秒杀活动，提高性能，防止超卖，订单超时

初步思考

秒杀活动

订单防止超卖

订单超时如何处理

初步思考

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前端：页面尽可能静态化，css/js合并，减少请求数

扩容：增加机器，提高处理请求能力

限流：应用限流（nginx，tomcat设置线程池，最大请求数），服务限流（限流算法，令牌桶/漏桶），MQ堆积消息，用户请求限制（单位时间内访问接口次数）【主要保证每台机器能够处理自己能力之内的任务】

使用多线程开发，提高机器处理能力

动静分离

1、数据拆分

动静分离的首要目的是将动态页面改造成适合缓存的静态页面；第一步就是分离出动态数据，主要从以下两方面进行：

用户，用户身份信息包括登录状态及登录画像等，通过动态请求获取；
时间，秒杀时间是由服务端统一管控的，可以通过动态请求获取；

2、静态缓存

剩下的数据是静态数据，例如商品信息，商品图片，页面js/css等等，进行合理的缓存（生成静态页面）

静态数据缓存到哪里？浏览器，CDN，服务端

用户从CDN获取到静态数据

秒杀活动

秒杀一般在12306抢票或者电商举行的一些活动时遇到。对于一些稀缺或特价商品，电商网站一般会在约定时间点，在秒杀页面对其进行限量销售。

秒杀相关特点：

秒杀时大量用过户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。（高并发）
秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功。（防止超卖现象）
秒杀业务流程，下订单，减库存，支付（秒杀肯定是为了商品，一般不会有订单过期，取消订单，增加库存）

从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。

设计流程

1、限流
2、将库存放到redis中、接收用户请求的时候。从redis取库存，判断库存量是否大于本次订单购买量
库存大于本次购买量：扣减redis中的库存、并且将订单信息推送到MQ;
库存小于本次购买量：直接返回、数量不足。
3、MQ消费者获取消息：
1）：更新数据库库存（乐观锁）
2）：生成订单信息，扣除用户账户的订单金额（余额不足的话、将本次购买量加回到库存里）
3）：异步通知用户购买结果。

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令牌机制实现秒杀业务（推荐）

利用定时任务将某些商品在规定时间之后要开启秒杀，根据库存量同步到Redis中。根据每一个商品产生对应的token数量，采用Redis中的List数据类型存储每个商品的令牌。（采用List数据类型存储的原因主要是每一个线程从List中pop时是单线程处理的，所以每一个线程拿到的令牌就不可能是同一个了）
在秒杀期间，每一个用户都去获取对应商品中的令牌（判断令牌是否有效-非空判断，如果是已经被支付过的token就不能再次被抢购）
超时未支付，归还令牌支付成功，产生订单，标记当前令牌已经被支付，同时删除当前令牌。

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订单防止超卖

现象

不同用户在读请求的时候，发现商品库存足够，然后同时发起请求，进行秒杀操作，减库存，导致库存减为负数；
同一个用户在有库存的时候，连续发出多个请求，于是生成多个相同订单；

原因

数据库底层的写操作和读操作可以同时进行；写操作默认带有隐式锁，但是读操作默认是不带锁的；所以当用户1去修改库存的时候，用户2依然可以都到库存为1，所以出现了超卖现象。

方案分析

（1）Sql限制

在更新数据库减少库存时，进行库存限制条件（排他锁，也就是写锁起到了作用）

并采用数据库乐观锁（version版本号，CAS原理），如果限定条件不满足或版本号不一致就无法成功；

update table set count=count-1,version=versiono+1 where version=version and (count-1)>0;

（2）使用Redis对列实现

将要促销的商品以对列的方式存入Redis中；每当用户抢到一件商品则从队列中删除一个数据，以确保商品不会超卖。（将多线程变为单线程读写）

（3）使用Redis原子性操做命令（decr，incr），移除后同步更新数据库记录；

（1）数据库加唯一索引限制

对于生成多个相同订单，在UserId和OrderId上加唯一索引。

订单超时如何处理

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在开发中往往会遇到一些延时任务的需求

生成订单30分钟未支付，则自动取消
生成订单60秒后未支付，给用户发短信

延时任务和定时任务的区别在哪里呢？

定时任务有明确的触发时间，延时任务没有
定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期
延时任务一般是单个任务

方案分析

（1）数据库轮询

通过线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时订单，然后进行操作。

使用场景：小型项目

缺点：存在延迟（定时任务扫描的间隔），严重影响数据库性能（假如数据量过大，每几分钟扫描一次，影响其他业务）

（2）JDK延时对列

JDK自带的DelayQueue，是一个无阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素。放入DelayQueue中的对象，是必须要实现Delayed接口的。

方法：

poll()：获取并移除队列的超时元素，没有则返回空。
take():获取并移除队列的超时元素，如果没有则wait当前线程，直到有元素满足超时条件，返回结果。

package com.test.thread;import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.DelayQueue;
import java.util.concurrent.Delayed;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class OrderDelay implements Delayed {private String orderID;private long timeout;public OrderDelay(String orderID, long timeout) {this.orderID = orderID;this.timeout = timeout;}/* 返回距离你自定义的超时时间还有多少 */@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return timeout - System.currentTimeMillis();}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if (o == this) {return 0;}OrderDelay t = (OrderDelay) o;long d = getDelay(TimeUnit.SECONDS) - t.getDelay(TimeUnit.SECONDS);return d > 0 ? 1 : 0;}public void execute() {System.out.println(orderID + "\t订单要被删除啦");}public static void main(String[] args) {LinkedHashMap<String, Integer> contains = new LinkedHashMap<>();contains.put("order_0", 5);contains.put("order_1", 4);contains.put("order_2", 10);contains.put("order_3", 12);DelayQueue<OrderDelay> queue = new DelayQueue<>();System.out.println("任务添加到延时队列中");for (Map.Entry<String, Integer> entry : contains.entrySet()) {queue.put(new OrderDelay(entry.getKey(), (1000 * entry.getValue() + System.currentTimeMillis())));}long start = System.currentTimeMillis();while (true) {try {queue.take().execute();System.out.println("执行时间：\t" + (System.currentTimeMillis() - start));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}

优点：效率高，任务触发时间延迟低

缺点：数据存储在内存中，服务器重启，数据丢失；内存限制（订单过于庞大）；

（3）时间轮算法

用Netty的HashedWheelTimer实现

package com.test.thread;import io.netty.util.HashedWheelTimer;
import io.netty.util.Timeout;
import io.netty.util.Timer;
import io.netty.util.TimerTask;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class HashedWheelTimerTest {static class MyTimerTask implements TimerTask {boolean flag;public MyTimerTask(boolean flag) {this.flag = flag;}@Overridepublic void run(Timeout timeout) throws Exception {System.out.println("删除订单");this.flag = false;}}public static void main(String[] args) {MyTimerTask timerTask = new MyTimerTask(true);Timer timer = new HashedWheelTimer();timer.newTimeout(timerTask, 5, TimeUnit.SECONDS);int i = 1;while (timerTask.flag) {try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(i + "秒过去了");i++;}}
}

优点：效率高，代码复杂度比DelayQueue低，任务触发时间延迟比DelayQueue低

缺点：数据存储在内存中，服务器重启/宕机，数据丢失；内存限制（订单/任务数过多）；

（4）Redis缓存

Redis的zset是一个有序集合，每一个元素都关联了一个score，通过score排序来获取集合中的值。

实现：将订单超时时间戳与订单号分别设置为score和member，系统扫描第一个元素判断是否超时。

（5）使用消息队列

RocketMQ延时消息（只支持特定级别的延迟消息，1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h）

RabbitMQ有延时对列