秒杀商品业务实现逻辑
1. 基本实现
1.1 代码实现
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1.查询优惠券
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2.判断秒杀是否开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀尚未开始！");
}
// 3.判断秒杀是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀已经结束！");
}
// 4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
// 库存不足
return Result.fail("库存不足！");
}
//5，扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).update();
if (!success) {
//扣减库存
return Result.fail("库存不足！");
}
//6.创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 6.1.订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
// 6.2.用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
voucherOrder.setUserId(userId);
// 6.3.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
return Result.ok(orderId);
}
1.2 存在问题: 库存超卖
假设线程1过来查询库存，判断出来库存大于1，正准备去扣减库存，但是还没有来得及去扣减，此时线程2过来，线程2也去查询库存，发现这个数量一定也大于1，那么这两个线程都会去扣减库存，最终多个线程相当于一起去扣减库存，此时就会出现库存的超卖问题。
2. 乐观锁解决超卖问题
2.1 方案一:
boolean result = seckillVoucherService
.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id",voucherId)
.eq("stock",voucher.getStock())
.update();
if (!result) {
return Result.fail("库存不足");
}
以上逻辑的核心含义是：只要我扣减库存时的库存和之前我查询到的库存是一样的，就意味着没有人在中间修改过库存，那么此时就是安全的，但是以上这种方式通过测试发现会有很多失败的情况，失败的原因在于：在使用乐观锁过程中假设100个线程同时都拿到了100的库存，然后大家一起去进行扣减，但是100个人中只有1个人能扣减成功，其他的人在处理时，他们在扣减时，库存已经被修改过了，所以此时其他线程都会失败
2.2 方案二:
之前的方式要修改前后都保持一致，但是这 样我们分析过，成功的概率太低，所以我们的乐观锁需要变一下，改成stock大于0 即可
boolean result = seckillVoucherService
.update()
.setSql("stock = stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId)
.gt("stock", 0)
.update();
if (!result) {
return Result.fail("库存不足");
}
3. 一人一单
3.1 代码实现:
优惠卷是为了引流，但是目前的情况是，一个人可以无限制的抢这个优惠卷，所以我们应当增加一层逻辑，让一个用户只能下一个单，而不是让一个用户下多个单
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1.查询优惠券
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2.判断秒杀是否开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀尚未开始！");
}
// 3.判断秒杀是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀已经结束！");
}
// 4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
// 库存不足
return Result.fail("库存不足！");
}
// 5.一人一单逻辑
// 5.1.用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}
//6，扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId).update();
if (!success) {
//扣减库存
return Result.fail("库存不足！");
}
//7.创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 7.1.订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
voucherOrder.setUserId(userId);
// 7.3.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
return Result.ok(orderId);
}
存在问题: 现在的问题还是和之前一样，并发过来，查询数据库，都不存在订单，所以我们还是需要加锁，但是乐观锁比较适合更新数据，而现在是插入数据，所以我们需要使用悲观锁操作
注意: 在这里提到了非常多的问题，我们需要慢慢的来思考，首先我们的初始方案是封装了一个createVoucherOrder方法，同时为了确保他线程安全，在方法上添加了一把synchronized 锁
@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 5.1.查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}
// 6.扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
.update();
if (!success) {
// 扣减失败
return Result.fail("库存不足！");
}
// 7.创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 7.1.订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
// 7.2.用户id
voucherOrder.setUserId(userId);
// 7.3.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
// 7.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
但是这样添加锁，锁的粒度太粗了，在使用锁过程中，控制锁粒度 是一个非常重要的事情，因为如果锁的粒度太大，会导致每个线程进来都会锁住，所以我们需要去控制锁的粒度，以下这段代码需要修改为：intern() 这个方法是从常量池中拿到数据，如果我们直接使用userId.toString() 他拿到的对象实际上是不同的对象，new出来的对象，我们使用锁必须保证锁必须是同一把，所以我们需要使用intern()方法
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized(userId.toString().intern()){
// 5.1.查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}
// 6.扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
.update();
if (!success) {
// 扣减失败
return Result.fail("库存不足！");
}
// 7.创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
// 7.1.订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
// 7.2.用户id
voucherOrder.setUserId(userId);
// 7.3.代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
// 7.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
}
但是以上代码还是存在问题，问题的原因在于当前方法被spring的事务控制，如果你在方法内部加锁，可能会导致当前方法事务还没有提交，但是锁已经释放也会导致问题，所以我们选择将当前方法整体包裹起来，确保事务不会出现问题：如下：
在seckillVoucher 方法中，添加以下逻辑，这样就能保证事务的特性，同时也控制了锁的粒度
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized (userId.toString().intern()) {
return createVoucherOrder(voucherId);
}
但是以上做法依然有问题，因为你调用的方法，其实是this.的方式调用的，事务想要生效，还得利用代理来生效，所以这个地方，我们需要获得原始的事务对象， 来操作事务
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized (userId.toString().intern()) {
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}
想要操作事务,同时还需要引入依赖,并在启动类上添加注解允许暴露代理:
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)
@MapperScan("com.hmdp.mapper")
@SpringBootApplication
public class HmDianPingApplication {
.......
}
3.2 完整实现:
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Autowired
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Autowired
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
// 1. 查询优惠券信息
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
// 2. 判断秒杀是否开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
// 尚未开始
return Result.fail("秒杀尚未开始");
}
// 3. 判断秒杀是否结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
// 已经结束
return Result.fail("秒杀已经结束");
}
// 4. 判断优惠券库存是否充足
if (voucher.getStock() <= 0) {
// 库存不足
return Result.fail("库存不足");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized (userId.toString().intern()) {
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}
}
@Transactional
public synchronized Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
synchronized (userId.toString().intern()) {
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
if (count > 0){
return Result.fail("用户已经购买过一次了");
}
// 5. 扣减库存
boolean result = seckillVoucherService
.update()
.setSql("stock = stock -1")
.eq("voucher_id", voucherId)
.gt("stock", 0)
.update();
if (!result) {
return Result.fail("库存不足");
}
// 6. 创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
voucherOrder.setUserId(userId);
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
// 7. 返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
}
}
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