Redis秒杀:一人一单问题及初步解决
优惠券秒杀一人一单
- 前言
- 一、需求以及之前存在的问题
- 二、增加一人一单逻辑
- 1.初步代码
- 2.封装一人一单逻辑
- 3.控制锁的粒度
- 三、事务控制问题
- 四、总结
前言
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本文参考黑马redis课程笔记。
一、需求以及之前存在的问题
需求:修改秒杀业务,要求同一个优惠券,一个用户只能下一单。
之前的问题:
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。
具体操作逻辑如下:比如时间是否充足,如果时间充足,则进一步判断库存是否足够,然后再根据优惠卷id和用户id查询是否已经下过这个订单,如果下过这个订单,则不再下单,否则进行下单。
二、增加一人一单逻辑
实现流程:

1.初步代码
@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idLong 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idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);voucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.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
2.封装一人一单逻辑
@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idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 7.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);
}
此时面临的问题:
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。
3.控制锁的粒度
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idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 7.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}
}
三、事务控制问题
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:

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();//创建锁对象SimpleRedisLock simpleRedisLock = new SimpleRedisLock("order" + userId, stringRedisTemplate);//获取锁boolean isLock = simpleRedisLock.tryLock(1200);if (!isLock) {//获取锁失败,返回错误信息或重试return Result.fail("不允许重复下单");}try {//增加代理对象进行事务的控制IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return proxy.createVoucherOrder(voucherId);}finally {simpleRedisLock.unlock();}
四、总结
这只是一人一单单机实现的方法,因为synchronized锁只能确保在一个jvm中实现锁的互斥,如果在集群中,有多个jvm,那就不能实现互斥锁,最终还是会导致并发问题,这个问题的解决由集群中的分布式锁解决。

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