黑马点评-秒杀优惠券优化

最新推荐文章于 2025-05-22 15:37:16 发布

辛普森Mmmm

最新推荐文章于 2025-05-22 15:37:16 发布

阅读量937

点赞数 23

分类专栏：黑马点评项目，redis 文章标签： lua redis 分布式 java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A18266678650/article/details/146360559

版权

黑马点评项目，redis 专栏收录该内容

13 篇文章

订阅专栏

秒杀优惠券优化点

可以看到，业务逻辑当中的每一个步骤按顺序执行，基本都是对数据库的增删改查，而数据库的反应能力本身就比较慢，极大的增加了运行压力

所以可以将业务逻辑分为两部分，判断秒杀库存是否足够和校验一人一单的资格放在redis中，redis对于用户的请求交互有较快的响应，进行完两个资格的判断，若若都通过，则创建出订单id，但这时候不算创建订单，只是相当于入场券，在进行后续的操作。大大提升了速度

这其中有几个关键的问题，如何在redis中完成资格的判断？

业务流程

首先，对于库存的判断，我们采取String结构来存储

其次，对于一人一单的资格判断，采取set结构来存储，因为set结构里面的元素不可重复，就保证了存储的用户id不能重复，其次set集合查询快，方便判断

因为同时做了很多的判断，为了保证原子性，采取lua脚本的方式来编写代码，由于在redis中只是做了简单的判断，并且保存了符合资格的优惠券id，用户id，订单id，将来在进行创建订单写操作时，只需从rendis中读取这三个id信息就能创建订单，有点像有了抢购资格，给你锁单15分钟的时间，期间只要付款就可以，极大的增加了业务的并发性。

案例：改进秒杀业务，提高并发性能

1.首先，将优惠券库存信息保存在redis中

@Override
    @Transactional
    public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
        // 保存优惠券
        save(voucher);
        // 保存秒杀信息，往数据库里写
        SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
        seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
        seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
        seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
        seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
        seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
        // 保存优惠券id和优惠券库存到Redis中
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
    }

2.基于lua脚本，判断库存和一人一单，决定是否锁单成功

判断一人一单，可以用set集合中的SISMEMBER，判断该用户id是否在key中存在

下图可以看出创建了一个set集合，存入了key2中三个用户，用户存在1，不存在返回0

--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:' .. voucherId

--3.脚本业务
--3.1判断库存是否足够 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    --3.2 库存不足，返回错误1
    return 1
end
--3.2判断用户是否之前下过单 SISMEMBER orderKey userid
if(redis.call('sismember', orderKey,userId) == 1)then
    --3.3存在则说明重复下单
    return 2
end
--3.4扣库存
redis.call('incrby', stockKey,-1)
--3.5下单（保存用户id）
redis.call('sadd',orderKey,userId)

3.抢单成功，将优惠券id和用户id封装到队列当中

    private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;

    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }    
    //创建阻塞队列，用于存储封装的信息，后续交给下单方法处理
    private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024*1024);
    @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()
        );
        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");
        }
        // 2.2.为0 ，有购买资格，把下单信息保存到阻塞队列，也就是封装起来
        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.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }

4. 创造线程池，不断地从阻塞队列中拿到消息，实现异步下单

测试，发现平均值、吞吐量都得到了很大的提升，说明从redis中进行判断可以提高并发性1.

总结

秒杀业务的优化思路：原本，应该先判断抢购是否开始，库存是否足够，是否一人一单，最后才创建订单，同时还要为怎么多的业务添加各种事务管理和锁，同时请求数据库的操作也比较慢，导致消耗了大量的时间。所以我们就将业务进行简化，异步完成，分为两部分，一部分是在redis中对抢购资格的判断，包括库存是否足够，是否符合一人一单，另一部分时下单，从组测队列中拿到符合抢购资格的用户id，优惠券id，订单id，完成下单操作。