绝大多数秒杀系统都需要实现高并发，这样就必须在原来的项目基础上进行优化。简单的优化很有可能就会很大地提高系统的并发性能，但是这些优化往往是系统开发人员很少注意的，或者直接被人们忽略。因此要成为一个出色的开发人员，学会优化技巧与时刻具备系统优化的意识是必须的。

项目源码地址：

http://git.oschina.net/COOLFLYCOOL/seckill

本项目秒杀业务核心SQL操作：

先是UPDATE货存（货存减1），再是INSERT购买明细。中间可能会出现重复秒杀，秒杀结束，系统内部错误等异常，只要出现异常，事务就会回滚。

事务行为分析：

当一个事务开启的时候拿到了数据库表中某一行的行级锁，另一个事务进来数据库时发现锁住了同一行，若之前的事务不提交或回滚，这个行级锁不会被释放，后面进来的那个事务就要等待行级锁。当第一个事务提交或回滚后，行级锁被释放，第二个事务就能获得这个行级锁进行数据操作，多个事务以此类推，这些过程是一个串行化的操作，也是一个含有大量阻塞的操作。这是MySQL数据库或是绝大多数关系型数据库事务实现的方案。

秒杀系统瓶颈分析：

1. 现在的事务实现方案是通过Spring的事务对秒杀业务核心进行管理。
2. 系统目前的秒杀逻辑：java客户端发送UPDATE语句至MySQL服务端（虽然有网络延迟，但是各个事务并行），各事务开始竞争行级锁（阻塞开始），UPDATE执行后将UPDATE结果返回至java客户端（存在网络延迟与可能的GC操作），客户端判断如果执行成功，则发送INSERT购买明细的SQL语句至MySQL服务端再执行（存在网络延迟与可能的GC操作），将执行结果返回至java客户端（存在网络延迟与可能的GC操作），客户端再判断是否执行成功，如果成功，就告知MySQL提交事务（存在网络延迟）。
3. 因此，阻塞的时间即从各事务在MySQL服务端竞争行级锁开始，一直到最后的事务提交，中间有4次的网络延迟以及java客户端的各种逻辑判断。这样事务的执行周期就会比较长。当排队的事务比较多的时候，系统性能就会呈指数级下降。

注：Java的GC操作：项目中DAO层各数据库操作类通过MyBatis实现的生成相应对象注入spring容器中，当使用后不再被使用时，就会进行垃圾回收。

项目优化分析：

通过分析事务的行为与秒杀系统瓶颈可以知道，要减少事务等待的时间，削弱阻塞的过程，就要想办法减少行级锁持有的时间。

1. 优化思路一：持有行级锁是在UPDATE上（INSERT不涉及行级锁），释放锁是在Commit(客户端Spring控制)，也就是锁持有时间是UPDATE和Commit之间。这个过程网络请求越少，锁持有时间就越短。
2. 优化思路二：把客户端逻辑放在MySQL服务端（使用存储过程，整个事务在MySQL端完成），避免网络延迟与GC的影响，也没有java客户端的逻辑判断。

简单的并发优化（优化思路一）：

分析：

参照优化思路一，持有行级锁在UPDATE上，INSERT不涉及行级锁（没INSERT之前根本不存在相应的行，更不可能会有行级锁）。因此可以先插入购买明细，这个过程虽然存在网络延迟，但是各个事务之间是可以并行的所以不需要等待，这样就可以减少各个事务一部分的等待与阻塞。实现减少MySQL row lock的持有时间。（但还是要把UPDATE库存的结果返回给客户端，客户端再决定是否提交事务，即还有2次网络延迟）

修改秒杀业务核心代码顺序后：

int insertCount = successKilledDao.insertSuccessKilled(seckillId,userPhone,nowTime);//唯一：seckillId,userPhone（联合主键）if(insertCount<=0){//重复秒杀throw new RepeatKillException("seckill repeated");}else {int updateCount = seckillDao.reduceNumber(seckillId, nowTime);if (updateCount <= 0) {//并发量太高，有可能在等行级锁的时候库存没有了,并且秒杀时间问题在前面已经验证。throw new SeckillCloseException("seckill is closed");}else {//秒杀成功SuccessKilled successKilled = successKilledDao.queryByIdWithSeckill(seckillId, userPhone);return new SeckillExecution(seckillId, SeckillStateEnums.SUCCESS, successKilled);  //枚举}}

深度优化（利用存储过程实现事务SQL在MySQL端执行）：

1. 参照优化思路二，利用存储过程将秒杀业务核心事务SQL放在MySQL端执行，这样就可以避免事务执行过程中的网络延迟与GC影响，事务行级锁持有时间几乎就是数据库数据操作的时间。大大削弱了事务等待的阻塞效应。

秒杀核心SQL事务存储过程：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE excuteSeckill(IN fadeSeckillId INT,IN fadeUserPhone VARCHAR (15),IN fadeKillTime TIMESTAMP ,OUT fadeResult INT)BEGINDECLARE insertCount INT DEFAULT 0;START TRANSACTION ;INSERT IGNORE success_killed(seckill_id,user_phone,state,create_time) VALUES(fadeSeckillId,fadeUserPhone,0,fadeKillTime);  --先插入购买明细SELECT ROW_COUNT() INTO insertCount;IF(insertCount = 0) THENROLLBACK ;SET fadeResult = -1;   --重复秒杀ELSEIF(insertCount < 0) THENROLLBACK ;SET fadeResult = -2;   --内部错误ELSE   --已经插入购买明细，接下来要减少库存UPDATE seckill SET number = number -1 WHERE seckill_id = fadeSeckillId AND start_time < fadeKillTime AND end_time > fadeKillTime AND number > 0;SELECT ROW_COUNT() INTO insertCount;IF (insertCount = 0)  THENROLLBACK ;SET fadeResult = 0;   --库存没有了，代表秒杀已经关闭ELSEIF (insertCount < 0) THENROLLBACK ;SET fadeResult = -2;   --内部错误ELSECOMMIT ;    --秒杀成功，事务提交SET  fadeResult = 1;   --秒杀成功返回值为1END IF;END IF;END
//DELIMITER ;SET @fadeResult = -3;
CALL excuteSeckill(8,13813813822,NOW(),@fadeResult);
SELECT @fadeResult;

Java客户端（MyBatis）调用数据库存储过程：

首先，在Dao层新建一个接口：void killByProcedure(Map [泛型：String,Object] paramMap); 然后在相应的XML中配置实现（注意：jdbcType没有INT类型的枚举，要使用BIGINT；同样没有VARCHAR的枚举，要使用BIGINT代替。）：

    <!--MyBatis调用存储过程 --><select id="killByProcedure" statementType="CALLABLE">CALL executeSeckill(#{ seckillId , jdbcType = BIGINT , mode= IN },#{ phone ,jdbcType = BIGINT , mode= IN },#{ killTime , jdbcType = TIMESTAMP , mode= IN },#{ result , jdbcType = BIGINT , mode= OUT })</select>

然后，Service层重新写入一个方法SeckillExecution executeSeckillProcedure(int seckillId, String userPhone, String md5);（注意：在使用MapUtils时要注入commons-collections 3.2依赖）

public SeckillExecution executeSeckillProcedure(int seckillId, String userPhone, String md5) {if( md5==null || !md5.equals(getMD5(seckillId)) ){return new SeckillExecution(seckillId,SeckillStateEnums.DATA_REWRITE);}Timestamp nowTime = new Timestamp(System.currentTimeMillis());Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>();map.put("seckillId",seckillId);map.put("phone",userPhone);map.put("killTime",nowTime);map.put("result", null);try{seckillDao.killByProcedure(map);int result = MapUtils.getInteger(map,"result",-2);if(result == 1){SuccessKilled sk = successKilledDao.queryByIdWithSeckill(seckillId,userPhone);return new SeckillExecution(seckillId,SeckillStateEnums.SUCCESS,sk);}else{return new SeckillExecution(seckillId,SeckillStateEnums.stateOf(result));}}catch (Exception e){logger.error(e.getMessage(),e);return new SeckillExecution(seckillId,SeckillStateEnums.INNER_ERROR);}}

再者，在web-control层将调用方法改成executeSeckillProcedure，同时因为executeSeckillProcedure已经将重复秒杀，秒杀结束（无库存）合并到返回的SeckillExecution中，所以不用再捕获这两个异常（原本在service层要抛出这两个异常，是为了告诉Spring声明式事务该程序出错要进行事务回滚）

try{SeckillExecution seckillExecution = seckillService.executeSeckillProcedure(seckillId,phone,md5);return new SeckillResult<SeckillExecution>(true,seckillExecution);
}
catch (Exception e){logger.error(e.getMessage(),e);SeckillExecution seckillExecution = new SeckillExecution(seckillId, SeckillStateEnums.INNER_ERROR);return  new SeckillResult<SeckillExecution>(true,seckillExecution);
}

最后，集成测试web层：

可见秒杀成功，重复秒杀，秒杀结束都正常进行！