秒杀

一、秒杀业务难做的点

秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据会导致超卖的发生。并且读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？

二、秒杀优化

（1）我们要将请求尽量拦截在系统上游（不要让锁冲突落到数据库上去）。传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小。

（2）充分利用缓存中间件

三、优化细节

后端优化：将请求尽量拦截在系统上游

削峰：秒杀请求在时间上高度集中于某一个时间点，瞬时流量容易压垮系统，因此需要对流量进行削峰处理，缓冲瞬时流量，尽量让服务器对资源进行平缓处理
异步：将同步请求转换为异步请求，来提高并发量，本质也是削峰处理
利用缓存：为了减少请求数据库交互，因此可以将商品信息放在缓存中，减少数据库查询。可以在秒杀开始前就预热将商品信息放入redis中。
负载均衡：利用 Nginx 等使用多个服务器并发处理请求，减少单个服务器压力

前端优化

限流：使用图形验证码，分散请求
禁止重复提交：限定每个用户发起一次秒杀后，需等待才可以发起另一次请求，从而减少用户的重复请求
本地标记：用户成功秒杀到商品后，将提交按钮置灰，禁止用户再次提交请求
动静分离：将前端静态数据直接缓存到离用户最近的地方，比如用户浏览器、CDN 或者服务端的缓存中

四、分布式锁解决库存超卖

首先因为当很多用户来抢购商品的时候，同时修改数据库的库存，这个时候，肯定会出现超卖的现象。那么如何解决呢，很多人会想到synchronized同步锁，他们会想到锁住修改商品库存的代码，来实现悲观锁，如下

Synchronized（this）{

修改库存的代码

}

但是这样子是不可取的，因为现在的项目都不再是部署在单机，单点上，至少都是两台机器，当我开启两个端口（使用Nginx 负载均衡分发），我用jmeter测试的时候会发现，还是会出现超卖。

那么怎么办呢，这个时候就要调用第三方来帮助，使用redis来完成分布式锁在redis中有一个命令叫做setnx（key，value），这个指令是当redis中没有这个key时，再添加value。
在下面的代码中，在操作库存的上面加一个锁，也就是setnx一个值，当setnx还在里面的时候，其他线程无法进入，当本线程走完了，最后将setnx的值释放，这个时候别的线程才会进入，也就实现了一个基本的锁，但是锁最怕的就是死锁，为了防止死锁，所以要用try，finally来让finally中释放setnx的值。但是当线程还没走到释放这一行代码，就被kill，就又进入了死锁，所以还需要给锁加一个生存时间。
这样在普通并发下其实已经没问题了，但是在超高并发下，还是有问题，那就是这个生存时间的设定问题，比如你生存时间设定的10秒，线程1进入，上锁到结束需要15秒，那么当线程1走到10秒的时候，锁已经开了，这时候线程2进入，然后线程2上锁，然后线程1走最后5秒解锁了，他解锁的是线程2的锁。所以为了解决这个问题，要保证每个线程解锁的是自己的锁，可以用uuid或者snowflake随机生成一个value，把他作为锁的value，在最后释放的时候，比对一下value值，这样就可以保证每个线程解锁的是自己的锁。

最后还是有个问题，这个定时生命的问题，设定什么其实都不好，总有可能会出现两个线程同时进入操作，那咋办呢，就要让这个锁每次生命时间要到了，看下他还在不在执行，如果在那就再次延长生命时间，也就是给锁续命。

@ResponseBody
    @RequestMapping("seckill")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "lockKey";
        String clientId = UUID.randomUUID().toString();
        try{
            //setIfAbsent等同于 setnx
            boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"peiyuxiang",10, TimeUnit.SECONDS);
            //防止线程被kill，从而走不到finally造成死锁，所以设定生存时间。但是万一走到这就被kill，还没设定时间。。所以在上面直接set同时设定生存时间
            /*stringRedisTemplate.expire(lockKey,100, TimeUnit.SECONDS);*/
            if(!result){
                return "error_code";
            }
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if(stock > 0){
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
                System.out.println("库存扣减成功，剩余库存" + realStock);
            }else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        }finally {
            if(clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey)))
                stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }

        return "end";
    }

6.或者使用Redisson就可以完成上述的分布式锁。并且可重入。

@ResponseBody
    @RequestMapping("seckill")
    public String deductStock(){
        String lockKey = "lockKey";
        String clientId = UUID.randomUUID().toString();
        //获取锁对象
        RLock redissonLock = redisson.getLock(lockKey);
        try{
            //setIfAbsent等同于 setnx
            //防止线程被kill，从而走不到finally造成死锁，所以设定生存时间。但是万一走到这就被kill，还没设定时间。。所以在上面直接set同时设定生存时间
            /*stringRedisTemplate.expire(lockKey,100, TimeUnit.SECONDS);*/
            /*boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey,"peiyuxiang",10,TimeUnit.SECONDS);

            if(!result){
                return "error_code";
            }*/
            //加锁
            redissonLock.lock();//当作setIfAbsent(lockKey,clientId,30,TimeUnit.SECONDS)
            int stock = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("stock"));
            if(stock > 0){
                int realStock = stock - 1;
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("stock",realStock + "");
                System.out.println("库存扣减成功，剩余库存" + realStock);
            }else {
                System.out.println("扣减失败，库存不足");
            }
        }finally {
            redissonLock.unlock();
            /*if(clientId.equals(stringRedisTemplate.opsForValue().get(lockKey)))
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);*/
        }
        return "end";
    }

五、测试

使用Jmeter测试这里使用nginx反向代理开启多个端口，（具体配置nginx可以看我博客主页Nginx。）测试发现，库存并未发生超卖。

六、关于图形验证码验证、用户不可多次秒杀都是利用session完成的。还有kafka中间件的使用来缓冲瞬时流量会在后续整理。

秒杀（一）

秒杀