当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > Redis > Redis优惠券秒杀解决方案

Redis优惠券秒杀解决方案

来源:脚本之家 2023-02-25 09:16:02 0浏览 收藏

大家好,我们又见面了啊~本文《Redis优惠券秒杀解决方案》的内容中将会涉及到秒杀、Redis优惠券等等。如果你正在学习数据库相关知识,欢迎关注我,以后会给大家带来更多数据库相关文章,希望我们能一起进步!下面就开始本文的正式内容~

1 实现优惠券秒杀功能

下单时需要判断两点:1.秒杀是否开始或者结束2.库存是否充足

所以,我们的业务逻辑如下

1. 通过优惠券id获取优惠券信息

2.判断秒杀是否开始,如果未返回错误信息

3.判断秒杀是否结束,如果已经结束返回错误信息

4.如果在秒杀时间内,判断库存是否充足

5.如果充足,扣减库存

6.创建订单信息,并保存到优惠券订单表中

6.1 保存订单id

6.2保存用户id

6.3保存优惠券id

7.返回订单id

代码实现:(Service层实现类)

package com.hmdp.service.impl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
/**
 * 

* 服务实现类 *

* * @author 虎哥 * @since 2021-12-22 */ @Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl implements IVoucherOrderService { @Resource private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService; @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1.获取优惠券信息 SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId); //2.判断是否已经开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀尚未开始!"); } //3.判断是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀已经结束了!"); } //4.判断库存是否充足 if (voucher.getStock()

2 超卖问题(重点)

我们先尝试在高并发的情况下运行上述代码。(使用jmx工具)

下图是创建了两百个线程,在一瞬间发出优惠券请求

但是我们看聚合报告,发现异常值只有45.5%,按道理来说应该是50%(因为库存有100个,这里发出了200个请求)

一看库存数,好家伙,是-9

订单也是添加了109个,这显然发生了超卖的问题。

那么,为什么会发生这种问题呢?

看图说话:

按照我们正常的流程来走,就是线程1线查询完库存,然后扣减库存,这个时候线程2再来查询库存,扣减库存,这样是没问题的。

超卖的问题就出在,在订单1查询库存后,发现是1,但还没去扣减的时候,线程2也来查询库存,发现也是1,也进行了扣减(高并发的场景下)

这就导致了超卖的问题。

对于这种高并发的问题,最常见的解决方法就是:上锁~

但锁又包括悲观锁和乐观锁。

悲观锁简单的讲就是:觉得线程一定会发生,然后在操作之前每个人先拿锁,你执行完后,在轮到下一个来执行(串行执行)

乐观锁 :就是乐观(认为线程安全一定不会发生),只要在每次对数据修改之前,判断其他线程是否对数据进行的修改来保证线程安全。

悲观锁较为简单,这里实现乐观锁。

乐观锁的关键是判断之前查询得到的数据是否有被修改过,常见的方式有两种

温馨提示:左边表格的数据都是线程1执行后的数据哦~

1.版本号法

就是在查询库存的步骤上加上一个版本号,每次修改完数据后给版本号+1并在后面加上where条件判断版本号是否和修改前的一致

这样就可以做到线程安全啦~

2.CAS法

这个就是不用版本号了,直接在修改数据库后加上where条件判断库存是否是修改前的库存

解决超卖问题代码实现:

说到底就是在我们扣减库存的时候加上一个where条件判断库存是否大于0

//5.1扣减库存
boolean success = iSeckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id" , voucherId).gt("stock" ,0)
.update();
package com.hmdp.service.impl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
/**
 * 

* 服务实现类 *

*/ @Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl implements IVoucherOrderService { @Resource private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService; @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1.获取优惠券信息 SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId); //2.判断是否已经开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀尚未开始!"); } //3.判断是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀已经结束了!"); } //4.判断库存是否充足 if (voucher.getStock()

超卖问题解决

到这里,我们也就讲完了《Redis优惠券秒杀解决方案》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于redis的知识点!

版本声明
本文转载于:脚本之家 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Redis分布式锁实例分析讲解Redis分布式锁实例分析讲解
上一篇
Redis分布式锁实例分析讲解
Redis并发访问问题详细讲解
下一篇
Redis并发访问问题详细讲解
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    628次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    664次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    696次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    659次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    497次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码