一、全局唯一id
1. 全局id生成器
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
所以tb_voucher_order表的主键不能用自增id：
create table tb_voucher_order
(
id bigint not null comment '主键'
primary key,
user_id bigint unsigned not null comment '下单的用户id',
voucher_id bigint unsigned not null comment '购买的代金券id',
pay_type tinyint(1) unsigned default 1 not null comment '支付方式 1：余额支付；2：支付宝；3：微信',
status tinyint(1) unsigned default 1 not null 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 default current_timestamp not null comment '下单时间',
pay_time timestamp null comment '支付时间',
use_time timestamp null comment '核销时间',
refund_time timestamp null comment '退款时间',
update_time timestamp default current_timestamp not null on update current_timestamp comment '更新时间'
);
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，我们可以不直接使用redis自增的数值，而是拼接一些其它信息：
d的组成部分：
- 符号位：1bit，永远为0，表示正数
- 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
编写全局id生成器代码：
@component
public class redisidworker {
/**
* 开始时间戳，以2022.1.1为基准计算时间差
*/
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;
}
/**
* 生成带有业务前缀的redis自增id
* @param keyprefix
* @return
*/
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
// 加上日期前缀，可以让存更多同一业务类型的数据，并且还能通过日期获取当天的业务数量，一举两得
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
// 用于是数字类型的拼接，所以不能像拼接字符串那样处理，而是通过位运算将高32位存 符号位+时间戳，低32位存 序列号
return timestamp << count_bits | count;
}
public static void main(string[] args) {
localdatetime time = localdatetime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);
long second = time.toepochsecond(zoneoffset.utc);
system.out.println(second);// 1640995200
}
}
测试全局id生成器：
@springboottest
class hmdianpingapplicationtests {
@resource
private redisidworker redisidworker;
private executorservice executorservice = executors.newfixedthreadpool(500);
@test
void testidworker() throws interruptedexception {
countdownlatch latch = new countdownlatch(300);
// 每个线程生成100个id
runnable task = () -> {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long id = redisidworker.nextid("order");
system.out.println("id = " + id);
}
latch.countdown();
};
// 300个线程
long begin = system.currenttimemillis();
for (int i = 0; i < 300; i++) {
executorservice.submit(task);
}
latch.await();
long end = system.currenttimemillis();
system.out.println("time = " + (end - begin));
}
}
测试结果：
2. 全局唯一id生成策略
- uuid（不是递增的）
- redis自增
- 雪花算法（snowflake）
- 数据库自增（单独建一张表存自增id，分配到分库分表后的表中）
3. redis自增id策略
- 以日期作为前缀的key，方便统计订单量
- 自增id的结构：时间戳 + 计数器
二、实现优惠券秒杀下单
1. 添加优惠券
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：
优惠券表信息：
- tb_voucher：优惠券的基本信息，优惠金额、使用规则等（tb_voucher表的type字段区分是普通券还是秒杀券）
- tb_seckill_voucher：优惠券的库存、开始抢购时间，结束抢购时间（秒杀券才需要填写这些信息），同时秒杀券拥有普通券的基本信息（秒杀券表tb_seckill_voucher的主键id绑定的是普通券表tb_voucher的id）
create table tb_voucher
(
id bigint unsigned auto_increment comment '主键'
primary key,
shop_id bigint unsigned null comment '商铺id',
title varchar(255) not null comment '代金券标题',
sub_title varchar(255) null comment '副标题',
rules varchar(1024) 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 default 0 not null comment '0,普通券；1,秒杀券',
status tinyint(1) unsigned default 1 not null comment '1,上架; 2,下架; 3,过期',
create_time timestamp default current_timestamp not null comment '创建时间',
update_time timestamp default current_timestamp not null on update current_timestamp comment '更新时间'
);
create table tb_seckill_voucher
(
voucher_id bigint unsigned not null comment '关联的优惠券的id'
primary key,
stock int(8) not null comment '库存',
create_time timestamp default current_timestamp not null comment '创建时间',
begin_time timestamp default current_timestamp not null comment '生效时间',
end_time timestamp default current_timestamp not null comment '失效时间',
update_time timestamp default current_timestamp not null on update current_timestamp comment '更新时间'
)
comment '秒杀优惠券表，与优惠券是一对一关系';
2. 编写添加秒杀券的接口
主要代码：
@restcontroller
@requestmapping("/voucher")
public class vouchercontroller {
@resource
private ivoucherservice voucherservice;
/**
* 新增秒杀券
* @param voucher 优惠券信息，包含秒杀信息
* @return 优惠券id
*/
@postmapping("seckill")
public result addseckillvoucher(@requestbody voucher voucher) {
voucherservice.addseckillvoucher(voucher);
return result.ok(voucher.getid());
}
}
@service
public class voucherserviceimpl extends serviceimpl<vouchermapper, voucher> implements ivoucherservice {
@resource
private iseckillvoucherservice seckillvoucherservice;
@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);
}
}
测试添加：
测试结果：
三、实现秒杀下单
下单时需要判断两点：
- 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
主要代码：
@restcontroller
@requestmapping("/voucher-order")
public class voucherordercontroller {
@resource
private ivoucherorderservice voucherorderservice;
@postmapping("seckill/{id}")
public result seckillvoucher(@pathvariable("id") long voucherid) {
return voucherorderservice.seckillvoucher(voucherid);
}
}
@service
public class voucherorderserviceimpl extends serviceimpl<voucherordermapper, voucherorder> implements ivoucherorderservice {
@resource
private iseckillvoucherservice seckillvoucherservice;
@resource
private redisidworker redisidworker;
@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) {
// 扣减库存失败
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);
}
}
简单测试秒杀成功：
扣减库存成功：
四、超卖问题
当有大量请求同时访问时，就会出现超卖问题
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：
1. 加锁方式 - 乐观锁
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，常见的方式有两种：
（1）版本号法
（2）cas法
- 用库存代替了版本号，可以少加一个字段
- 扣库存时，与查询时的库存比较，没被修改则可以扣减库存
2. 乐观锁解决超卖问题
乐观锁方式，通过cas判断前后库存是否一致，解决超卖问题：
// 之前的代码
boolean success = seckillvoucherservice.update()
.setsql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherid).update();
// 乐观锁方式，通过cas判断前后库存是否一致，解决超卖问题
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 = ?
又出现新的问题：
- 假设100个线程同时请求，但通过cas判断后，只有一个线程能扣减库存成功，其余99个线程全部失败
- 此时，库存剩余99，但是实际业务可以满足其余99个线程扣减库存
- 虽然能解决超卖问题，但是设计不合理
所以为了解决失败率高的问题，需要进一步改进：
通过cas 不再 判断前后库存是否一致，而是判断库存是否大于0
boolean success = seckillvoucherservice.update()
.setsql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherid).gt("stock",0).update(); // where id = ? and stock > 0
3. 小结
超卖这样的线程安全问题，解决方案有哪些？
（1）悲观锁：添加同步锁，让线程串行执行
- 优点：简单粗暴
- 缺点：性能一般
（2）乐观锁：不加锁，在更新时判断是否有其它线程在修改
- 优点：性能相对悲观锁好（但是仍然需要同时查数据库，影响性能）
- 缺点：存在成功率低的问题（可以采用分段锁方式提高成功率）
五、一人一单问题
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
在扣减库存之前，加上一人一单的逻辑：
// 5.一人一单逻辑
long userid = userholder.getuser().getid();
// 5.1.查询订单数量
int count = query().eq("user_id", userid).eq("voucher_id", voucherid).count();
// 5.2.判断是否下过单
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
return result.fail("用户已经购买过一次！");
}
此处仍会出现并发问题，当同一用户模拟大量请求同时查询是否下过单时，如果正好都查询出count为0，就会跳过判断继续执行扣减库存的逻辑，此时就会出现一人下多单的问题
解决方法：
- 由于是判断查询的数据是否存在，而不是像之前判断查询的数据是否修改过
- 所以这里只能加悲观锁
1. 加锁分析
- 首先将一人一单之后的逻辑全部加锁，所以将一人一单之后的逻辑抽取出一个方法进行加锁，public result createvoucherorder(long voucherid)
- 如果直接在方法上加锁，则锁的是this对象，锁的对象粒度过大，就算是不同的人执行都会阻塞住，影响性能，public synchronized result createvoucherorder(long voucherid)
- 所以将锁的对象改为userid，但是不能直接使用synchronized (userid)，因为每次执行long userid = userholder.getuser().getid();虽然值一样，但是对象不同，因此需要这样加锁 synchronized (userid.tostring().intern())，intern()表示每次从字符串常量池中获取，这样值相同时，对象也相同
- 为了防止事务还没提交就释放锁的问题，则不能将锁加在createvoucherorder方法内部，例如：
@transactional
public result createvoucherorder(long voucherid) {
synchronized (userid.tostring().intern()) {
。。。
}
}
而是需要等事务提交完再释放锁，例如：
synchronized (userid.tostring().intern()) {
// 获取代理对象（事务）
ivoucherorderservice proxy = (ivoucherorderservice) aopcontext.currentproxy();
return proxy.createvoucherorder(voucherid);
}
2. 事务分析
由于只有一人一单之后的逻辑涉及到修改数据库，所以只需对该方法加事务
@transactional
public result createvoucherorder(long voucherid)
由于只对createvoucherorder方法加了事务，而该方法是在seckillvoucher方法中被调用，seckillvoucher方法又没有加事务，为了防止事务失效，则不能直接在seckillvoucher方法调用createvoucherorder方法，例如：
@override
public result seckillvoucher(long voucherid) {
。。。。
synchronized (userid.tostring().intern()) {
return this.createvoucherorder(voucherid);
}
}
而是需要通过代理对象调用createvoucherorder方法，因为@transactional事务注解的原理是通过获取代理对象执行目标对象的方法，进行aop操作，所以需要这样：
@override
public result seckillvoucher(long voucherid) {
。。。。
// 获取代理对象（事务）
ivoucherorderservice proxy = (ivoucherorderservice) aopcontext.currentproxy();
return proxy.createvoucherorder(voucherid);
}
并且还要引入依赖：
<dependency>
<groupid>org.aspectj</groupid>
<artifactid>aspectjweaver</artifactid>
</dependency>
还要开启注解暴露出代理对象：
@enableaspectjautoproxy(exposeproxy = true)
@mapperscan("com.hmdp.mapper")
@springbootapplication
public class hmdianpingapplication {
public static void main(string[] args) {
springapplication.run(hmdianpingapplication.class, args);
}
}
完整voucherorderserviceimpl代码：
@service
public class voucherorderserviceimpl extends serviceimpl<voucherordermapper, voucherorder> implements ivoucherorderservice {
@resource
private iseckillvoucherservice seckillvoucherservice;
@resource
private redisidworker redisidworker;
@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！");
}
long userid = userholder.getuser().getid();
synchronized (userid.tostring().intern()) {
// 获取代理对象（事务）
ivoucherorderservice proxy = (ivoucherorderservice) aopcontext.currentproxy();
return proxy.createvoucherorder(voucherid);
}
}
@transactional
public result createvoucherorder(long voucherid) {
// 5.一人一单逻辑
long userid = userholder.getuser().getid();
// 5.1.查询订单数量
int count = query().eq("user_id", userid).eq("voucher_id", voucherid).count();
// 5.2.判断是否下过单
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
// 乐观锁方式，通过cas判断库存是否大于0，解决超卖问题：
boolean success = seckillvoucherservice.update()
.setsql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherid).gt("stock",0).update(); // where id = ? and stock > 0
if (!success) {
// 扣减库存失败
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);
// 8.返回订单id
return result.ok(orderid);
}
}
六、集群模式下并发安全问题
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。
我们将服务启动两份，端口分别为8081和8082：
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：
修改完后，重新加载nginx配置文件：
现在，用户请求会在这两个节点上负载均衡，再次测试下是否存在线程安全问题：
访问8081端口的线程进入了synchronized中
访问8082端口的线程也进入了synchronized中
最终同一个用户下了2单扣了2个库存，所以在集群模式下，出现了一人多单的问题：
分析：
- 锁的原理是每个jvm中都有一个monitor作为锁对象，所以当对象相同时，获取的就是同一把锁
- 但是不同的jvm中的monitor不同，所以获取的不是同一把锁
- 因此集群模式下，加synchronized锁也会出现并发安全问题，需要加分布式锁
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