秒杀页面代码(拼多多秒杀通过技巧)

redis实现秒杀

背景:

某电商网站实现秒杀功能,用户在某个时间段内能够抢购到特价商品,且某一商品最多只能被同一用户抢购一次。

基本思路:

  1. 秒杀商品由商家后台添加,秒杀商品数据保存在tb_seckilll_goods表中,关键字段包括:
  2. id,status(审核状态),start_time(开始时间),end_time(结束时间),stock_count(库存量);
  3. 写一个定时器,定时从秒杀商品表中扫描数据,将符合条件的商品加载到缓存中;条件:审核状态=”1″,start_time < 当前时间 < end_time,库存量大于0;
  4. 前端展示,此处略
  5. 点击抢购,拿着秒杀商品的id去缓存中查询,如果缓存中商品不存在或者为空,提示“已售罄”,否则生成订单,保存到缓存中,订单表tb_seckill_order
  6. 库存-1,判断减完之后缓存中商品的库存是否大于0,大于0则更新缓存,否则删除该秒杀商品的缓存,并更新到数据库

技术选型:缓存redis,定时器:spring整合quartz

如下完成了一个基本的秒杀下单的业务:

扫描秒杀商品加载到redis:

@Scheduled(cron = “0 */1 * * * ?”)//cron表达式:每分钟执行一次,周期可任意定义

public void importToRedis(){

//1.查询合法秒杀商品数据

TbSeckillGoodsExample example = new TbSeckillGoodsExample();

Date date = new Date();

example.createCriteria().andStatusEqualTo(“1”).andStockCountGreaterThan(0)

.andStartTimeLessThan(date).andEndTimeGreaterThan(date);

List<TbSeckillGoods> tbSeckillGoods = seckillGoodsMapper.selectByExample(example);

for (TbSeckillGoods seckillGood : tbSeckillGoods) {//将秒杀商品依次存入redis

//注意如果redis中已经有的商品,则不更新,只添加之前未加入过的秒杀商品

if(redisTemplate.boundHashOps(“TbSeckillGoods”).get(seckillGood.getId()) == null){

redisTemplate.boundHashOps(“TbSeckillGoods”).put(seckillGood.getId(), seckillGood);

}

}

}

对所有的秒杀商品都使用同一个key:“TbSeckillGoods”,值的存储类型为hash

下单的service代码:

public Result saveOrder(Long id, String userId) {

//根据商品id从redis中查出商品

TbSeckillGoods seckillGood = (TbSeckillGoods) redisTemplate.boundHashOps(TbSeckillGoods.class.getSimpleName()).get(id);

//如果缓存中秒杀商品不存在或者库存为空,则提示已售罄

if(seckillGood == null || seckillGood.getStockCount() <= 0){

return new Result(false, “已售罄”);

}

//如果时间已截止,提示秒杀时间已结束

if(seckillGood.getEndTime().getTime() < System.currentTimeMillis()){

return new Result(false, “活动已结束”);

}

//生成订单保存到缓存中

TbSeckillOrder seckillOrder = new TbSeckillOrder();

seckillOrder.setUserId(userId);

seckillOrder.setSeckillId(idWorker.nextId());

seckillOrder.setSellerId(seckillGood.getSellerId());

seckillOrder.setMoney(seckillGood.getCostPrice());

seckillOrder.setStatus(“0”);//未支付

seckillOrder.setCreateTime(new Date());

redisTemplate.boundHashOps(TbSeckillOrder.class.getSimpleName()).put(userId, seckillOrder);

//秒杀商品库存量减1

seckillGood.setStockCount(seckillGood.getStockCount() – 1);

//判断减完之后redis中商品的库存是否大于0,大于0则更新缓存,否则删除该秒杀商品的缓存,并更新到数据库

if(seckillGood.getStockCount() > 0){

redisTemplate.boundHashOps(TbSeckillGoods.class.getSimpleName()).put(seckillGood.getGoodsId(), seckillGood);

}else {

redisTemplate.boundHashOps(TbSeckillGoods.class.getSimpleName()).delete(seckillGood.getGoodsId());

seckillGoodsMapper.updateByPrimaryKey(seckillGood);

}

return new Result(true, “恭喜您抢购到商品,请尽快支付”);

}

以上是关键代码,其他业务代码可不关注,完整代码可在我的github中查看

分析上述代码:

上述代码在多线程环境下存在三个问题:

1.超卖:

if(seckillGood == null || seckillGood.getStockCount() <= 0){

return new Result(false, “已售罄”);

}

业务逻辑是如果seckillGood不为null,且库存>0,即可进行下单,但是在实际环境中,可能会有很多的用户同时获取到redis中的商品信息,每个用户读取到的库存量一样且均大于0,假如库存只有2,但是有三个用户都符合下单条件,就出现了超卖情况

2.没有对用户多次抢购做限制

3.下单和生成订单串行,影响并发效率。完全可以在用户抢购之后立即能够下单成功,后续的订单处理可以利用多线程来异步操作

解决方案:

1.对于超卖问题,很容易想到是就是对下单操作加锁,一次只能有一个用户进行下单并减库存。这种方法可以避免超卖问题,但是却会导致效率下降。

redis中有一种存储结构list,它的元素在弹出时能够保证一次只有一个线程进行操作,并且效率比较高。例如,我们在录入秒杀商品的同时,对每一种商品都创建一个list,该商品的库存有多少,list中的元素就有多少个,每次下单就从list中弹出一个元素,防止超卖。

如图:以“SECKILLGOODS_ID_PREFIX_秒杀商品ID”的格式字符串作为list的key,商品库存有n,则该list就有n个元素,元素的压入在录入商品时完成,每下单一次,就弹出一个元素。

2.对于同一用户多次抢购的问题,我们同样可以使用redis来记录每种商品已抢购成功的用户id,我们使用set来记录用户id,防止用户id重复

如图:以“USER_ID_PREFIX_秒杀商品ID”的格式字符串作为set的key,一旦有一个用户抢购了该商品,则在先判断Set集合中是否存在用户id,不存在则添加

3.多线程处理订单,在redis中创建一个队列,每当一个用户成功抢购一个商品,就往队列中压入一个下单数据,包含商品id和用户id即可。线程从队列中弹出一个包含下单数据的元素,进行订单的生成

如图:OrederRecorder作为key,集合中记录了抢购成功的商品id和用户id,等待多线程去从集合中弹出元素进行处理

整个秒杀业务的大致流程如下:

如何实现redis秒杀?

完整代码可参考
https://github.com/ithushuai/seckill-demo

秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并发的秒杀系统。

秒杀的特征

秒杀活动对稀缺或者特价的商品进行定时定量售卖,吸引成大量的消费者进行抢购,但又只有少部分消费者可以下单成功。因此,秒杀活动将在较短时间内产生比平时大数十倍,上百倍的页面访问流量和下单请求流量。

秒杀活动可以分为3个阶段:

  • 秒杀前:用户不断刷新商品详情页,页面请求达到瞬时峰值。
  • 秒杀开始:用户点击秒杀按钮,下单请求达到瞬时峰值。
  • 秒杀后:一部分成功下单的用户不断刷新订单或者产生退单操作,大部分用户继续刷新商品详情页等待退单机会。

消费者提交订单,一般做法是利用数据库的行级锁,只有抢到锁的请求可以进行库存查询和下单操作。但是在高并发的情况下,数据库无法承担如此大的请求,往往会使整个服务blocked,在消费者看来就是服务器宕机。

秒杀系统

如何实现redis秒杀?

秒杀系统的流量虽然很高,但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构,在每个阶段提前校验,拦截无效流量,可以减少大量无效的流量涌入数据库。

利用浏览器缓存和CDN抗压静态页面流量

秒杀前,用户不断刷新商品详情页,造成大量的页面请求。所以,我们需要把秒杀商品详情页与普通的商品详情页分开。对于秒杀商品详情页尽量将能静态化的元素静态化处理,除了秒杀按钮需要服务端进行动态判断,其他的静态数据可以缓存在浏览器和CDN上。这样,秒杀前刷新页面导致的流量进入服务端的流量只有很小的一部分。

利用读写分离Redis缓存拦截流量

CDN是第一级流量拦截,第二级流量拦截我们使用支持读写分离的Redis。在这一阶段我们主要读取数据,读写分离Redis能支持高达60万以上qps,完全可以支持需求。

首先通过数据控制模块,提前将秒杀商品缓存到读写分离Redis,并设置秒杀开始标记如下:

“goodsId_count”: 100 //总数

“goodsId_start”: 0 //开始标记

“goodsId_access”: 0 //接受下单数

  • 秒杀开始前,服务集群读取goodsId_Start为0,直接返回未开始。
  • 数据控制模块将goodsId_start改为1,标志秒杀开始。
  • 服务集群缓存开始标记位并开始接受请求,并记录到Redis中goodsId_access,商品剩余数量为(goodsId_count – goodsId_access)。
  • 当接受下单数达到goodsId_count后,继续拦截所有请求,商品剩余数量为0。

可以看出,最后成功参与下单的请求只有少部分可以被接受。在高并发的情况下,允许稍微多的流量进入。因此可以控制接受下单数的比例。

利用主从版Redis缓存加速库存扣量

成功参与下单后,进入下层服务,开始进行订单信息校验,库存扣量。为了避免直接访问数据库,我们使用主从版Redis来进行库存扣量,主从版Redis提供10万级别的QPS。使用Redis来优化库存查询,提前拦截秒杀失败的请求,将大大提高系统的整体吞吐量。

通过数据控制模块提前将库存存入Redis,将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。

“goodsId” : {

“Total”: 100

“Booked”: 100

}

扣量时,服务器通过请求Redis获取下单资格,通过以下lua脚本实现,由于Redis是单线程模型,lua可以保证多个命令的原子性。

local n = tonumber(ARGV[1])

if not n or n == 0 then

return 0

end

local vals = redis.call(“HMGET”, KEYS[1], “Total”, “Booked”);

local total = tonumber(vals[1])

local blocked = tonumber(vals[2])

if not total or not blocked then

return 0

end

if blocked + n <= total then

redis.call(“HINCRBY”, KEYS[1], “Booked”, n)

return n;

end

return 0

先使用SCRIPT LOAD将lua脚本提前缓存在Redis,然后调用EVALSHA调用脚本,比直接调用EVAL节省网络带宽:

redis 127.0.0.1:6379>SCRIPT LOAD “lua code”

“438dd755f3fe0d32771753eb57f075b18fed7716”

redis 127.0.0.1:6379>EVALSHA 438dd755f3fe0d32771753eb57f075b18fed7716 1 goodsId 1

秒杀服务通过判断Redis是否返回抢购个数n,即可知道此次请求是否扣量成功。

使用主从版Redis实现简单的消息队列异步下单入库

扣量完成后,需要进行订单入库。如果商品数量较少的时候,直接操作数据库即可。如果秒杀的商品是1万,甚至10万级别,那数据库锁冲突将带来很大的性能瓶颈。因此,利用消息队列组件,当秒杀服务将订单信息写入消息队列后,即可认为下单完成,避免直接操作数据库。

  • 消息队列组件依然可以使用Redis实现,在R2中用list数据结构表示。
    orderList {
  • [0] = {订单内容}
  • [1] = {订单内容}
  • [2] = {订单内容}
  • }
  • 将订单内容写入Redis:
    LPUSH orderList {订单内容}
  • 异步下单模块从Redis中顺序获取订单信息,并将订单写入数据库。
    BRPOP orderList 0

通过使用Redis作为消息队列,异步处理订单入库,有效的提高了用户的下单完成速度。

数据控制模块管理秒杀数据同步

最开始,利用读写分离Redis进行流量限制,只让部分流量进入下单。对于下单检验失败和退单等情况,需要让更多的流量进来。因此,数据控制模块需要定时将数据库中的数据进行一定的计算,同步到主从版Redis,同时再同步到读写分离的Redis,让更多的流量进来


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