1、应用场景
电商商城,商家上架了一个秒杀活动,早上10点开始,商品A参与秒杀,一共有20个库存,预计10W的人去抢。
2、面临问题
高并发、库存不可超卖
3、问题解决
1)高并发,我们不能把所有的请求都去数据库查商品详情,查商品库存,这样数据库会顶不住,很容易的我们就想到了用Redis解决;
2)库存超卖问题,这个问题主要是由于用户在同时读取到的库存均为大于0,从而认为我们该商品还没被秒完,继续创建了订单,导致了商品超卖了。
4、编码实现
1、数据库新建两张表
秒杀订单
CREATE TABLE `ms_order` ( `ms_order_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID', `created_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `order_price` decimal(12,2) DEFAULT NULL COMMENT '订单总价', `state` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '订单状态 1未支付 2已支付 3已发货 4已收货 -1已取消', `pay_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '支付时间', `fh_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '发货时间', PRIMARY KEY (`ms_order_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='秒杀订单';
秒杀商品
CREATE TABLE `ms_product` ( `ms_product_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '秒杀商品ID', `product_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称', `origin_price` decimal(12,2) DEFAULT NULL COMMENT '商品原价', `ms_price` decimal(12,2) DEFAULT NULL COMMENT '秒杀价', `product_img` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品图片', `state` tinyint(1) DEFAULT NULL COMMENT '商品状态 1已上架 -1已下架', `product_summary` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品描述', `product_details` text COMMENT '商品详情',
PRIMARY KEY (`ms_product_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='秒杀商品';
2、设置商品库存,正式的流程肯定是由后台添加商品时初始化,这边为了方便,直接用Redis可视化工具插入了商品,秒杀商品ID为1的设置20个库存,同时数据库也要设置20个库存,利于我们分析扣减库存是否一致
3、敲代码
1)写一个下单接口
@PostMapping(value = "/add") public ResultMsg add(HttpServletRequest request, MsOrder msOrder,Long ms_product_id) { String interfaceName = "下单测试"; try { User user = getUser(); return new ResultMsg(true, msOrderService.insert(msOrder, user,ms_product_id)); } catch (ServiceRuntimeException e) { return fail(e); } catch (Exception e) { return error(interfaceName, e, request); } }
2)逻辑处理
利用lua脚本减库存,lua脚本如下
local isExist = redis.call('exists', KEYS[1]); if (tonumber(isExist) > 0) then local goodsNumber = redis.call('get', KEYS[1]); if (tonumber(goodsNumber) > 0) then redis.call('decr',KEYS[1]); return 1; else redis.call('del', KEYS[1]); return 0; end; else return -1; end;
lua配置类
@Configuration public class LuaConfiguration { @Bean public DefaultRedisScript<Long> redisScript() { DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(); redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("script/Stock.lua"))); redisScript.setResultType(Long.class); return redisScript; } }
扣减Redis中对应的商品库存
@Component public class LuaReduceStock { @Resource private DefaultRedisScript<Long> redisScript; @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; /** * 减库存 * @param key * @return */ public boolean reduceStock(String key){ List<String> keys = new ArrayList<>(); keys.add(key); Long result = stringRedisTemplate.execute(redisScript,keys,"100"); return result > 0; } }
业务处理
public boolean insert(MsOrder msOrder, User user,Long ms_product_id){ Assert.notNull(ms_product_id,"购买商品不能为空"); boolean b = luaReduceStock.reduceStock(RedisConstants.MSSTOCK+ms_product_id); if(b){ //最终抢到库存的用户,可以发送一条消息到队列中,进行异步下单扣减库存等。 Map map = new HashMap(); map.put("ms_product_id",ms_product_id); amqpTemplate.convertAndSend(RabbitConstants.MS_QUEUE,map); return true; }else{ serviceError("手慢了,商品已被抢光啦!!!"); } return true; }
异步下单,扣减库存
@Component @RabbitListener(queues = RabbitConstants.MS_QUEUE) public class MsOrderHandler { @Autowired MsProductService msProductService; @Resource MsProductMapper msProductMapper; @Resource MsOrderMapper msOrderMapper; @RabbitHandler public void send(Map map){ try{ Long ms_product_id = Long.valueOf(map.get("ms_product_id").toString()); MsProductDTO msProductDTO = msProductService.findById(ms_product_id); MsOrder msOrder = new MsOrder(); msOrder.setCreated_time(new Date()); msOrder.setOrder_price(msProductDTO.getMs_price()); msOrder.setState(1); msOrderMapper.insert(msOrder); MsProduct msProduct = new MsProduct(); msProduct.setStock(-1); msProduct.setMs_product_id(ms_product_id); msProductMapper.updateStock(msProduct); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } } }
5、jmeter测试
查看执行结果,生成了20条订单,并且秒杀商品1的库存减为了0,大功告成!!!
6、总结
使用Lua脚本调用redis,可以确保操作的原子性,很好地避免了库存超卖的问题,并且保证了系统的性能,减少网络开销。
转 https://www.cnblogs.com/jae-tech/p/16487925.html