        }
        //创建订单
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        voucherOrder.setUserId(userId);
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        voucherOrderService.save(voucherOrder);
        return Result.ok(orderId);
    }
}

但是但是！还是有问题。

因为我们调用的方法，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。

代理使用需要进行配置和包的引入：

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

在启动类中加入：@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true);暴露代理对象，不设置无法获取代理对象;

在调用时，通过AopContext来获取当前代理对象。

synchronized (userId.toString().intern()){
    //获取原始事务代理对象
    IVoucherOrderService iVoucherOrderService = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
    return iVoucherOrderService.createVoucherOrder(voucherId);
}

Jmeter测试条件：100线程，循环1次，查看结果树和汇总报告可以看出;

查看数据库，一个用户秒杀成功一个订单，对比异常率，满足我们的需求。

【Redis场景4】单机环境下秒杀问题 - xbhog

单机环境下的秒杀问题

全局唯一ID#

类雪花算法开发#

测试#

短码生成策略#

秒杀下单功能及并发测试#

锁解决超卖问题#

一人一单秒杀并发问题#

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