day06-优惠券秒杀02

莫张周刘王  金牌会员 | 2023-4-25 23:31:21 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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功能03-优惠券秒杀02

4.功能03-优惠券秒杀

4.4一人一单

4.4.1需求分析

要求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单。
在之前的做法中，加入一个对用户id和优惠券id的判断，如果在优惠券下单表中已经存在，则表示该用户对于这张优惠券已经下过单了，不允许重复购买
4.4.2代码实现

（1）修改VoucherOrderServiceImpl的seckillVoucher方法，在扣减库存之前，加入如下逻辑：
  1. //一人一单
  2. Long userId = UserHolder.getUser().getId();
  3. //查询订单
  4. int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
  5. if (count > 0) {//说明已经该用户已经对该优惠券下过单了
  6.     return Result.fail("用户已经购买过一次！");
  7. }
复制代码
（2）使用jemeter进行测试：由同一个用户发起200个并发线程，进行下单请求
测试结果：查看数据库发现，秒杀券原本有100张，现在只剩下94张，也就是说一个用户抢购了多张同样的券
（3）原因分析：
因为是多线程并发操作，假设当前数据库中没有某个用户的对应券的订单，这时，有100个线程来执行（1）代码的逻辑，大家都来查询订单，都发现该用户没有下过订单，因此都进行之后的下单操作，于是一个用户就连续插入了多条订单记录。根本原因还是线程并发的安全问题。
（4）解决方案：使用悲观锁。
修改VoucherOrderServiceImpl：
我们将查询用户是否购买过某个优惠券的功能，以及扣减库存、下单功能抽取到一个方法createVoucherOrder()中，在seckillVoucher方法中，通过synchronized锁定对象（用户id），这样同一个用户发起多个线程时，多个线程同时只能有一个线程进入到createVoucherOrder()中（不同用户的不同线程不受影响），然后去判断是否符合业务，从而实现一人一单的问题。
  1. package com.hmdp.service.impl;
  3. import com.hmdp.dto.Result;
  4. import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
  5. import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
  6. import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
  7. import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
  8. import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
  9. import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
  10. import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
  11. import com.hmdp.utils.UserHolder;
  12. import org.springframework.aop.framework.AopContext;
  13. import org.springframework.stereotype.Service;
  14. import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
  16. import javax.annotation.Resource;
  17. import java.time.LocalDateTime;
  19. /**
  20. * 服务实现类
  21. *
  22. * @author 李
  23. * @version 1.0
  24. */
  25. @Service
  26. public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
  27.     @Resource
  28.     private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
  29.     @Resource
  30.     private RedisIdWorker redisIdWorker;
  32.     @Override
  33.     public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
  34.         //根据id查询优惠券信息
  35.         SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
  36.         if (voucher == null) {
  37.             return Result.fail("该优惠券不存在，请刷新！");
  38.         }
  39.         //判断秒杀券是否在有效时间内
  40.         //若不在有效期，则返回异常结果
  41.         if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
  42.             return Result.fail("秒杀尚未开始！");
  43.         }
  44.         if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
  45.             return Result.fail("秒杀已经结束！");
  46.         }
  47.         //若在有效期，判断库存是否充足
  48.         if (voucher.getStock() < 1) {//库存不足
  49.             return Result.fail("秒杀券库存不足！");
  50.         }
  52.         Long userId = UserHolder.getUser().getId();
  54.         //即使是同一个userId,在不同线程中调用toString得到的是不同的字符串对象，synchronized无法锁定
  55.         //因此这里还要使用intern()方法：
  56.         //调用intern()时，如果常量池中已经包含一个等于这个String对象（由equals(Object)方法确定）的字符串，
  57.         //则返回池中的字符串。否则将此String对象添加到常量池中并返回该String对象的引用
  58.         
  59.         //先获取锁，然后提交createVoucherOrder()的事务，再释放锁，才能确保线程是安全的
  60.         synchronized (userId.toString().intern()) {
  61.             //spring声明式事务的原理，通过aop的动态代理实现，获取到这个动态代理，让动态代理去调用方法
  62.             IVoucherOrderService proxy =(IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
  63.             return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
  64.         }
  65.     }
  67.     @Transactional
  68.     public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
  69.         //一人一单
  70.         Long userId = UserHolder.getUser().getId();
  71.         //查询订单
  72.         int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
  73.         if (count > 0) {//说明已经该用户已经对该优惠券下过单了
  74.             return Result.fail("用户已经购买过一次！");
  75.         }
  76.         //库存充足，则扣减库存（操作秒杀券表）
  77.         boolean success = seckillVoucherService.update()
  78.                 .setSql("stock = stock -1")//set stock = stock -1
  79.                 //where voucher_id =? and stock>0
  80.                 .gt("stock", 0).eq("voucher_id", voucherId).update();
  81.         if (!success) {//操作失败
  82.             return Result.fail("秒杀券库存不足！");
  83.         }
  84.         //扣减库存成功，则创建订单，返回订单id
  85.         VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
  86.         //设置订单id
  87.         long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
  88.         voucherOrder.setId(orderId);
  89.         //设置用户id
  90.         //Long userId = UserHolder.getUser().getId();
  91.         voucherOrder.setUserId(userId);
  92.         //设置代金券id
  93.         voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
  94.         //将订单写入数据库（操作优惠券订单表）
  95.         save(voucherOrder);
  97.         return Result.ok(orderId);
  98.     }
  99. }
复制代码
（5）引入依赖
  1. <dependency>
  2.     <groupId>org.aspectj</groupId>
  3.     <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
  4. </dependency>
复制代码
（6）主程序中添加注解@EnableAspectJAutoProxy：
（7）IVoucherOrderService中添加方法声明：
（8）重新进行（2）的测试。可以看到，同一个用户对一种优惠券同时发起200个线程请求下单，结果是：成功下单，且只能下单一次
4.5分布式锁

4.5.1问题提出（集群模式下的线程并发问题）

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）我们将服务启动两份，端口分别为8081,8082：
View--Tool Windows--Services
点击add service，选择Run Configuration Type，选择SpringBoot

按如下步骤配置，然后点击apply
点击启动新的项目，形成一个集群：
（2）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：
命令行重新加载nginx配置：nginx.exe -s reload
（3）测试集群情况下，4.4实现的“一人一单”功能是否生效：
在VoucherOrderServiceImpl如下位置打上断点：
以debug方式启动两个服务端：
我们用一个用户发起两次请求：
测试结果如下：同一个用户的两个线程同时进入了对象锁中，对象锁失效了！
原来的数据：
现在：
说明在集群模式下出现了线程并发的安全问题。
4.5.2原因分析

在单机服务器的情况下：
利用互斥锁解决了一人一单问题，确保了串行执行
在集群服务器的情况下：
如上图，在JVM1中，synchronized修饰的是对象（UserId），synchronized依赖于monitor对象—监视器锁来实现锁机制。由于userId相同，锁的监视器对象相同，因此当线程1来获取锁的时候，锁监视器会记录获取锁的对象。当线程2再来获取锁的时候，此时锁监视器发现不是记录的线程，于是线程2获取互斥锁失败。
但是当我们做集群部署的时候，一个节点意味着一个新的tomcat，同时也意味着一个新的JVM。不同的JVM拥有各自的堆、栈、方法区。
JVM2中，synchronized修饰的是也是对象（UserId），它的锁监视器和JVM1的不是同一个对象，当线程3来获取锁的时候，JVM2的锁监视器是空的，线程3可以获取互斥锁。
综上，锁监视器在JVM的内部可以监视到线程，实现互斥。但是，如果有多个JVM，就会有多个锁监视器，那么每一个JVM内部都会有一个线程获取互斥锁成功。这意味着在集群的情况下，可能出现线程的并发安全问题。
锁底层原理
要解决上述问题，我们需要想办法，让多个JVM只能使用同一把锁。
4.5.3解决方案

经过上述分析，我们已经知道在集群模式下，synchronized的锁失效了，要想解决这个问题，需要使用分布式锁。
分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。
不同的分布式锁的实现方案：
分布式锁的核心是实现多线程之间互斥，满足这一点的方式有很多，常见的有三种：
这里利用redis来实现分布式锁。
4.5.4实现思路（基于Redis的分布式锁）

实现分布式锁时需要实现的两个基本方法：
a. 获取锁：

  • 互斥，确保只能有一个线程获取锁
  • 非阻塞式：尝试一次，成功返回true，失败返回false
  1. #添加锁，利用setnx的互斥特性
  2. SETNX lock thread1
  3. #添加锁过期时间，避免服务器宕机（非redis服务宕机）引起的死锁
  4. EXPIRE lock 10
复制代码
此外，还要保证senx lock value和expire lock，两个操作是原子性的，否则可能会出现添加锁之候服务宕机的情况，这样就会出现死锁。因此，最好使用set命令一次性添加“锁”和设置过期时间。
操作说明：
  1. 127.0.0.1:6379> help SET
  3.   SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
  4.   summary: Set the string value of a key
  5.   since: 1.0.0
  6.   group: string
复制代码
  1. #获取锁的最终方案：添加锁，NX是互斥，EX是设置超时时间
  2. SET lock thread1 EX 10 NX
复制代码
b. 释放锁：

  • 手动释放
  • 超时释放：获取锁时添加一个超时时间
  1. #释放锁，删除即可
  2. DEL key
复制代码
整个流程：
4.5.5基于Redis实现分布式锁（初级版本）

（1）定义一个类，实现下面接口，利用Redis实现分布式锁功能
  1. package com.hmdp.utils;
  3. /**
  4. * @author 李
  5. * @version 1.0
  6. */
  7. public interface ILock {
  8.     /**
  9.      * 尝试获取锁
  10.      *
  11.      * @param timeoutSec 锁持有的时间，过期后自动释放
  12.      * @return true代表获取锁成功，false代表获取锁失败
  13.      */
  14.     public boolean tryLock(long timeoutSec);
  16.     /**
  17.      * 释放锁
  18.      */
  19.     public void unLock();
  20. }
复制代码
（2）创建SimpleRedisLock.java
使用redis的setnx来实现分布式互斥锁
  1. package com.hmdp.utils;
  3. import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
  5. import java.util.concurrent.TimeUnit;
  7. /**
  8. * @author 李
  9. * @version 1.0
  10. */
  11. public class SimpleRedisLock implements ILock {
  12.     private String name;
  13.     private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
  15.     public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
  16.         this.name = name;
  17.         this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
  18.     }
  20.     private static final String KEY_PREFIX = "lock:";
  22.     @Override
  23.     public boolean tryLock(long timeoutSec) {
  24.         //获取线程标识
  25.         long threadId = Thread.currentThread().getId();
  26.         //获取锁
  27.         Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
  28.                 .setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
  29.         return Boolean.TRUE.equals(success);//防止空指针
  30.     }
  32.     @Override
  33.     public void unLock() {
  34.         //释放锁
  35.         stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
  36.     }
  37. }
复制代码
（3）修改VoucherOrderServiceImpl的seckillVoucher()方法：
  1. package com.hmdp.service.impl;
  3. import ...
  5. /**
  6. * 服务实现类
  7. *
  8. * @author 李
  9. * @version 1.0
  10. */
  11. @Service
  12. public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
  13.     @Resource
  14.     private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
  15.     @Resource
  16.     private RedisIdWorker redisIdWorker;
  17.     @Resource
  18.     private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
  20.     @Override
  21.     public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
  22.         //根据id查询优惠券信息
  23.         SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
  24.         if (voucher == null) {
  25.             return Result.fail("该优惠券不存在，请刷新！");
  26.         }
  27.         //判断秒杀券是否在有效时间内
  28.         //若不在有效期，则返回异常结果
  29.         if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
  30.             return Result.fail("秒杀尚未开始！");
  31.         }
  32.         if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
  33.             return Result.fail("秒杀已经结束！");
  34.         }
  35.         //若在有效期，判断库存是否充足
  36.         if (voucher.getStock() < 1) {//库存不足
  37.             return Result.fail("秒杀券库存不足！");
  38.         }
  40.         Long userId = UserHolder.getUser().getId();
  41.         //--------------start---------------------
  42.         //创建锁对象
  43.         SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
  44.         //获取锁
  45.         boolean isLock = lock.tryLock(1200);
  46.         //判断是否获取锁成功
  47.         if (!isLock) {//获取锁失败
  48.             //直接返回错误，不阻塞
  49.             return Result.fail("不允许重复下单！");
  50.         }
  51.         try {
  52.             //获取代理对象（事务）
  53.             IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
  54.             //这里应该先获取锁，然后提交createVoucherOrder()的事务，再释放锁，才能确保线程是安全的
  55.             return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
  56.         } finally {
  57.             //释放锁
  58.             lock.unLock();
  59.         }
  60.          //--------------end---------------------
  61.     }
  62.    
  64.     @Transactional
  65.     public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
  66.         ...
  67.     }
  68. }
复制代码
（4）测试：以debug方式启动两个服务端：
在如下位置打上断点：
仍使用postman测试：用一个用户发起两次请求
测试结果：在集群模式下，只有一个请求获取锁成功了
redis存储的数据：1025号用户，线程id为29
4.5.6Redis分布式锁误删问题

4.6Redis优化秒杀

4.7Redis消息队列实现异步秒杀


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