秒杀系统如何保证数据库不崩溃以及防止商品超卖
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。