一. 小白写法

1.设计思路

纯DB操作

DB查库存→判断库存→(DB扣减库存+DB创建订单)

2.分析

A.响应非常慢,导致大量请求拿不到结果而报错

B.存在超卖现象

C.扣减库存错误

3.压测结果

前提：原库存为10000，这里统计2s内可处理的并发数，以90%百分位为例，要求错误率为0。

代码分享：

///

///原始版本-纯DB操作///

/// 用户编号

/// 商品编号

/// 订单总额

///

public string POrder1(string userId, string arcId, stringtotalPrice)

{try{//1. 查询库存

var sArctile = _baseService.Entities().Where(u => u.articleId ==arcId).FirstOrDefault();if (sArctile.articleStockNum - 1 > 0)

{//2. 扣减库存

sArctile.articleStockNum--;//3. 进行下单

T_Order tOrder = newT_Order();

tOrder.id= Guid.NewGuid().ToString("N");

tOrder.userId=userId;

tOrder.orderNum= Guid.NewGuid().ToString("N");

tOrder.articleId=arcId;

tOrder.orderTotalPrice=Convert.ToDecimal(totalPrice);

tOrder.addTime=DateTime.Now;

tOrder.orderStatus= 0;

_baseService.Add(tOrder);

_baseService.SaveChange();return "下单成功";

}else{//卖完了

return "卖完了";

}

}catch(Exception ex)

{throw newException(ex.Message);

}

}

View Code

测试结果：

(1). 100并发，需要1788ms，订单数量插入正确，但库存扣减错误。

(2). 200并发，需要4453ms，订单数量插入正确，但库存扣减错误。

二. lock写法

1.设计思路

纯DB操作的基础上Lock锁

Lock { DB查库存→判断库存→(DB扣减库存+DB创建订单) }

2.分析

A. 解决超卖现象

B. 响应依旧非常慢,导致大量请求拿到结果而报错

3.压测结果

前提：原库存为10000，这里统计2s内可处理的并发数，以90%百分位为例，要求错误率为0。

代码分享：

///

///02-纯DB操作+Lock锁///

/// 用户编号

/// 商品编号

/// 订单总额

///

public string POrder2(string userId, string arcId, stringtotalPrice)

{try{lock(_lock)

{//1. 查询库存

var sArctile = _baseService.Entities().Where(u => u.articleId ==arcId).FirstOrDefault();if (sArctile.articleStockNum - 1 > 0)

{//2. 扣减库存

sArctile.articleStockNum--;//3. 进行下单

T_Order tOrder = newT_Order();

tOrder.id= Guid.NewGuid().ToString("N");

tOrder.userId=userId;

tOrder.orderNum= Guid.NewGuid().ToString("N");

tOrder.articleId=arcId;

tOrder.orderTotalPrice=Convert.ToDecimal(totalPrice);

tOrder.addTime=DateTime.Now;

tOrder.orderStatus= 0;

_baseService.Add(tOrder);

_baseService.SaveChange();return "下单成功";

}else{//卖完了

return "卖完了";

}

}

}catch(Exception ex)

{throw newException(ex.Message);

}

}

View Code

(1). 30并发，需要2132ms，订单数量插入正确，库存扣减正确。

(2). 100并发，需要9186ms，订单数量插入正确，库存扣减正确。

三. 服务器缓存+队列

1.设计思路

生产者和消费者模式→流量削峰(异步的模式平滑处理请求)

A. Lock{ 事先同步DB库存到缓存→缓存查库存→判断库存→订单相关信息服务端队列中 }

B. 消费者从队列中取数据批量提交信息，依次进行(DB扣减库存+DB创建订单)

2.分析

A. 接口中彻底干掉了DB操作, 并发数提升非常大

B. 服务宕机，原队列中的下单信息全部丢失

C. 生产者和消费者必须在一个项目及一个进程内

3.压测结果

前提：原库存为10000，这里统计2s内可处理的并发数，以90%百分位为例，要求错误率为0。

代码分享：

初始化库存到内存缓存中

///

///后台任务-初始化库存到缓存中///

public classCacheBackService : BackgroundService

{privateIMemoryCache _cache;privateStackExchange.Redis.IDatabase _redisDb;privateIConfiguration _Configuration;publicCacheBackService(IMemoryCache cache,RedisHelp redisHelp, IConfiguration Configuration)

{

_cache=cache;

_redisDb=redisHelp.GetDatabase();

_Configuration=Configuration;

}protected async overrideTask ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)

{//EFCore的上下文默认注入的请求内单例的,而CacheBackService要注册成全局单例的//由于二者的生命周期不同，所以不能相互注入调用,这里手动new一个EF上下文

var optionsBuilder = new DbContextOptionsBuilder();

optionsBuilder.UseSqlServer(_Configuration.GetConnectionString("EFStr"));

ESHOPContext context= newESHOPContext(optionsBuilder.Options);

IBaseService _baseService= newBaseService(context);//初始化库存信息，连临时写在这个位置，充当服务器启动的时候初始化

var data = await _baseService.Entities().Where(u => u.id == "300001").FirstOrDefaultAsync();//服务器缓存

_cache.Set($"{data.articleId}-sCount", data.articleStockNum);

}

}

View Code

队列定义和下单接口

///

///基于内存的队列///

public static classMyQueue

{private static ConcurrentQueue _queue = new ConcurrentQueue();public static ConcurrentQueueGetQueue()

{return_queue;

}

}///

///03-服务端缓存+队列版本+Lock///

/// 用户编号

/// 商品编号

/// 订单总额

///

public string POrder3(string userId, string arcId, stringtotalPrice)

{try{lock(_lock)

{//1. 查询库存

int count = _cache.Get($"{arcId}-sCount");if (count - 1 >= 0)

{//2. 扣减库存

count = count - 1;

_cache.Set($"{arcId}-sCount", count);//3. 将下单信息存到消息队列中

var orderNum = Guid.NewGuid().ToString("N");

MyQueue.GetQueue().Enqueue($"{userId}-{arcId}-{totalPrice}-{orderNum}");//4. 把部分订单信息返回给前端

return $"下单成功，订单信息为：userId={userId},arcId={arcId},orderNum={orderNum}";

}else{//卖完了

return "卖完了";

}

}

}catch(Exception ex)

{throw newException(ex.Message);

}

}

View Code

基于内存的消费者

///

///后台任务--基于内存队列的消费者(已经测试)///

public classCustomerService : BackgroundService

{privateIConfiguration _Configuration;publicCustomerService(IConfiguration Configuration)

{

_Configuration=Configuration;

}protected async overrideTask ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)

{//EFCore的上下文默认注入的请求内单例的,而CacheBackService要注册成全局单例的//由于二者的生命周期不同，所以不能相互注入调用,这里手动new一个EF上下文

var optionsBuilder = new DbContextOptionsBuilder();

optionsBuilder.UseSqlServer(_Configuration.GetConnectionString("EFStr"));

ESHOPContext context= newESHOPContext(optionsBuilder.Options);

IBaseService _baseService= newBaseService(context);

Console.WriteLine("下面开始执行消费业务");while (true)

{try{string data = "";

MyQueue.GetQueue().TryDequeue(outdata);if (!string.IsNullOrEmpty(data))

{

List tempData = data.Split('-').ToList();//1.扣减库存---禁止状态追踪

var sArctile = context.Set().AsNoTracking().Where(u => u.id == "300001").FirstOrDefault();

sArctile.articleStockNum= sArctile.articleStockNum - 1;

context.Update(sArctile);//2. 插入订单信息

T_Order tOrder = newT_Order();

tOrder.id= Guid.NewGuid().ToString("N");

tOrder.userId= tempData[0];

tOrder.orderNum= tempData[3];

tOrder.articleId= tempData[1];

tOrder.orderTotalPrice= Convert.ToDecimal(tempData[2]);

tOrder.addTime=DateTime.Now;

tOrder.orderStatus= 0;

context.Add(tOrder);int count = awaitcontext.SaveChangesAsync();//释放一下

context.Entry(sArctile).State =EntityState.Detached;

Console.WriteLine($"执行成功，条数为:{count},当前库存为：{ sArctile.articleStockNum}");

}else{

Console.WriteLine("暂时没有订单信息，休息一下");await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(1));

}

}catch(Exception ex)

{

Console.WriteLine($"执行失败：{ex.Message}");

}

}

}

}

View Code

(1). 1000并发，需要600ms，订单数量插入正确，库存扣减正确。

(2). 2000并发，需要1500ms，订单数量插入正确，库存扣减正确。

四. Redis缓存+队列

1.设计思路

生产者和消费者模式→流量削峰(异步的模式平滑处理请求)

思路同上，缓存和队列改成基于Redis的。

2. 分析

A. 引入Redis缓存和消息队列代替基于内存的缓存和队列，数据可以持久化解决了丢失问题。

B. Redis是单线程的,利用api自身的原子性，从而可以干掉lock锁。

C. 引入进程外的缓存Redis，从而可以把生产者和消费者解耦分离，可以作为两个单独的服务运行。

3. 压测结果

前提：原库存为10万，这里统计2s内可处理的并发数，以90%百分位为例，要求错误率为0。

代码分享：

初始化库存到redis缓存中

///

///后台任务-初始化库存到缓存中///

public classCacheBackService : BackgroundService

{privateIMemoryCache _cache;privateStackExchange.Redis.IDatabase _redisDb;privateIConfiguration _Configuration;publicCacheBackService(IMemoryCache cache,RedisHelp redisHelp, IConfiguration Configuration)

{

_cache=cache;

_redisDb=redisHelp.GetDatabase();

_Configuration=Configuration;

}protected async overrideTask ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)

{//EFCore的上下文默认注入的请求内单例的,而CacheBackService要注册成全局单例的//由于二者的生命周期不同，所以不能相互注入调用,这里手动new一个EF上下文

var optionsBuilder = new DbContextOptionsBuilder();

optionsBuilder.UseSqlServer(_Configuration.GetConnectionString("EFStr"));

ESHOPContext context= newESHOPContext(optionsBuilder.Options);

IBaseService _baseService= newBaseService(context);//初始化库存信息，连临时写在这个位置，充当服务器启动的时候初始化

var data = await _baseService.Entities().Where(u => u.id == "300001").FirstOrDefaultAsync();//Redis缓存

_redisDb.StringSet($"{data.articleId}-sCount", data.articleStockNum);

}

}

View Code

下单接口

///

///04-Redis缓存+队列///

/// 用户编号

/// 商品编号

/// 订单总额

///

public string POrder4(string userId, string arcId, stringtotalPrice)

{try{//1. 直接自减1

int iCount = (int)_redisDb.StringDecrement($"{arcId}-sCount", 1);if (iCount >= 0)

{//2. 将下单信息存到消息队列中

var orderNum = Guid.NewGuid().ToString("N");

_redisDb.ListLeftPush(arcId, $"{userId}-{arcId}-{totalPrice}-{orderNum}");//3. 把部分订单信息返回给前端

return $"下单成功，订单信息为：userId={userId},arcId={arcId},orderNum={orderNum}";

}else{//卖完了

return "卖完了";

}

}catch(Exception ex)

{throw newException(ex.Message);

}

}

View Code

基于redis队列的消费者

{

Console.WriteLine("下面开始执行消费业务");using (ESHOPContext db = newESHOPContext())

{

RedisHelp redisHelp= new RedisHelp("localhost:6379");var redisDB =redisHelp.GetDatabase();while (true)

{try{var data = (string)redisDB.ListRightPop("200001");if (!string.IsNullOrEmpty(data))

{

List tempData = data.Split('-').ToList();

{//1.扣减库存 --去掉状态追踪

var sArctile = db.Set().AsNoTracking().Where(u => u.id == "300001").FirstOrDefault();

sArctile.articleStockNum= sArctile.articleStockNum - 1;

db.Update(sArctile);//2. 插入订单信息

T_Order tOrder = newT_Order();

tOrder.id= Guid.NewGuid().ToString("N");

tOrder.userId= tempData[0];

tOrder.orderNum= tempData[3];

tOrder.articleId= tempData[1];

tOrder.orderTotalPrice= Convert.ToDecimal(tempData[2]);

tOrder.addTime=DateTime.Now;

tOrder.orderStatus= 0;

db.Add(tOrder);int count =db.SaveChanges();//释放一下--否则报错

db.Entry(sArctile).State =EntityState.Detached;

Console.WriteLine($"执行成功，条数为:{count},当前库存为：{ sArctile.articleStockNum}");

}

}else{

Console.WriteLine("暂时没有订单信息，休息一下");

Thread.Sleep(1000);

}

}catch(Exception ex)

{

Console.WriteLine($"执行失败-{ex.Message}");

}

}

}

}

View Code

(1). 1000并发，需要600ms，订单数量插入正确，库存扣减正确。

(2). 2000并发，需要1560ms，订单数量插入正确，库存扣减正确。

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作       者 : Yaopengfei(姚鹏飞)

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