非分布式秒杀系统并发情况下解决超卖问题

乐观锁防止超卖 / 令牌桶限流/ redis缓存 /接口限流/接口加盐/单用户限制访问频率/消息队列异步处理订单

#数据库表drop table if exists `stock`;
create table `stock`(`id` int(11) unsigned not null auto_increment,`name` varchar(50) not null default '' comment '名称',`count` int(11) not null comment '库存',`sale` int(11) not null comment '已售',`version` int(11) not null comment '乐观锁,版本号',primary key(`id`)
)engine=innoDB default charset=utf8;drop table if exists `stock_order`;
create table `stock_order`(`id` int(11) unsigned not null auto_increment,`sid` int(11) not null comment '库存id',`name` varchar(30) not null default '' comment '商品名称',`create_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp comment '创建时间',primary key(`id`)
)engine=innoDB default charset=utf8;

server.port=8080
server.servlet.context-path=/#数据库源
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ms?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root#配置日志
mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpllogging.level.root=info
logging.level.com.nmsl.dao=debug#mybatis配置
mybatis.mapper-locations=classpath:com/nmsl/mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.nmsl.entity

1.悲观锁

@RestController
public class StockController {@Resourceprivate OrderService orderService;@GetMapping("/kill")public String kill(Integer id){    //秒杀方法System.out.println("秒杀商品的id = " + id);//根据秒杀商品的id去调用秒杀业务try {synchronized (this){//放在控制器调用的地方使用synchronizedint orderId = orderService.kill(id);return "秒杀成功,订单id为 = " + String.valueOf(orderId);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return e.getMessage();}}/*** @author Paracosm*/
@Service
@Transactional
public class OrderServiceImpl implements OrderService {@Resourceprivate StockDao stockDao;@Resourceprivate OrderDao orderDao;//synchronized最好不要加在方法上,而是加在controller调用该方法的地方.//如果要加在方法上必须去掉事务注解@Transactional.//因为该方法还是被包含在事务内的, 事务并没有完成,还是有可能出现多提交的问题. 所以需要取消事务注解.//public synchronized int kill(Integer id) {   @Overridepublic  int kill(Integer id) {   //1.根据商品id校验库存Stock stock = checkStock(id);//2.扣除库存updateSale(stock);//3.创建订单return createOrder(stock);}//1.校验库存private Stock checkStock (Integer id){Stock stock = stockDao.checkStock(id);;if (stock.getSale().equals(stock.getCount())){throw new RuntimeException("库存不足");}return stock;}//2.扣除库存private void updateSale(Stock stock){stock.setSale(stock.getSale() + 1);stockDao.updateSale(stock);}//3.创建订单private Integer createOrder(Stock stock){Order order = new Order();order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date());orderDao.createOrder(order);return order.getId();}
}

同步代码块如果在大量并发的情况下抢当前的线程锁.synchronized只会允许一个线程进行业务调用,后面的调用都会处于阻塞状态. 1.线程阻塞 2.系统效率吞吐量受影响 3.用户体验不好

2.乐观锁

主要是把并发压力都交给了数据库. 利用数据库中定义的version字段和事务来实现在并发情况下解决.超卖

更新方法改造

    private void updateSale(Stock stock){//在sql层面完成 sale+1 和 version+1 并根据商品id和版本号同时查询更新的商品int i = stockDao.updateSale(stock);//没有更新成功if (i == 0){throw new RuntimeException("抢购失败,请重试");}}

<-- update stock set sale=#{sale} where id=#{id}--><!--根据商品id扣除库存-->
<update id="updateSale" parameterType="Stock">update stockset sale=sale + 1,version=version + 1where id = #{id}and version = #{version};</update>

3.接口限流

对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因为流量暴增导致的系统运行缓慢或者宕机.

如何解决接口限流?

令牌桶 google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法.
- 请求先进入漏桶中,漏桶以一定速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,漏桶算法是强行限制数据的传输速率.
漏桶(漏斗算法)
- 最初来源于计算机网络,在网络传输数据时,为了防止网络阻塞需要限制流出网络的流量,使流量以比较均衡的速度向外发送. 令牌桶实现这个功能,可以控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送, 大小固定的令牌桶课自行以恒定的速率源源不断的产生令牌,如果令牌不被消耗,或者被消耗的速度小于产生的速度,令牌就会不断地增多直到把桶填满.后面再产生的令牌就会从桶中溢出,最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小.这意味着面对瞬时大流量,该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌,而且拿令牌的过程并不是消耗很大的事情.

开发高并发系统时候的三把保护系统的利器: 缓存,降级,限流

缓存: 提升系统访问速度和增大系统处理容量
降级: 当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心人物的正常运行.
限流: 通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统, 一旦达到限制速率可以拒绝服务,排队或者等待,降级等处理.

1.令牌桶

RateLimiter

1.引入依赖<!--谷歌开源工具类 - RateLimter 令牌桶的实现--><dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>29.0-jre</version></dependency>

@RestController
@RequestMapping("/stock")
@Slf4j
public class StockController {@Resourceprivate OrderService orderService;//创建令牌桶实例private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);//放行10个请求@GetMapping("/sale")public String sale(){//1.没有获取到token的请求一直阻塞，直到获取到tokenlog.info("等待的时间"+rateLimiter.acquire());//2.设置一个等待时间，如果在等待的时间内获取到了token令牌，则处理业务。如果超时则抛弃if (!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)){System.out.println("当前请求被限流，直接抛弃");return "抢购超时";}System.out.println("处理业务......");return "抢购成功";}

2.令牌桶实现乐观锁+限流

//创建令牌桶实例 每次放行10个token 限流
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);//令牌桶实现乐观锁+限流@GetMapping("/killtoken")public String killtoken(Integer id){    //秒杀方法System.out.println("秒杀商品的id = " + id);//根据秒杀商品的id去调用秒杀业务if (!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {log.info("抛弃请求：抢购失败啦！");return "抢购超时，请重试！";}else {try {//放在控制器调用的地方使用synchronizedint orderId = orderService.kill(id);return "秒杀成功,订单id为 = " + String.valueOf(orderId);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return e.getMessage();}}}

4.隐藏秒杀接口

一定时间内执行秒杀处理吗,不能在任意时间接收秒杀请求,如何加入实践验证? 限时抢购 redis记录时间,setex
如果遇到抓包获取接口地址,再通过脚本抢购的怎么办? 抢购接口隐藏
单用户限制频率 (单位时间内限制访问次数)

1.redis记录秒杀时间

#将秒杀商品放入redis并设置超时   setex kill+id time id
setex kill1 180 1`定时任务需要加@EnableScheduling注解 具体可以看官方文档`
cron表达式是指定时任务触发时间的字符串表达式，分为 6 或 7 个域，每一个域代表一个含义语法： Seconds Minutes Hours Day Month Week

<--加入redis依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency>

#redis配置
spring.redis.database=0
spring.redis.port=6379
spring.redis.host=localhost

 @Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public  int kill(Integer id) {//加入Redis限时处理,是否在redis中有效? 对秒杀过期的请求进行拒绝处理//校验redis中秒杀商品是否超时Boolean key = stringRedisTemplate.hasKey("kill" + id);if (!key){        //如果存在,说明还在秒杀的范围内.不存在说明超时了throw new RuntimeException("当前商品抢购活动已结束!");}//1.根据商品id校验库存Stock stock = checkStock(id);//2.扣除库存updateSale(stock);//3.创建订单return createOrder(stock);}

2.隐藏接口 (接口加盐)

每次点击秒杀按钮,先从服务器获取一个秒杀的验证值(接口内判断是否到秒杀时间)
Redis以缓存用户id和商品id为key,秒杀地址为value缓存验证值
用户请求秒杀商品的时候要带上秒杀验证值进行校验.

#表结构set names utf8mb4;
set foreign_key_checks = 0;drop table if exists `user`;
create table `user`(`id` int(11) not null auto_increment comment '主键',`name` varchar(80) default null comment '用户名',`password` varchar(40) default null comment '用户密码',primary key(`id`)
)engine=InnoDB auto_increment=2 default charset=utf8;set foreign_key_checks = 1 ;

   //Controller层//获取md5@RequestMapping("/md5")public String getMd5(Integer id,Integer userId){String md5;try{md5 = orderService.getMd5(id,userId);}catch (Exception e){e.printStackTrace();return "获取md5失败" + e.getMessage();}return "获取md5的数值为: " + md5;}//实现类@Resourceprivate UserDao userDao;@Overridepublic String getMd5(Integer id, Integer userid) {//验证userid用户合法性User user = userDao.findById(userid);if (user==null) {throw new RuntimeException("用户信息不存在");}log.info("用户信息:[{}]",user.toString());//验证id 商品合法性Stock stock = stockDao.checkStock(id);if (stock==null) {throw new RuntimeException("商品信息不合法");}log.info("商品信息:[{}]",stock.toString());//生成hashkeyString hashKey = "KEY_" + userid + "_" + id;//生成md5签名放入redis    这里!QS#是一个盐 随机生成String key = DigestUtils.md5DigestAsHex((userid + id + "!Q*jS#").getBytes());stringRedisTemplate.opsForValue().set(hashKey,key,3600, TimeUnit.SECONDS);log.info("redis写入:[{}][{}]", hashKey, key);return key;}===========================================================================================

<select id="findById" parameterType="Integer" resultType="User">select id,name,password from user where id=#{id}</select>

Controller层代码

//令牌桶实现乐观锁+限流+redismd5缓存@GetMapping("/killtokenmd5")public String killtokenMd5(Integer id,Integer userId,String md5){    //秒杀方法System.out.println("秒杀商品的id = " + id);//根据秒杀商品的id去调用秒杀业务if (!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {log.info("抛弃请求：抢购失败啦！");return "抢购超时，请重试！";}else {try {//放在控制器调用的地方使用synchronizedint orderId = orderService.kill(id,userId,md5);return "秒杀成功,订单id为 = " + String.valueOf(orderId);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return e.getMessage();}}}

Service层代码:

//加了md5签名的@Overridepublic int kill(Integer id, Integer userid, String md5) {//验证超时//Boolean key = stringRedisTemplate.hasKey("kill" + id);//如果存在,说明还在秒杀的范围内.不存在说明超时了//if (!key) {//    throw new RuntimeException("当前商品抢购活动已结束!");//}//验证签名 (开发中应该是在验证超时之后执行的)String hashKey = "KEY_" + userid + "_" + id;if (!md5.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(hashKey))) {throw new RuntimeException("当前请求数据不合法,请稍后再试.");}//1.根据商品id校验库存Stock stock = checkStock(id);//2.扣除库存updateSale(stock);//3.创建订单return createOrder(stock);}

其实也可以可以key在存入reids的同时记录一个访问次数,超过次数就拒绝访问

单用户限制访问频率

service接口

public interface UserService {//向redis写入用户访问次数int saveUserCount(Integer UserId);//判断单位时间内调用次数boolean getUserCount(Integer UserId);
}

实现类

@Service
@Transactional
@Slf4j
public class UserServiceImpl implements UserService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Overridepublic int saveUserCount(Integer userId) {//根据不同用户id生成调用次数的keyString limitKey = "LIMIT" + "_" + userId;//获取redis中指定key的调用次数String limitNum = stringRedisTemplate.opsForValue().get(limitKey);int limit = -1;if (limitNum == null) {//第一次调用时放入redis中设置为0stringRedisTemplate.opsForValue().set(limitKey,"0",60, TimeUnit.SECONDS);}else {//已经不是第一次调用,每次调用就+1limit = Integer.parseInt(limitNum) + 1;stringRedisTemplate.opsForValue().set(limitKey,String.valueOf(limit),60,TimeUnit.SECONDS);}return limit;}@Overridepublic boolean getUserCount(Integer userId) {//根据用户id对应的key获取调用次数String limitKey = "LIMIT" + "_" + userId;//跟库用户调用次数的key获取redis中调用次数String limitNum = stringRedisTemplate.opsForValue().get(limitKey);if (limitNum == null) {//为空直接抛弃,说明key出现异常log.error("该用户没有访问申请md5验证值记录,疑似一场请求");return true;}//false代表没有超过,true代表超过return Integer.parseInt(limitKey) > 10;}
}

controller层

     //令牌桶实现乐观锁+限流+redismd5缓存验证+隐藏接口+单用户限流@GetMapping("/killtokenmd5limit")public String killtokenmd5limit(Integer id, Integer userId, String md5) {//加入令牌桶限流措施if (!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {log.info("抛弃请求：抢购失败啦！");return "抢购超时，请重试！";}else {try {//单用户调用接口频率限制int count = userService.saveUserCount(userId);log.info("用户截至该次的访问数量:[{}]", count);//进行调用次数的判断.如果为true购买失败,false可以继续执行boolean isBanned = userService.getUserCount(userId);if (isBanned) {log.info("购买失败,超过频率限制");return "购买失败,超过频率限制";}int orderId = orderService.kill(id,userId,md5);return "秒杀成功,订单id为 = " + String.valueOf(orderId);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return e.getMessage();}}}

ps:学习不良人老师的秒杀系统视频

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非分布式秒杀系统并发情况下解决超卖问题

1.悲观锁

2.乐观锁

3.接口限流

1.令牌桶

2.令牌桶实现乐观锁+限流

4.隐藏秒杀接口

1.redis记录秒杀时间

2.隐藏接口 (接口加盐)

单用户限制访问频率

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