4.1 限时抢购的实现
使用Redis来记录秒杀商品的时间,对秒杀过期的请求进行拒绝处理!!
1. 启动redis服务
image-20200424205958039.png
2. 将秒杀商品放入Redis并设置超时
这里我们使用String类型 以kill + 商品id作为key 以商品id作为value,设置180秒超时(可随意设置时间)
127.0.0.1:6379> set kill1 1 EX 180
OK
- image-20200424210057315.png
3. 抢购中加入时间控制
- 整合当前项目操作redis服务,这里使用spring-boot-starter-data-redis操作redis,引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
- 修改配置连接redis
spring.redis.port=6379
spring.redis.host=localhost
spring.redis.database=0
- 通过redis控制抢购超时的请求
@Service
@Transactional
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Integer createOrder(Integer id) {
//redis校验抢购时间
if(!stringRedisTemplate.hasKey("kill" + id)){
throw new RuntimeException("秒杀超时,活动已经结束啦!!!");
}
//校验库存
Stock stock = checkStock(id);
//扣库存
updateSale(stock);
//下订单
return createOrder(stock);
}
}
4.2 抢购接口隐藏
对于稍微懂点电脑的，又会动歪脑筋的人来说，点击F12打开浏览器的控制台，就能在点击抢购按钮后，获取我们抢购接口的链接。（手机APP等其他客户端可以抓包来拿到）一旦坏蛋拿到了抢购的链接，只要稍微写点爬虫代码，模拟一个抢购请求，就可以不通过点击下单按钮，直接在代码中请求我们的接口，完成下单。所以就有了成千上万的薅羊毛军团，写一些脚本抢购各种秒杀商品。
他们只需要在抢购时刻的000毫秒，开始不间断发起大量请求，觉得比大家在APP上点抢购按钮要快，毕竟人的速度又极限，更别说APP说不定还要经过几层前端验证才会真正发出请求。
所以我们需要将抢购接口进行隐藏，抢购接口隐藏（接口加盐）的具体做法：
- 每次点击秒杀按钮，先从服务器获取一个秒杀验证值（接口内判断是否到秒杀时间）。
- Redis以缓存用户ID和商品ID为Key，秒杀地址为Value缓存验证值
- 用户请求秒杀商品的时候，要带上秒杀验证值进行校验。
- 具体流程:
- image-20200615202456610.png
1.库表结构
- image-20200615204044522.png
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for user
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`name` varchar(80) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
`password` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT '用户密码',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
image-20200615205655259.png
2.控制器代码
//生成md5值的方法
@RequestMapping("md5")
public String getMd5(Integer id, Integer userid) {
String md5;
try {
md5 = orderService.getMd5(id, userid);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
return "获取md5失败: "+e.getMessage();
}
return "获取md5信息为: "+md5;
}
- image-20200615205443846.png
3.业务层代码
@Override
public String getMd5(Integer id, Integer userid) {
//检验用户的合法性
User user = userDAO.findById(userid);
if(user==null)throw new RuntimeException("用户信息不存在!");
log.info("用户信息:[{}]",user.toString());
//检验商品的合法行
Stock stock = stockDAO.checkStock(id);
if(stock==null) throw new RuntimeException("商品信息不合法!");
log.info("商品信息:[{}]",stock.toString());
//生成hashkey
String hashKey = "KEY_"+userid+"_"+id;
//生成md5//这里!QS#是一个盐 随机生成
String key = DigestUtils.md5DigestAsHex((userid+id+"!Q*jS#").getBytes());
stringRedisTemplate.opsForValue().set(hashKey, key, 3600, TimeUnit.SECONDS);
log.info("Redis写入：[{}] [{}]", hashKey, key);
return key;
}
- image-20200615205501408.png
4.DAO代码和Entity
@Data
public class User {
private Integer id;
private String name;
private String password;
}
@Mapper
public interface UserDAO {
User findById(Integer id);
}
<select id="findById" parameterType="Integer" resultType="User">
select id,name,password from user where id=#{id}
</select>
- image-20200615205618586.png
5.携带验证值验证下单即可
1.controller代码
image-20200615214741078.png
//开发一个秒杀方法 乐观锁防止超卖+ 令牌桶算法限流
@GetMapping("killtokenmd5")
public String killtoken(Integer id,Integer userid,String md5) {
System.out.println("秒杀商品的id = " + id);
//加入令牌桶的限流措施
if (!rateLimiter.tryAcquire(3, TimeUnit.SECONDS)) {
log.info("抛弃请求: 抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试");
return "抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试!";
}
try {
//根据秒杀商品id 去调用秒杀业务
int orderId = orderService.kill(id,userid,md5);
return "秒杀成功,订单id为: " + String.valueOf(orderId);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return e.getMessage();
}
}
2.service代码
@Override
public int kill(Integer id, Integer userid, String md5) {
//校验redis中秒杀商品是否超时
// if(!stringRedisTemplate.hasKey("kill"+id))
// throw new RuntimeException("当前商品的抢购活动已经结束啦~~");
//先验证签名
String hashKey = "KEY_"+userid+"_"+id;
String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get(hashKey);
if (s==null) throw new RuntimeException("没有携带验证签名,请求不合法!");
if (!s.equals(md5)) throw new RuntimeException("当前请求数据不合法,请稍后再试!");
//校验库存
Stock stock = checkStock(id);
//更新库存
updateSale(stock);
//创建订单
return createOrder(stock);
}
image-20200615215224288.png
4.3 单用户限制频率
假设我们做好了接口隐藏，但是像我上面说的，总有无聊的人会写一个复杂的脚本，先请求hash(md5)值，再立刻请求购买，如果你的app下单按钮做的很差，大家都要开抢后0.5秒才能请求成功，那可能会让脚本依然能够在大家前面抢购成功。
我们需要在做一个额外的措施，来限制单个用户的抢购频率。
其实很简单的就能想到用redis给每个用户做访问统计，甚至是带上商品id，对单个商品做访问统计，这都是可行的。
我们先实现一个对用户的访问频率限制，我们在用户申请下单时，检查用户的访问次数，超过访问次数，则不让他下单！
-
具体流程
image-20200616190258936.png
1.controller代码
//开发一个秒杀方法 乐观锁防止超卖+ 令牌桶算法限流
@GetMapping("killtokenmd5limit")
public String killtokenlimit(Integer id,Integer userid,String md5) {
//加入令牌桶的限流措施
if (!rateLimiter.tryAcquire(3, TimeUnit.SECONDS)) {
log.info("抛弃请求: 抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试");
return "抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试!";
}
try {
//加入单用户限制调用频率
int count = userService.saveUserCount(userid);
log.info("用户截至该次的访问次数为: [{}]", count);
boolean isBanned = userService.getUserCount(userid);
if (isBanned) {
log.info("购买失败,超过频率限制!");
return "购买失败，超过频率限制!";
}
//根据秒杀商品id 去调用秒杀业务
int orderId = orderService.kill(id,userid,md5);
return "秒杀成功,订单id为: " + String.valueOf(orderId);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return e.getMessage();
}
}
image-20200616192301868.png
2.Service接口及实现
接口
public interface UserService {
//向redis中写入用户访问次数
int saveUserCount(Integer userId);
//判断单位时间调用次数
boolean getUserCount(Integer userId);
}
实现
@Service
@Transactional
@Slf4j
public class UserServiceImpl implements UserService{
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public int saveUserCount(Integer userId) {
//根据不同用户id生成调用次数的key
String limitKey = "LIMIT" + "_" + userId;
//获取redis中指定key的调用次数
String limitNum = stringRedisTemplate.opsForValue().get(limitKey);
int limit =-1;
if (limitNum == null) {
//第一次调用放入redis中设置为0
stringRedisTemplate.opsForValue().set(limitKey, "0", 3600, TimeUnit.SECONDS);
} else {
//不是第一次调用每次+1
limit = Integer.parseInt(limitNum) + 1;
stringRedisTemplate.opsForValue().set(limitKey, String.valueOf(limit), 3600, TimeUnit.SECONDS);
}
return limit;//返回调用次数
}
@Override
public boolean getUserCount(Integer userId) {
String limitKey = "LIMIT"+ "_" + userId;
//跟库用户调用次数的key获取redis中调用次数
String limitNum = stringRedisTemplate.opsForValue().get(limitKey);
if (limitNum == null) {
//为空直接抛弃说明key出现异常
log.error("该用户没有访问申请验证值记录，疑似异常");
return true;
}
return Integer.parseInt(limitNum) > 10; //false代表没有超过 true代表超过
}
}
image-20200616192013277.png
3.测试调用
![]()
image-20200616204841045.png
image-20200616204841045.png
