秒杀系统的业务流程以及优化方案(实现异步秒杀)

先看基本的业务流程

 那么我们可以看到整个流程都是一个线程来完成的，这样的话耗时还是很长的，那么可不可以采用多线程去实现呢？

首先我们要思考怎么对业务进行拆分，可以想象一个我们去饭店点餐，会有前台接待，询问订单，之后将小票传给后厨去做饭，这样就会快很多，也可以接待更多的客人

也就是说 一个线程负责去读数据库做准备工作，另一个线程去实现写操作，如下图中所示：

    确定了我们可以将判断库存和检验一人一单业务抽取出来之后，我们在想一下 还能不能优化，这个时候我们会发现，这两个操作还是在数据库进行的，那么mysql的并发本身也是不高的，现在我们就要通过另一个性能更好的数据库进行实现，就是redis

     

 这样只需要业务进行到校验完成就可以给用户返回下单完成的信息，之后在通过另一个线程异步进行扣减库存操作

redis中实现上面两个操作的业务流程如下：

 由于操作流程较长，应该使用lua脚本来保证原子性

将上面的逻辑采用lua脚本进行编写，之后程序运行首先判断返回值如果是0就说明用户有下单资格，如果是1或者2就说明用户没有资格下单

如果有下单资格就可以将用户id，优惠券id，和订单id存入一个阻塞队列里面，之后异步进行写入数据库操作

整体流程：

提供lua脚本代码

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then-- 3.2.库存不足，返回1return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then-- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

使用方式

    private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;static {SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);}@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();long orderId = redisIdWorker.nextId("order");// 1.执行lua脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();// 2.判断结果是否为0if (r != 0) {// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");}// 3.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}

 redis的流程到此就完结了，接下来就是使用阻塞队列存储要进行写操作的信息

阻塞队列的实现方式通常是使用一个先进先出的队列来存储元素，同时使用锁来实现线程安全。当队列为空时，put()方法会被阻塞，直到有元素被添加到队列中；当队列满时，put()方法同样会被阻塞，直到队列中有元素被移除。

阻塞队列通常用于生产者-消费者模型中，生产者将元素添加到队列中，消费者从队列中取出元素进行处理。通过使用阻塞队列，可以避免生产者和消费者之间的直接交互，从而简化了代码的设计和维护。

首先我们可以可以使用java自带的阻塞队列实现，提供一个样例：

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;public class ProducerConsumerExample {public static void main(String[] args) {BlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<>(10); // 创建一个容量为10的阻塞队列Thread producer = new Thread(new Producer(queue));Thread consumer = new Thread(new Consumer(queue));producer.start();consumer.start();}
}class Producer implements Runnable {private BlockingQueue<Integer> queue;public Producer(BlockingQueue<Integer> queue) {this.queue = queue;}@Overridepublic void run() {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {System.out.println("Producing " + i);queue.put(i); // 将元素添加到队列中} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}class Consumer implements Runnable {private BlockingQueue<Integer> queue;public Consumer(BlockingQueue<Integer> queue) {this.queue = queue;}@Overridepublic void run() {while (true) {try {Integer item = queue.take(); // 从队列中取出元素进行处理System.out.println("Consuming " + item);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}

当然如果想要性能更好的话，我们可以采用消息队列来做