Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

bangongJIAO1@c 发布于 2025-12-04 阅读(2)
目录
  • 1 什么是秒杀
  • 2 为什么要防止超卖
  • 3 单体架构常规秒杀
    • 3.1 常规减库存代码
    • 3.2 模拟高并发
    • 3.3 超卖现象
    • 3.4 分析原因
  • 4 简单实现悲观乐观锁解决单体架构超卖
    • 4.1 悲观锁
    • 4.2 乐观锁
    • 4.3 redis锁setnx
    • 4.4 使用Redision
  • 5 分布式锁的解决方案
    • 6 采用缓存队列防止超卖

      1 什么是秒杀

      秒杀最直观的定义:在高并发场景下而下单某一个商品,这个过程就叫秒杀

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      【秒杀场景】

      • 火车票抢票
      • 双十一限购商品
      • 热度高的明星演唱会门票

      2 为什么要防止超卖

      早起的12306购票,刚被开发出来使用的时候,12306会经常出现 超卖 这种现象,也就是说车票只剩10张了,却被20个人买到了,这种现象就是超卖!

      还有在高并发的情况下,如果说没有一定的保护措施,系统会被这种高流量造成宕机

      • 库存100件 你卖了1000件 等着亏钱吧!
      • 防止黑客
      • 假如我们网站想下发优惠给群众,但是被黑客利用技术将下发给群众的利益收入囊中
      • 保证用户体验
      • 高并发场景下,网页不能打不开、订单不能支付 要保证网站的使用!

      3 单体架构常规秒杀

      3.1 常规减库存代码

      /**
       * @Author oldlu
       */
      @Service
      @Transactional  //控制事务
      public class OrderServiceImpl implements OrderService {
      
          @Autowired
          private StockMapper stockMapper;
      
          private OrderMapper orderMapper;
      
          //在非并发情况下无问题
          @Override
          public Integer kill(Integer id) {
              //根据商品id校验库存是否还存在
              Stock stock = stockMapper.checkStock(id);
              //当已售和库存相等就库存不足了
              if(stock.getSale().equals(stock.getCount())){
                  throw new RuntimeException("库存不足!");
              }else{
                  //扣除库存  (已售数量+1)
                  stock.setSale(stock.getSale()+1);
                  stockMapper.updateSale(stock);   //更新信息
                  //创建订单
                  Order order = new Order();
                  order.setSid(stock.getId()).setName(stock.getName()).setCreateDate(new Date());
                  orderMapper.createOrder(order); //创建订单
                  return order.getId();   //mybatis主键生成策略 直接返回创建的id
              }
          }
      }
      

      测试controller

      /**
       * @Author oldlu
       */
      @RestController
      @RequestMapping("/stock")
      public class StockController {
          @Autowired
          private OrderService orderService;
          //开发秒杀方法
          @GetMapping("/kill/{id}")
          public String kill(@PathVariable("id") Integer id){
              System.out.println("秒杀商品的ID=====================>"+id);
              try {
                  //根据秒杀商品id调用秒杀业务
                  Integer orderId = orderService.kill(id);
                  return "秒杀成功,订单ID为:"+String.valueOf(orderId);
              }catch (Exception e){
                  e.printStackTrace();
                  return e.getMessage();
              }
          }
      }
      

      正常情况看不会有什么问题,就是你访问一下库存少一个

      3.2 模拟高并发

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      3.3 超卖现象

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      3.4 分析原因

      线程不安全,方法就是加锁,单机简单加锁即可解决,如果是分布式集群模式搭建那就要考虑分布式锁

      4 简单实现悲观乐观锁解决单体架构超卖

      4.1 悲观锁

      /**
       * @Author oldlu
       */
      @RestController
      @RequestMapping("/stock")
      public class StockController {
      
          @Autowired
          private OrderService orderService;
      
          //开发秒杀方法
          @GetMapping("/kill/{id}")
          public String kill(@PathVariable("id") Integer id){
              System.out.println("秒杀商品的ID=====================>"+id);
              try {
                  //使用悲观锁
                  synchronized (this){
                      //根据秒杀商品id调用秒杀业务
                      Integer orderId = orderService.kill(id);
                      return "秒杀成功,订单ID为:"+String.valueOf(orderId);
                  }
              }catch (Exception e){
                  e.printStackTrace();
                  return e.getMessage();
              }
          }
      
      }
      

      这样效率很差会造成线程阻塞,线程排队问题,对用户的体验不是很好,必须处理完一个才能继续.

      4.2 乐观锁

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

          /**
           * 扣除库存
           * @param stock
           */
          public void updateSale(Stock stock){
              //扣除库存  (已售数量+1)
              stock.setSale(stock.getSale()+1);
              stockMapper.updateSale(stock);   //更新信息
          }
      
      /**
       * 扣除库存
       * @param stock
       */
      public void updateSale(Stock stock){
          //在sql层面完成销量+1 和 版本号 +1 并且根据商品id和版本号同时查询更新的商品
          Integer updRows = stockMapper.updateSale(stock);   //更新信息
          if(updRows == 0){   //代表没有拿到版本号
              throw new RuntimeException("抢购失败,请重试!");
          }
      }
      

      也就是没更新成功说明已经秒杀完了, 相对悲观锁而言乐观锁保证了一定的效率,而不像悲观锁那样会造成线程阻塞使用乐观锁需要使用版本号,在操作数据的时候要对版本号进行更新

      4.3 redis锁setnx

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      但是上述代码在高并发,可能其他线程会释放别人的锁

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      4.4 使用Redision

      https://github.com/redisson/redisson

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

      5 分布式锁的解决方案

      实现分布式锁的解决方案

      6 采用缓存队列防止超卖

      高并发缓存队列防止溢出解决方案