使用阻塞队列优化秒杀功能

*同步（Synchronous）是指程序按照顺序依次执行，每一步操作完成后再进行下一步。在同步模式下，当一个任务开始执行时，程序会一直等待该任务完成后才会继续执行下一个任务。

异步（Asynchronous）是指程序在执行任务时，不需要等待当前任务完成，而是在任务执行的同时继续执行其他任务。在异步模式下，任务的执行顺序是不确定的，程序通过回调、事件通知等方式来获取任务执行的结果。

显然异步的性能是要高于同步的，但是会牺牲掉一定的数据一致性，所以也不是无脑用异步，要根据具体业务进行分析，这里的下单是可以使用异步的，因为下单操作比较耗时，后端操作步骤多，可以进行拆分

秒杀业务的优化思路是什么?

1.先利用Redis完成库存余量、一人一单判断,完成抢单业务

2.再 将 下 单 业 务 放 入 阻 塞 队 列 , 利 用 独 立 线 程 异 步 下 单

在使用阻塞队列进行异步操作，一般适用与初期起步的项目，当用户量不大时候，可以很方便的实现异步操作，来提高系统性能

如下是我在解决异步判断抢单功能，和写入数据库从而引入的阻塞队列代码

*首先引入阻塞队列

*子线程无法获取代理对象因此现在父线程中获取，并且设置一个类的属性保证我们的子线程也可以获取

*引入lua脚本

*异步实现抢单操作

*创建线程池

*执行

*创建订单

前面我们使用 Java 自带的阻塞队列 BlockingQueue 实现消息队列，这种方式存在以下几个严重的弊端：

信息可靠性没有保障，BlockingQueue 的消息是存储在内存中的，无法进行持久化，一旦程序宕机或者发生异常，会直接导致消息丢失

消息容量有限，BlockingQueue 的容量有限，无法进行有效扩容，一旦达到最大容量限制，就会抛出OOM异常

*优化后的效率(使用Jmeter压测工具)

 一般随着业务的增长使用阻塞队列实现的简陋版阻塞队列，无法满足我们的业务需求，这里还是推荐要使用专业的消息队列，就比如Kafka,RabbitMQ