day06-优惠券秒杀02
功能03-优惠券秒杀02
4.功能03-优惠券秒杀
4.4一人一单
4.4.1需求分析
要求：修改秒杀业务，要求同一个优惠券，一个用户只能下一单。
在之前的做法中，加入一个对用户id和优惠券id的判断，如果在优惠券下单表中已经存在，则表示该用户对于这张优惠券已经下过单了，不允许重复购买
4.4.2代码实现
（1）修改VoucherOrderServiceImpl的seckillVoucher方法，在扣减库存之前，加入如下逻辑：
//一人一单
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
if (count > 0) {//说明已经该用户已经对该优惠券下过单了
return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}
（2）使用jemeter进行测试：由同一个用户发起200个并发线程，进行下单请求
测试结果：查看数据库发现，秒杀券原本有100张，现在只剩下94张，也就是说一个用户抢购了多张同样的券
（3）原因分析：
因为是多线程并发操作，假设当前数据库中没有某个用户的对应券的订单，这时，有100个线程来执行（1）代码的逻辑，大家都来查询订单，都发现该用户没有下过订单，因此都进行之后的下单操作，于是一个用户就连续插入了多条订单记录。根本原因还是线程并发的安全问题。
（4）解决方案：使用悲观锁。
修改VoucherOrderServiceImpl：
我们将查询用户是否购买过某个优惠券的功能，以及扣减库存、下单功能抽取到一个方法createVoucherOrder()中，在seckillVoucher方法中，通过synchronized锁定对象（用户id），这样同一个用户发起多个线程时，多个线程同时只能有一个线程进入到createVoucherOrder()中（不同用户的不同线程不受影响），然后去判断是否符合业务，从而实现一人一单的问题。
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.aop.framework.AopContext;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
/**
* 服务实现类
*
* @author 李
* @version 1.0
*/
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Resource
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//根据id查询优惠券信息
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
if (voucher == null) {
return Result.fail("该优惠券不存在，请刷新！");
}
//判断秒杀券是否在有效时间内
//若不在有效期，则返回异常结果
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒杀尚未开始！");
}
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒杀已经结束！");
}
//若在有效期，判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {//库存不足
return Result.fail("秒杀券库存不足！");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//即使是同一个userId,在不同线程中调用toString得到的是不同的字符串对象，synchronized无法锁定
//因此这里还要使用intern()方法：
//调用intern()时，如果常量池中已经包含一个等于这个String对象（由equals(Object)方法确定）的字符串，
//则返回池中的字符串。否则将此String对象添加到常量池中并返回该String对象的引用
//先获取锁，然后提交createVoucherOrder()的事务，再释放锁，才能确保线程是安全的
synchronized (userId.toString().intern()) {
//spring声明式事务的原理，通过aop的动态代理实现，获取到这个动态代理，让动态代理去调用方法
IVoucherOrderService proxy =(IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
}
}
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
//一人一单
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
if (count > 0) {//说明已经该用户已经对该优惠券下过单了
return Result.fail("用户已经购买过一次！");
}
//库存充足，则扣减库存（操作秒杀券表）
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock -1")//set stock = stock -1
//where voucher_id =? and stock>0
.gt("stock", 0).eq("voucher_id", voucherId).update();
if (!success) {//操作失败
return Result.fail("秒杀券库存不足！");
}
//扣减库存成功，则创建订单，返回订单id
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
//设置订单id
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
//设置用户id
//Long userId = UserHolder.getUser().getId();
voucherOrder.setUserId(userId);
//设置代金券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
//将订单写入数据库（操作优惠券订单表）
save(voucherOrder);
return Result.ok(orderId);
}
}
（5）引入依赖
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
</dependency>
（6）主程序中添加注解@EnableAspectJAutoProxy：
（7）IVoucherOrderService中添加方法声明：
（8）重新进行（2）的测试。可以看到，同一个用户对一种优惠券同时发起200个线程请求下单，结果是：成功下单，且只能下单一次
4.5分布式锁
4.5.1问题提出（集群模式下的线程并发问题）
通过加锁，可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了：
（1）我们将服务启动两份，端口分别为8081,8082：
View--Tool Windows--Services
点击add service，选择Run Configuration Type，选择SpringBoot
按如下步骤配置，然后点击apply
点击启动新的项目，形成一个集群：
（2）然后修改nginx的conf目录下的nginx.conf文件，配置反向代理和负载均衡：
命令行重新加载nginx配置：nginx.exe -s reload
（3）测试集群情况下，4.4实现的“一人一单”功能是否生效：
在VoucherOrderServiceImpl如下位置打上断点：
以debug方式启动两个服务端：
我们用一个用户发起两次请求：
测试结果如下：同一个用户的两个线程同时进入了对象锁中，对象锁失效了！
原来的数据：
现在：
说明在集群模式下出现了线程并发的安全问题。
4.5.2原因分析
在单机服务器的情况下：
利用互斥锁解决了一人一单问题，确保了串行执行
在集群服务器的情况下：
如上图，在JVM1中，synchronized修饰的是对象（UserId），synchronized依赖于monitor对象—监视器锁来实现锁机制。由于userId相同，锁的监视器对象相同，因此当线程1来获取锁的时候，锁监视器会记录获取锁的对象。当线程2再来获取锁的时候，此时锁监视器发现不是记录的线程，于是线程2获取互斥锁失败。
但是当我们做集群部署的时候，一个节点意味着一个新的tomcat，同时也意味着一个新的JVM。不同的JVM拥有各自的堆、栈、方法区。
JVM2中，synchronized修饰的是也是对象（UserId），它的锁监视器和JVM1的不是同一个对象，当线程3来获取锁的时候，JVM2的锁监视器是空的，线程3可以获取互斥锁。
综上，锁监视器在JVM的内部可以监视到线程，实现互斥。但是，如果有多个JVM，就会有多个锁监视器，那么每一个JVM内部都会有一个线程获取互斥锁成功。这意味着在集群的情况下，可能出现线程的并发安全问题。
要解决上述问题，我们需要想办法，让多个JVM只能使用同一把锁。
4.5.3解决方案
经过上述分析，我们已经知道在集群模式下，synchronized的锁失效了，要想解决这个问题，需要使用分布式锁。
分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。
不同的分布式锁的实现方案：
分布式锁的核心是实现多线程之间互斥，满足这一点的方式有很多，常见的有三种：
这里利用redis来实现分布式锁。
4.5.4实现思路（基于Redis的分布式锁）
实现分布式锁时需要实现的两个基本方法：
a. 获取锁：
- 互斥，确保只能有一个线程获取锁
- 非阻塞式：尝试一次，成功返回true，失败返回false
#添加锁，利用setnx的互斥特性
SETNX lock thread1
#添加锁过期时间，避免服务器宕机（非redis服务宕机）引起的死锁
EXPIRE lock 10
此外，还要保证senx lock value和expire lock，两个操作是原子性的，否则可能会出现添加锁之候服务宕机的情况，这样就会出现死锁。因此，最好使用set命令一次性添加“锁”和设置过期时间。
操作说明：
127.0.0.1:6379> help SET
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
summary: Set the string value of a key
since: 1.0.0
group: string
#获取锁的最终方案：添加锁，NX是互斥，EX是设置超时时间
SET lock thread1 EX 10 NX
b. 释放锁：
- 手动释放
- 超时释放：获取锁时添加一个超时时间
#释放锁，删除即可
DEL key
整个流程：
4.5.5基于Redis实现分布式锁（初级版本）
（1）定义一个类，实现下面接口，利用Redis实现分布式锁功能
package com.hmdp.utils;
/**
* @author 李
* @version 1.0
*/
public interface ILock {
/**
* 尝试获取锁
*
* @param timeoutSec 锁持有的时间，过期后自动释放
* @return true代表获取锁成功，false代表获取锁失败
*/
public boolean tryLock(long timeoutSec);
/**
* 释放锁
*/
public void unLock();
}
（2）创建SimpleRedisLock.java
使用redis的setnx来实现分布式互斥锁
package com.hmdp.utils;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author 李
* @version 1.0
*/
public class SimpleRedisLock implements ILock {
private String name;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public SimpleRedisLock(String name, StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.name = name;
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
private static final String KEY_PREFIX = "lock:";
@Override
public boolean tryLock(long timeoutSec) {
//获取线程标识
long threadId = Thread.currentThread().getId();
//获取锁
Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue()
.setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId + "", timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);
return Boolean.TRUE.equals(success);//防止空指针
}
@Override
public void unLock() {
//释放锁
stringRedisTemplate.delete(KEY_PREFIX + name);
}
}
（3）修改VoucherOrderServiceImpl的seckillVoucher()方法：
package com.hmdp.service.impl;
import ...
/**
* 服务实现类
*
* @author 李
* @version 1.0
*/
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Resource
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//根据id查询优惠券信息
SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);
if (voucher == null) {
return Result.fail("该优惠券不存在，请刷新！");
}
//判断秒杀券是否在有效时间内
//若不在有效期，则返回异常结果
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒杀尚未开始！");
}
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {
return Result.fail("秒杀已经结束！");
}
//若在有效期，判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {//库存不足
return Result.fail("秒杀券库存不足！");
}
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//--------------start---------------------
//创建锁对象
SimpleRedisLock lock = new SimpleRedisLock("order:" + userId, stringRedisTemplate);
//获取锁
boolean isLock = lock.tryLock(1200);
//判断是否获取锁成功
if (!isLock) {//获取锁失败
//直接返回错误，不阻塞
return Result.fail("不允许重复下单！");
}
try {
//获取代理对象（事务）
IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
//这里应该先获取锁，然后提交createVoucherOrder()的事务，再释放锁，才能确保线程是安全的
return proxy.createVoucherOrder(voucherId);
} finally {
//释放锁
lock.unLock();
}
//--------------end---------------------
}
@Transactional
public Result createVoucherOrder(Long voucherId) {
...
}
}
（4）测试：以debug方式启动两个服务端：
在如下位置打上断点：
仍使用postman测试：用一个用户发起两次请求
测试结果：在集群模式下，只有一个请求获取锁成功了
redis存储的数据：1025号用户，线程id为29
4.5.6Redis分布式锁误删问题
4.6Redis优化秒杀
4.7Redis消息队列实现异步秒杀
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