一、基于Session的短信登陆

session 共享问题：多台 Tomcat 并不共享 session 存储空间，当请求切换到不同 tomcat 服务时导致数据丢失的问题。

二、基于Redis的短信登陆

登陆验证流程：

拦截器优化：

三、商户查询

3.1 缓存

3.2 缓存更新策略

3.3 缓存穿透解决方案

缓存穿透是指客户端的数据在缓存中和数据中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

常见的解决方案有两种：

缓存空对象
- 优点：实现简单，维护方便
- 缺点：额外的内存消耗、可能造成短期的不一致（若之后有该数据插入到数据库，会造成缓存和数据库不一致问题）
布隆过滤
- 优点：内存占用较少，没有多余 key
- 缺点：实现复杂，存在误判

解决方案：

3.4 缓存击穿解决方案

缓存击穿问题也叫热点 Key 问题，就是一个被高并发访问并且缓存冲击就按业务比较复杂的 Key 突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有两种：

互斥锁
逻辑过期

3.4.1 基于互斥锁方式解决缓存击穿

获取的锁是分布式锁

3.4.2 基于逻辑过期方式解决缓存击穿

四、优惠券异步秒杀

优化前：查询MySQL速度慢，而且下一步操作需要等待上一步执行完成

优化后：

（1）新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中

（2）基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功

（3）如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后发送到消息队列

（4）开启线程任务，不断从消息队列中获取信息，实现异步下单功能

4.1 Lua脚本

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then-- 3.2.库存不足，返回1return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then-- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

4.2 秒杀代码

public Result seckillVoucher(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();long orderId = redisIdWorker.nextId("order");// 1.执行lua脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();// 2.判断结果是否为0if (r != 0) {// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");}// 3.返回订单idreturn Result.ok(orderId);
}

4.3 消费消息队列

   private class VoucherOrderHandler implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {try {// 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed()));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环continue;}// 解析数据MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单createVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);handlePendingList();}}}private void handlePendingList() {while (true) {try {// 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0")));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有异常消息，结束循环break;}// 解析数据MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单createVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);}}}}

4.4 创建订单

    private void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();Long voucherId = voucherOrder.getVoucherId();// 创建锁对象RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);// 尝试获取锁boolean isLock = redisLock.tryLock();// 判断if (!isLock) {// 获取锁失败，直接返回失败或者重试log.error("不允许重复下单！");return;}try {// 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log.error("不允许重复下单！");return;}// 6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0.update();if (!success) {// 扣减失败log.error("库存不足！");return;}// 7.创建订单save(voucherOrder);} finally {// 释放锁redisLock.unlock();}}

五、问题总结

5.1 为什么要释放分布式锁需要用Lua脚本

场景：线程1执行完业务，需要释放分布式锁时，先判断锁的标识为自己，但是释放锁的操作阻塞，此时锁被超时释放，被另外线程2获取之后，线程1已经认为是自己的锁，然后执行释放操作。因此使用Redis提供的Lua脚本，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性

5.2 Redis 中 List、PubSub 和 Stream三者的特点

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