秒杀系统设计

功能需求:设计一个秒杀系统

初始方案

商品表设计:热销商品提供给用户秒杀,有初始库存。

@Entity

public class SecKillGoods implements Serializable{

    @Id

    private String id;

    /**

    * 剩余库存

    */

    private Integer remainNum;

    /**

    * 秒杀商品名称

    */

    private String goodsName;

}

秒杀订单表设计:记录秒杀成功的订单情况

@Entity

public class SecKillOrder implements Serializable {

    @Id

    @GenericGenerator(name = "PKUUID", strategy = "uuid2")

    @GeneratedValue(generator = "PKUUID")

    @Column(length = 36)

    private String id;

    //用户名称

    private String consumer;

    //秒杀产品编号

    private String goodsId;

    //购买数量

    private Integer num;

}

Dao设计:主要就是一个减少库存方法,其他CRUD使用JPA自带的方法

public interface SecKillGoodsDao extends JpaRepository<SecKillGoods,String>{

    @Query("update SecKillGoods g set g.remainNum = g.remainNum - ?2 where g.id=?1")

    @Modifying(clearAutomatically = true)

    @Transactional

    int reduceStock(String id,Integer remainNum);

}

数据初始化以及提供保存订单的操作:

@Service

public class SecKillService {

    @Autowired

    SecKillGoodsDao secKillGoodsDao;

    @Autowired

    SecKillOrderDao secKillOrderDao;

    /**

    * 程序启动时:

    * 初始化秒杀商品,清空订单数据

    */

    @PostConstruct

    public void initSecKillEntity(){

        secKillGoodsDao.deleteAll();

        secKillOrderDao.deleteAll();

        SecKillGoods secKillGoods = new SecKillGoods();

        secKillGoods.setId("123456");

        secKillGoods.setGoodsName("秒杀产品");

        secKillGoods.setRemainNum(10);

        secKillGoodsDao.save(secKillGoods);

    }

    /**

    * 购买成功,保存订单

    * @param consumer

    * @param goodsId

    * @param num

    */

    public void generateOrder(String consumer, String goodsId, Integer num) {

        secKillOrderDao.save(new SecKillOrder(consumer,goodsId,num));

    }

}

下面就是controller层的设计

@Controller

public class SecKillController {

    @Autowired

    SecKillGoodsDao secKillGoodsDao;

    @Autowired

    SecKillService secKillService;

    /**

    * 普通写法

    * @param consumer

    * @param goodsId

    * @return

    */

    @RequestMapping("/seckill.html")

    @ResponseBody

    public String SecKill(String consumer,String goodsId,Integer num) throws InterruptedException {

        //查找出用户要买的商品

        SecKillGoods goods = secKillGoodsDao.findOne(goodsId);

        //如果有这么多库存

        if(goods.getRemainNum()>=num){

            //模拟网络延时

            Thread.sleep(1000);

            //先减去库存

            secKillGoodsDao.reduceStock(num);

            //保存订单

            secKillService.generateOrder(consumer,goodsId,num);

            return "购买成功";

        }

        return "购买失败,库存不足";

    }

}

上面是全部的基础准备,下面使用一个单元测试方法,模拟高并发下,很多人来购买同一个热门商品的情况。

@Controller

public class SecKillSimulationOpController {

    final String takeOrderUrl = "http://127.0.0.1:8080/seckill.html";

    /**

    * 模拟并发下单

    */

    @RequestMapping("/simulationCocurrentTakeOrder")

    @ResponseBody

    public String simulationCocurrentTakeOrder() {

        //httpClient工厂

        final SimpleClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();

        //开50个线程模拟并发秒杀下单

        for (int i = 0; i < 50; i++) {

            //购买人姓名

            final String consumerName = "consumer" + i;

            new Thread(new Runnable() {

                @Override

                public void run() {

                    ClientHttpRequest request = null;

                    try {

                        URI uri = new URI(takeOrderUrl + "?consumer=consumer" + consumerName + "&goodsId=123456&num=1");

                        request = httpRequestFactory.createRequest(uri, HttpMethod.POST);

                        InputStream body = request.execute().getBody();

                        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(body));

                        String line = "";

                        String result = "";

                        while ((line = br.readLine()) != null) {

                            result += line;//获得页面内容或返回内容

                        }

                        System.out.println(consumerName+":"+result);

                    } catch (Exception e) {

                        e.printStackTrace();

                    }

                }

            }).start();

        }

        return "simulationCocurrentTakeOrder";

    }

}

访问localhost:8080/simulationCocurrentTakeOrder,就可以测试了

预期情况:因为我们只对秒杀商品(123456)初始化了10件,理想情况当然是库存减少到0,订单表也只有10条记录。

实际情况:订单表记录


商品表记录


下面分析一下为啥会出现超库存的情况:

因为多个请求访问,仅仅是使用dao查询了一次数据库有没有库存,但是比较恶劣的情况是很多人都查到了有库存,这个时候因为程序处理的延迟,没有及时的减少库存,那就出现了脏读。如何在设计上避免呢?最笨的方法是对SecKillController的seckill方法做同步,每次只有一个人能下单。但是太影响性能了,下单变成了同步操作。

@RequestMapping("/seckill.html")

@ResponseBody

public synchronized String SecKill

改进方案

根据多线程编程的规范,提倡对共享资源加锁,在最有可能出现并发争抢的情况下加同步块的思想。应该同一时刻只有一个线程去减少库存。但是这里给出一个最好的方案,就是利用Oracle,MySQL的行级锁–同一时间只有一个线程能够操作同一行记录,对SecKillGoodsDao进行改造:

public interface SecKillGoodsDao extends JpaRepository<SecKillGoods,String>{

    @Query("update SecKillGoods g set g.remainNum = g.remainNum - ?2 where g.id=?1 and g.remainNum>0")

    @Modifying(clearAutomatically = true)

    @Transactional

    int reduceStock(String id,Integer remainNum);

}

仅仅是加了一个and,却造成了很大的改变,返回int值代表的是影响的行数,对应到controller做出相应的判断。

@RequestMapping("/seckill.html")

    @ResponseBody

    public String SecKill(String consumer,String goodsId,Integer num) throws InterruptedException {

        //查找出用户要买的商品

        SecKillGoods goods = secKillGoodsDao.findOne(goodsId);

        //如果有这么多库存

        if(goods.getRemainNum()>=num){

            //模拟网络延时

            Thread.sleep(1000);

            if(goods.getRemainNum()>0) {

                //先减去库存

                int i = secKillGoodsDao.reduceStock(goodsId, num);

                if(i!=0) {

                    //保存订单

                    secKillService.generateOrder(consumer, goodsId, num);

                    return "购买成功";

                }else{

                    return "购买失败,库存不足";

                }

            }else {

                return "购买失败,库存不足";

            }

        }

        return "购买失败,库存不足";

    }

在看看运行情况


订单表:


在高并发问题下的秒杀情况,即使存在网络延时,也得到了保障。

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