Redis实战篇笔记——异步秒杀思路
前言
本系列文章是针对于黑马的Redis教学视频中的实战篇，本篇文章是实战篇的第五部分——异步秒杀思路，本篇内容相较于上几次的笔记稍微轻松一点，主要是异步思路的学习
异步秒杀思路
之前我们的秒杀下单都是同步进行的，也就是说我们的 查询、判断、下单都是在一个线程中做的，也就是说当一个用户他经历了 查询、判断、下单后，另一个用户才可以开始他的流程 。那这样用户数量多后，时间会有亿点点长。下面是1000个用户同时下单，我们可以看到平均值是 497 还是有点高的。
那我们接下来的思路就是去将这个秒杀变成异步的，具体来说就是 主线程来进行查询，判断，成功后返回给用户一个 订单 Id，让用户可以先拿着这个订单Id 去付款，然后一个子线程从 阻塞队列中拿到 这个订单的信息，然后去数据库中下单。这个时候下单的逻辑就和其他的业务是异步的了，就像饭店中，服务员负责点单，把小票给厨师，厨师根据小票做菜。
查询，判断的业务
因为查询，判断都是对数据库的读操作，对于这些操作，我们将其放在 Redis中处理会更快些。但是这些操作我们要保证他的原子性，对此我们可以加锁，也可以用 lua 脚本，这里我们为了方便，就用 lua脚本来操作
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--- Generated by EmmyLua(https://github.com/EmmyLua)
--- Created by 86156.
--- DateTime: 2022/12/23 16:48
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-- 1.参数列表
-- 1.1 优惠券id
local voucherId=ARGV[1]
-- 1.2 用户id
local userId=ARGV[2]
-- 2.数据key
-- 2.1 库存key
local stockKey='seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2 订单key
local orderKey='seckill:order:' .. userId
-- 3.脚本业务
-- 3.1 判断库存释放充足 get stockKey
-- 这里要注意一下，get命令返回的是字符串，要转成number
if(tonumber(redis.call('get', stockKey))<=0) then
-- 3.2 库存不足，返回1
return 1
end
-- sismember 是 redis 中 set的一个命令
-- 在这里用来判断 userId在不在 orderKey 这个 set里面
-- 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，已经下过单，说明这次是重复下单，返回2
return 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)
return 0
下面是Java代码
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
// 我们像调用 unlock那个lua脚本一样，在类中用一个静态代码块来初始化
// 因为这个类都需要这个 lua脚本。
static {
SECKILL_SCRIPT=new DefaultRedisScript<>();
SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//1. 执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(),
userId.toString()
);
//2. 判断结果是否为 0
if(result !=0){
//2.1 不为0，代表没有购买资格
return Result.fail(result==1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
//2.2 为0，将来要把下单信息放到阻塞队列
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
// TODO 生成订单信息，放到阻塞队列
下单操作
之前我们说了查询，判断成功后，要将订单信息放到一个消息队列中，然后让一个线程去这个队列中取出信息去完成下单，下面我们就来实现。
// ctrl+shift+u 转大写 创建一个线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
@PostConstruct //这个注解是当这个类初始化完成后，执行下面的方法
private void init(){
SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 创建线程
private class VoucherOrderHandler implements Runnable{
@Override
public void run() {
while (true){
try {
// 1.获取队列中的订单信息
VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
// 2.创建订单
handleVoucherOrder(voucherOrder);
} catch (Exception e) {
log.error("处理订单异常",e);
}
}
}
}
// 这里我们把这个 proxy 抽出来作为一个成员变量，是因为，我们在这个
// handleVoucherOrder方法中也是要这个代理对象的，但是调用这个方法的
// 是我们创建的线程池，而AopContext.currentProxy()是从threadlocal中
// 获取proxy的，所以是获取不到的，所以我们这里把这个proxy抽出来
private IVoucherOrderService proxy;
private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
Long userId = voucherOrder.getUserId();
RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order" + userId);
// SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order", stringRedisTemplate);
boolean isLock = lock.tryLock();
if(!isLock){
log.error("不允许重复下单");
}
try {
proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//1. 执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(),
userId.toString()
);
//2. 判断结果是否为 0
if(result !=0){
//2.1 不为0，代表没有购买资格
return Result.fail(result==1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
//2.2 为0，将来要把下单信息放到阻塞队列
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 添加订单id
voucherOrder.setId(orderId);
// 添加用户
voucherOrder.setUserId(userId);
// 添加优惠券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
// 获取代理对象
proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
// 放入阻塞队列
orderTasks.add(voucherOrder);
return Result.ok(orderId);
}
@Transactional
// ctrl+alt+m,实现将代码块快速封装为一个函数
public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 判断一人一单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getId()).count();
if (count > 0) {
log.error("用户已经购买过一次");
}
// 5.扣除库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock=stock-1").eq("voucher_id", voucherOrder.getId()).gt("stock", 0).update();
if (!success) {
log.error("库存不足");
}
this.save(voucherOrder);
}
看完代码后，我们再来回顾一下整个异步秒杀的流程
- 先是去 redis 中查询库存和判断是否已经秒杀过
- 查询和判断成功后，就生成订单信息，并且准备好 proxy代理对象给子线程用，然后将订单信息放到阻塞队列中，返回给用户订单信息，这样用户这就相当于拿到订单了
- 子线程从 阻塞队列中获取订单信息，并用代理对象调用创建订单对象，去数据库中添加订单。
最后我们再来看一下这个用阻塞队列来实现异步秒杀的缺点：
- 这个阻塞队列是 jdk 从内存中创建的，高并发的情况下会导致内存溢出，所以我们创建时给他加了一个限制，但是加限制后，当队列满后，就无法添加了
- 就像刚才说的，这个阻塞队列是从内存中创建的，一旦服务器宕机后，那数据就全部丢失了，数据问题很大，所以接下来我们学习一种全新的消息队列。
总结
本篇内容我们学习了关于秒杀业务一些异步化的思路，将生成订单和数据库处理分离，本质还是数据库写入数据较为生成订单缓慢，如果让用户一直等到数据库做完操作后再返回结果，效果较差，所以我们这里用异步的方式提升用户体验。但异步，我们需要用一个容器将消息存储后再分发，现在我们是在内存中创建的队列来存储，但是内存一断电数据就消失了，我们需要使用一个类似于数据库的容器进行存储消息，这就是我们接下来要了解的消息队列了，由于消息队列内容过多，我们留在下期再聊
最后，我是Mayphyr，从一点点到亿点点，我们下次再见