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秒杀优化
1 秒杀优化-异步秒杀思路
我们来回顾一下下单流程
当用户发起请求,此时会请求nginx,nginx会访问到tomcat,而tomcat中的程序,会进行串行操作,分成如下几个步骤
1、查询优惠卷
2、判断秒杀库存是否足够
3、查询订单
4、校验是否是一人一单
5、扣减库存
6、创建订单
在这六步操作中,又有很多操作是要去操作数据库的,而且还是一个线程串行执行, 这样就会导致我们的程序执行的很慢,所以我们需要异步程序执行,那么如何加速呢?
在这里笔者想给大家分享一下课程内没有的思路,看看有没有小伙伴这么想,比如,我们可以不可以使用异步编排来做,或者说我开启N多线程,N多个线程,一个线程执行查询优惠卷,一个执行判断扣减库存,一个去创建订单等等,然后再统一做返回,这种做法和课程中有哪种好呢?答案是课程中的好,因为如果你采用我刚说的方式,如果访问的人很多,那么线程池中的线程可能一下子就被消耗完了,而且你使用上述方案,最大的特点在于,你觉得时效性会非常重要,但是你想想是吗?并不是,比如我只要确定他能做这件事,然后我后边慢慢做就可以了,我并不需要他一口气做完这件事,所以我们应当采用的是课程中,类似消息队列的方式来完成我们的需求,而不是使用线程池或者是异步编排的方式来完成这个需求。
优化方案:我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中,比如是否库存足够,比如是否一人一单,这样的操作,只要这种逻辑可以完成,就意味着我们是一定可以下单完成的,我们只需要进行快速的逻辑判断,根本就不用等下单逻辑走完,我们直接给用户返回成功, 再在后台开一个线程,后台线程慢慢的去执行queue里边的消息,这样程序不就超级快了吗?而且也不用担心线程池消耗殆尽的问题,因为这里我们的程序中并没有手动使用任何线程池,当然这里边有两个难点
第一个难点是我们怎么在redis中去快速校验一人一单,还有库存判断
第二个难点是由于我们校验和tomct下单是两个线程,那么我们如何知道到底哪个单他最后是否成功,或者是下单完成,为了完成这件事我们在redis操作完之后,我们会将一些信息返回给前端,同时也会把这些信息丢到异步queue中去,后续操作中,可以通过这个id来查询我们tomcat中的下单逻辑是否完成了。
我们现在来看看整体思路:当用户下单之后,判断库存是否充足只需要导redis中去根据key找对应的value是否大于0即可,如果不充足,则直接结束,如果充足,继续在redis中判断用户是否可以下单,如果set集合中没有这条数据,说明他可以下单,如果set集合中没有这条记录,则将userId和优惠卷存入到redis中,并且返回0,整个过程需要保证是原子性的,我们可以使用lua来操作
当以上判断逻辑走完之后,我们可以判断当前redis中返回的结果是否是0 ,如果是0,则表示可以下单,则将之前说的信息存入到到queue中去,然后返回,然后再来个线程异步的下单,前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。
2 秒杀优化-Redis完成秒杀资格判断
需求:
-
新增秒杀优惠券的同时,将优惠券信息保存到Redis中
-
基于Lua脚本,判断秒杀库存、一人一单,决定用户是否抢购成功
-
如果抢购成功,将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
-
开启线程任务,不断从阻塞队列中获取信息,实现异步下单功能
VoucherServiceImpl
@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
// 保存优惠券
save(voucher);
// 保存秒杀信息
SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
// 保存秒杀库存到Redis中
//SECKILL_STOCK_KEY 这个变量定义在RedisConstans中
//private static final String SECKILL_STOCK_KEY ="seckill:stock:"
stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}
完整lua表达式
-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]
-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId
-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
-- 3.2.库存不足,返回1
return 1
end
-- 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,说明是重复下单,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)
-- 3.6.发送消息到队列中, XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0
当以上lua表达式执行完毕后,剩下的就是根据步骤3,4来执行我们接下来的任务了
VoucherOrderServiceImpl
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//获取用户
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
// 1.执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
);
int r = result.intValue();
// 2.判断结果是否为0
if (r != 0) {
// 2.1.不为0 ,代表没有购买资格
return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
//TODO 保存阻塞队列
// 3.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
3 秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化
VoucherOrderServiceImpl
修改下单动作,现在我们去下单时,是通过lua表达式去原子执行判断逻辑,如果判断我出来不为0 ,则要么是库存不足,要么是重复下单,返回错误信息,如果是0,则把下单的逻辑保存到队列中去,然后异步执行。
//异步处理线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
//在类初始化之后执行,因为当这个类初始化好了之后,随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {
SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 用于线程池处理的任务
// 当初始化完毕后,就会去从对列中去拿信息
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);
}
}
}
private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
//1.获取用户
Long userId = voucherOrder.getUserId();
// 2.创建锁对象
RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
// 3.尝试获取锁
boolean isLock = redisLock.lock();
// 4.判断是否获得锁成功
if (!isLock) {
// 获取锁失败,直接返回失败或者重试
log.error("不允许重复下单!");
return;
}
try {
//注意:由于是spring的事务是放在threadLocal中,此时的是多线程,事务会失效
proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
} finally {
// 释放锁
redisLock.unlock();
}
}
//a
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
// 1.执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
);
int r = result.intValue();
// 2.判断结果是否为0
if (r != 0) {
// 2.1.不为0 ,代表没有购买资格
return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 2.3.订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
// 2.4.用户id
voucherOrder.setUserId(userId);
// 2.5.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
// 2.6.放入阻塞队列
orderTasks.add(voucherOrder);
//3.获取代理对象
proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();
//4.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
@Transactional
public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
Long userId = voucherOrder.getUserId();
// 5.1.查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
log.error("用户已经购买过了");
return ;
}
// 6.扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
.eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
.update();
if (!success) {
// 扣减失败
log.error("库存不足");
return ;
}
save(voucherOrder);
}
小总结:
秒杀业务的优化思路是什么?
- 先利用Redis完成库存余量、一人一单判断,完成抢单业务
- 再将下单业务放入阻塞队列,利用独立线程异步下单
- 基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题?
- 内存限制问题
- 数据安全问题
Redis消息队列
1 Redis消息队列-认识消息队列
什么是消息队列:字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色:
- 消息队列:存储和管理消息,也被称为消息代理(Message Broker)
- 生产者:发送消息到消息队列
- 消费者:从消息队列获取消息并处理消息
使用队列的好处在于 解耦:所谓解耦,举一个生活中的例子就是:快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去,我们(消费者)从快递柜里边去拿东西,这就是一个异步,如果耦合,那么这个快递员相当于直接把快递交给你,这事固然好,但是万一你不在家,那么快递员就会一直等你,这就浪费了快递员的时间,所以这种思想在我们日常开发中,是非常有必要的。
这种场景在我们秒杀中就变成了:我们下单之后,利用redis去进行校验下单条件,再通过队列把消息发送出去,然后再启动一个线程去消费这个消息,完成解耦,同时也加快我们的响应速度。
这里我们可以使用一些现成的mq,比如kafka,rabbitmq等等,但是呢,如果没有安装mq,我们也可以直接使用redis提供的mq方案,降低我们的部署和学习成本。
2 Redis消息队列-基于List实现消息队列
基于List结构模拟消息队列
消息队列(Message Queue),字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表,很容易模拟出队列效果。
队列是入口和出口不在一边,因此我们可以利用:LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是,当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null,并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。
基于List的消息队列有哪些优缺点?
优点:
- 利用Redis存储,不受限于JVM内存上限
- 基于Redis的持久化机制,数据安全性有保证
- 可以满足消息有序性
缺点:
- 无法避免消息丢失
- 只支持单消费者
3 Redis消息队列-基于PubSub的消息队列
PubSub(发布订阅)是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义,消费者可以订阅一个或多个channel,生产者向对应channel发送消息后,所有订阅者都能收到相关消息。
SUBSCRIBE channel [channel] :订阅一个或多个频道
PUBLISH channel msg :向一个频道发送消息
PSUBSCRIBE pattern[pattern] :订阅与pattern格式匹配的所有频道
基于PubSub的消息队列有哪些优缺点?
优点:
- 采用发布订阅模型,支持多生产、多消费
缺点:
- 不支持数据持久化
- 无法避免消息丢失
- 消息堆积有上限,超出时数据丢失
4 Redis消息队列-基于Stream的消息队列
Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型,可以实现一个功能非常完善的消息队列。
发送消息的命令:
例如:
读取消息的方式之一:XREAD
例如,使用XREAD读取第一个消息:
XREAD阻塞方式,读取最新的消息:
在业务开发中,我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息,从而实现持续监听队列的效果,伪代码如下
注意:当我们指定起始ID为$时,代表读取最新的消息,如果我们处理一条消息的过程中,又有超过1条以上的消息到达队列,则下次获取时也只能获取到最新的一条,会出现漏读消息的问题
STREAM类型消息队列的XREAD命令特点:
- 消息可回溯
- 一个消息可以被多个消费者读取
- 可以阻塞读取
- 有消息漏读的风险
5 Redis消息队列-基于Stream的消息队列-消费者组
消费者组(Consumer Group):将多个消费者划分到一个组中,监听同一个队列。具备下列特点:
创建消费者组:
key:队列名称
groupName:消费者组名称
ID:起始ID标示,$代表队列中最后一个消息,0则代表队列中第一个消息
MKSTREAM:队列不存在时自动创建队列
其它常见命令:
删除指定的消费者组
XGROUP DESTORY key groupName
给指定的消费者组添加消费者
XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername
删除消费者组中的指定消费者
XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername
从消费者组读取消息:
XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]
- group:消费组名称
- consumer:消费者名称,如果消费者不存在,会自动创建一个消费者
- count:本次查询的最大数量
- BLOCK milliseconds:当没有消息时最长等待时间
- NOACK:无需手动ACK,获取到消息后自动确认
- STREAMS key:指定队列名称
- ID:获取消息的起始ID:
“>”:从下一个未消费的消息开始
其它:根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息,例如0,是从pending-list中的第一个消息开始
消费者监听消息的基本思路:
STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点:
- 消息可回溯
- 可以多消费者争抢消息,加快消费速度
- 可以阻塞读取
- 没有消息漏读的风险
- 有消息确认机制,保证消息至少被消费一次
最后我们来个小对比
6 基于Redis的Stream结构作为消息队列,实现异步秒杀下单
需求:
- 创建一个Stream类型的消息队列,名为stream.orders
- 修改之前的秒杀下单Lua脚本,在认定有抢购资格后,直接向stream.orders中添加消息,内容包含voucherId、userId、orderId
- 项目启动时,开启一个线程任务,尝试获取stream.orders中的消息,完成下单\
修改lua表达式,新增3.6
VoucherOrderServiceImpl文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-522932.html
private class VoucherOrderHandler implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
// 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
Consumer.from("g1", "c1"),
StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
);
// 2.判断订单信息是否为空
if (list == null || list.isEmpty()) {
// 如果为null,说明没有消息,继续下一次循环
continue;
}
// 解析数据
MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
Map<Object, Object> value = record.getValue();
VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
// 3.创建订单
createVoucherOrder(voucherOrder);
// 4.确认消息 XACK
stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
} catch (Exception e) {
log.error("处理订单异常", e);
//处理异常消息
handlePendingList();
}
}
}
private void handlePendingList() {
while (true) {
try {
// 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0
List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
Consumer.from("g1", "c1"),
StreamReadOptions.empty().count(1),
StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0"))
);
// 2.判断订单信息是否为空
if (list == null || list.isEmpty()) {
// 如果为null,说明没有异常消息,结束循环
break;
}
// 解析数据
MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
Map<Object, Object> value = record.getValue();
VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
// 3.创建订单
createVoucherOrder(voucherOrder);
// 4.确认消息 XACK
stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
} catch (Exception e) {
log.error("处理pendding订单异常", e);
try{
Thread.sleep(20);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
后记
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