实现高并发秒杀的七种方式

　　引言商品秒杀超卖解决商品超卖方式一（改进版加锁）方式二（AOP版加锁）方式三（悲观锁一）方式四（悲观锁二）方式五（乐观锁）方式六（阻塞队列）方式七（Disruptor队列）小结1。引言
　　高并发场景在现场的日常工作中很常见，特别是在互联网公司中，这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。文章末尾会附上文章的所有代码、脚本和测试用例。本文环境：SpringBoot2。5。7MySQL8。0XMybatisPlusSwagger2。9。2模拟工具：Jmeter模拟场景：减库存创建订单模拟支付2。商品秒杀超卖
　　在开发中，对于下面的代码，可能很熟悉：在Service里面加上Transactional事务注解和Lock锁
　　控制层：ControllerApiOperation（value秒杀实现方式Lock加锁）PostMapping（startlock）publicResultstartLock（longskgId）｛try｛log。info（开始秒杀方式一。。。）；finallonguserId（int）（newRandom（）。nextDouble（）（99999100001））10000；ResultresultsecondKillService。startSecondKillByLock（skgId，userId）；if（result！null）｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，result。get（msg））；｝else｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，哎呦喂，人也太多了，请稍后！）；｝｝catch（Exceptione）｛e。printStackTrace（）；｝finally｛｝returnResult。ok（）；｝
　　业务层：ServiceOverrideTransactional（rollbackForException。class）publicResultstartSecondKillByLock（longskgId，longuserId）｛lock。lock（）；try｛校验库存SecondKillsecondKillsecondKillMapper。selectById（skgId）；IntegernumbersecondKill。getNumber（）；if（number0）｛扣库存secondKill。setNumber（number1）；secondKillMapper。updateById（secondKill）；创建订单SuccessKilledkillednewSuccessKilled（）；killed。setSeckillId（skgId）；killed。setUserId（userId）；killed。setState（（short）0）；killed。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；successKilledMapper。insert（killed）；模拟支付PaymentpaymentnewPayment（）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setUserId（userId）；payment。setMoney（40）；payment。setState（（short）1）；payment。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；paymentMapper。insert（payment）；｝else｛returnResult。error（SecondKillStateEnum。END）；｝｝catch（Exceptione）｛thrownewScorpiosException（异常了个乖乖）；｝finally｛lock。unlock（）；｝returnResult。ok（SecondKillStateEnum。SUCCESS）；｝
　　对于上面的代码应该没啥问题吧，业务方法上加事务，在处理业务的时候加锁。
　　但上面这样写法是有问题的，会出现超卖的情况，看下测试结果：模拟1000个并发，抢100商品
　　Jmeter不了解的，可以参考这篇文章：
　　https：blog。csdn。netzxd1435513775articledetails106372446
　　这里在业务方法开始加了锁，在业务方法结束后释放了锁。但这里的事务提交却不是这样的，有可能在事务提交之前，就已经把锁释放了，这样会导致商品超卖现象。所以加锁的时机很重要！3。解决商品超卖
　　对于上面超卖现象，主要问题出现在事务中锁释放的时机，事务未提交之前，锁已经释放。（事务提交是在整个方法执行完）。如何解决这个问题呢，就是把加锁步骤提前可以在controller层进行加锁可以使用Aop在业务方法执行之前进行加锁3。1方式一（改进版加锁）ApiOperation（value秒杀实现方式Lock加锁）PostMapping（startlock）publicResultstartLock（longskgId）｛在此处加锁lock。lock（）；try｛log。info（开始秒杀方式一。。。）；finallonguserId（int）（newRandom（）。nextDouble（）（99999100001））10000；ResultresultsecondKillService。startSecondKillByLock（skgId，userId）；if（result！null）｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，result。get（msg））；｝else｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，哎呦喂，人也太多了，请稍后！）；｝｝catch（Exceptione）｛e。printStackTrace（）；｝finally｛在此处释放锁lock。unlock（）；｝returnResult。ok（）；｝
　　上面这样的加锁就可以解决事务未提交之前，锁释放的问题，可以分三种情况进行压力测试：并发数1000，商品100并发数1000，商品1000并发数2000，商品1000
　　对于并发量大于商品数的情况，商品秒杀一般不会出现少卖的请况，但对于并发数小于等于商品数的时候可能会出现商品少卖情况，这也很好理解。
　　对于没有问题的情况就不贴图了，因为有很多种方式，贴图会太多
　　3。2方式二（AOP版加锁）
　　对于上面在控制层进行加锁的方式，可能显得不优雅，那就还有另一种方式进行在事务之前加锁，那就是AOP
　　自定义AOP注解Target（｛ElementType。PARAMETER，ElementType。METHOD｝）Retention（RetentionPolicy。RUNTIME）DocumentedpublicinterfaceServiceLock｛Stringdescription（）default；｝
　　定义切面类Slf4jComponentScopeAspectOrder（1）order越小越是最先执行，但更重要的是最先执行的最后结束publicclassLockAspect｛思考：为什么不用synchronizedservice默认是单例的，并发下lock只有一个实例privatestaticLocklocknewReentrantLock（true）；互斥锁参数默认false，不公平锁Service层切点用于记录错误日志Pointcut（annotation（com。scorpios。secondkill。aop。ServiceLock））publicvoidlockAspect（）｛｝Around（lockAspect（））publicObjectaround（ProceedingJoinPointjoinPoint）｛lock。lock（）；Objectobjnull；try｛objjoinPoint。proceed（）；｝catch（Throwablee）｛e。printStackTrace（）；thrownewRuntimeException（）；｝finally｛lock。unlock（）；｝returnobj；｝｝
　　在业务方法上添加AOP注解OverrideServiceLock使用Aop进行加锁Transactional（rollbackForException。class）publicResultstartSecondKillByAop（longskgId，longuserId）｛try｛校验库存SecondKillsecondKillsecondKillMapper。selectById（skgId）；IntegernumbersecondKill。getNumber（）；if（number0）｛扣库存secondKill。setNumber（number1）；secondKillMapper。updateById（secondKill）；创建订单SuccessKilledkillednewSuccessKilled（）；killed。setSeckillId（skgId）；killed。setUserId（userId）；killed。setState（（short）0）；killed。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；successKilledMapper。insert（killed）；支付PaymentpaymentnewPayment（）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setUserId（userId）；payment。setMoney（40）；payment。setState（（short）1）；payment。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；paymentMapper。insert（payment）；｝else｛returnResult。error（SecondKillStateEnum。END）；｝｝catch（Exceptione）｛thrownewScorpiosException（异常了个乖乖）；｝returnResult。ok（SecondKillStateEnum。SUCCESS）；｝
　　控制层：ApiOperation（value秒杀实现方式二Aop加锁）PostMapping（startaop）publicResultstartAop（longskgId）｛try｛log。info（开始秒杀方式二。。。）；finallonguserId（int）（newRandom（）。nextDouble（）（99999100001））10000；ResultresultsecondKillService。startSecondKillByAop（skgId，userId）；if（result！null）｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，result。get（msg））；｝else｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，哎呦喂，人也太多了，请稍后！）；｝｝catch（Exceptione）｛e。printStackTrace（）；｝returnResult。ok（）；｝
　　这种方式在对锁的使用上，更高阶、更美观！3。3方式三（悲观锁一）
　　除了上面在业务代码层面加锁外，还可以使用数据库自带的锁进行并发控制。
　　悲观锁，什么是悲观锁呢？通俗的说，在做任何事情之前，都要进行加锁确认。这种数据库级加锁操作效率较低。
　　使用forupdate一定要加上事务，当事务处理完后，forupdate才会将行级锁解除
　　如果请求数和秒杀商品数量一致，会出现少卖ApiOperation（value秒杀实现方式三悲观锁）PostMapping（startpeslockone）publicResultstartPesLockOne（longskgId）｛try｛log。info（开始秒杀方式三。。。）；finallonguserId（int）（newRandom（）。nextDouble（）（99999100001））10000；ResultresultsecondKillService。startSecondKillByUpdate（skgId，userId）；if（result！null）｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，result。get（msg））；｝else｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，哎呦喂，人也太多了，请稍后！）；｝｝catch（Exceptione）｛e。printStackTrace（）；｝returnResult。ok（）；｝
　　业务逻辑OverrideTransactional（rollbackForException。class）publicResultstartSecondKillByUpdate（longskgId，longuserId）｛try｛校验库存悲观锁SecondKillsecondKillsecondKillMapper。querySecondKillForUpdate（skgId）；IntegernumbersecondKill。getNumber（）；if（number0）｛扣库存secondKill。setNumber（number1）；secondKillMapper。updateById（secondKill）；创建订单SuccessKilledkillednewSuccessKilled（）；killed。setSeckillId（skgId）；killed。setUserId（userId）；killed。setState（（short）0）；killed。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；successKilledMapper。insert（killed）；支付PaymentpaymentnewPayment（）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setUserId（userId）；payment。setMoney（40）；payment。setState（（short）1）；payment。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；paymentMapper。insert（payment）；｝else｛returnResult。error（SecondKillStateEnum。END）；｝｝catch（Exceptione）｛thrownewScorpiosException（异常了个乖乖）；｝finally｛｝returnResult。ok（SecondKillStateEnum。SUCCESS）；｝
　　Dao层RepositorypublicinterfaceSecondKillMapperextendsBaseMapperSecondKill｛将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁paramskgIdreturnSelect（valueSELECTFROMseckillWHEREseckillid｛skgId｝FORUPDATE）SecondKillquerySecondKillForUpdate（Param（skgId）LongskgId）；｝
　　上面是利用forupdate进行对查询数据加锁，加的是行锁3。4方式四（悲观锁二）
　　悲观锁的第二种方式就是利用update更新命令来加表锁UPDATE锁表paramskgId商品idparamuserId用户idreturnOverrideTransactional（rollbackForException。class）publicResultstartSecondKillByUpdateTwo（longskgId，longuserId）｛try｛不校验，直接扣库存更新intresultsecondKillMapper。updateSecondKillById（skgId）；if（result0）｛创建订单SuccessKilledkillednewSuccessKilled（）；killed。setSeckillId（skgId）；killed。setUserId（userId）；killed。setState（（short）0）；killed。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；successKilledMapper。insert（killed）；支付PaymentpaymentnewPayment（）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setUserId（userId）；payment。setMoney（40）；payment。setState（（short）1）；payment。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；paymentMapper。insert（payment）；｝else｛returnResult。error（SecondKillStateEnum。END）；｝｝catch（Exceptione）｛thrownewScorpiosException（异常了个乖乖）；｝finally｛｝returnResult。ok（SecondKillStateEnum。SUCCESS）；｝
　　Dao层RepositorypublicinterfaceSecondKillMapperextendsBaseMapperSecondKill｛将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁paramskgIdreturnSelect（valueSELECTFROMseckillWHEREseckillid｛skgId｝FORUPDATE）SecondKillquerySecondKillForUpdate（Param（skgId）LongskgId）；Update（valueUPDATEseckillSETnumbernumber1WHEREseckillid｛skgId｝ANDnumber0）intupdateSecondKillById（Param（skgId）longskgId）；｝3。5方式五（乐观锁）
　　乐观锁，顾名思义，就是对操作结果很乐观，通过利用version字段来判断数据是否被修改
　　乐观锁，不进行库存数量的校验，直接做库存扣减
　　这里使用的乐观锁会出现大量的数据更新异常（抛异常就会导致购买失败）、如果配置的抢购人数比较少、比如120：100（人数：商品）会出现少买的情况，不推荐使用乐观锁。ApiOperation（value秒杀实现方式五乐观锁）PostMapping（startoptlock）publicResultstartOptLock（longskgId）｛try｛log。info（开始秒杀方式五。。。）；finallonguserId（int）（newRandom（）。nextDouble（）（99999100001））10000；参数添加了购买数量ResultresultsecondKillService。startSecondKillByPesLock（skgId，userId，1）；if（result！null）｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，result。get（msg））；｝else｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，哎呦喂，人也太多了，请稍后！）；｝｝catch（Exceptione）｛e。printStackTrace（）；｝returnResult。ok（）；｝OverrideTransactional（rollbackForException。class）publicResultstartSecondKillByPesLock（longskgId，longuserId，intnumber）｛乐观锁，不进行库存数量的校验，直接try｛SecondKillkillsecondKillMapper。selectById（skgId）；剩余的数量应该要大于等于秒杀的数量if（kill。getNumber（）number）｛intresultsecondKillMapper。updateSecondKillByVersion（number，skgId，kill。getVersion（））；if（result0）｛创建订单SuccessKilledkillednewSuccessKilled（）；killed。setSeckillId（skgId）；killed。setUserId（userId）；killed。setState（（short）0）；killed。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；successKilledMapper。insert（killed）；支付PaymentpaymentnewPayment（）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setSeckillId（skgId）；payment。setUserId（userId）；payment。setMoney（40）；payment。setState（（short）1）；payment。setCreateTime（newTimestamp（System。currentTimeMillis（）））；paymentMapper。insert（payment）；｝else｛returnResult。error（SecondKillStateEnum。END）；｝｝｝catch（Exceptione）｛thrownewScorpiosException（异常了个乖乖）；｝finally｛｝returnResult。ok（SecondKillStateEnum。SUCCESS）；｝RepositorypublicinterfaceSecondKillMapperextendsBaseMapperSecondKill｛将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁paramskgIdreturnSelect（valueSELECTFROMseckillWHEREseckillid｛skgId｝FORUPDATE）SecondKillquerySecondKillForUpdate（Param（skgId）LongskgId）；Update（valueUPDATEseckillSETnumbernumber1WHEREseckillid｛skgId｝ANDnumber0）intupdateSecondKillById（Param（skgId）longskgId）；Update（valueUPDATEseckillSETnumbernumber｛number｝，versionversion1WHEREseckillid｛skgId｝ANDversion｛version｝）intupdateSecondKillByVersion（Param（number）intnumber，Param（skgId）longskgId，Param（version）intversion）；｝
　　乐观锁会出现大量的数据更新异常（抛异常就会导致购买失败），会出现少买的情况，不推荐使用乐观锁3。6方式六（阻塞队列）
　　利用阻塞队类，也可以解决高并发问题。其思想就是把接收到的请求按顺序存放到队列中，消费者线程逐一从队列里取数据进行处理，看下具体代码。
　　阻塞队列：这里使用静态内部类的方式来实现单例模式，在并发条件下不会出现问题。秒杀队列（固定长度为100）publicclassSecondKillQueue｛队列大小staticfinalintQUEUEMAXSIZE100；用于多线程间下单的队列staticBlockingQueueSuccessKilledblockingQueuenewLinkedBlockingQueueSuccessKilled（QUEUEMAXSIZE）；使用静态内部类，实现单例模式privateSecondKillQueue（）｛｝；privatestaticclassSingletonHolder｛静态初始化器，由JVM来保证线程安全privatestaticSecondKillQueuequeuenewSecondKillQueue（）；｝单例队列returnpublicstaticSecondKillQueuegetSkillQueue（）｛returnSingletonHolder。queue；｝生产入队paramkillthrowsInterruptedExceptionadd（e）队列未满时，返回true；队列满则抛出IllegalStateException（Queuefull）异常AbstractQueueput（e）队列未满时，直接插入没有返回值；队列满时会阻塞等待，一直等到队列未满时再插入。offer（e）队列未满时，返回true；队列满时返回false。非阻塞立即返回。offer（e，time，unit）设定等待的时间，如果在指定时间内还不能往队列中插入数据则返回false，插入成功返回true。publicBooleanproduce（SuccessKilledkill）｛returnblockingQueue。offer（kill）；｝消费出队poll（）获取并移除队首元素，在指定的时间内去轮询队列看有没有首元素有则返回，否者超时后返回nulltake（）与带超时时间的poll类似不同在于take时候如果当前队列空了它会一直等待其他线程调用notEmpty。signal（）才会被唤醒publicSuccessKilledconsume（）throwsInterruptedException｛returnblockingQueue。take（）；｝获取队列大小returnpublicintsize（）｛returnblockingQueue。size（）；｝｝
　　消费秒杀队列：实现ApplicationRunner接口消费秒杀队列Slf4jComponentpublicclassTaskRunnerimplementsApplicationRunner｛AutowiredprivateSecondKillServiceseckillService；Overridepublicvoidrun（ApplicationArgumentsvar）｛newThread（（）｛log。info（队列启动成功）；while（true）｛try｛进程内队列SuccessKilledkillSecondKillQueue。getSkillQueue（）。consume（）；if（kill！null）｛ResultresultseckillService。startSecondKillByAop（kill。getSeckillId（），kill。getUserId（））；if（result！nullresult。equals（Result。ok（SecondKillStateEnum。SUCCESS）））｛log。info（TaskRunner，result：｛｝，result）；log。info（TaskRunner从消息队列取出用户，用户：｛｝｛｝，kill。getUserId（），秒杀成功）；｝｝｝catch（InterruptedExceptione）｛e。printStackTrace（）；｝｝｝）。start（）；｝｝ApiOperation（value秒杀实现方式六消息队列）PostMapping（startqueue）publicResultstartQueue（longskgId）｛try｛log。info（开始秒杀方式六。。。）；finallonguserId（int）（newRandom（）。nextDouble（）（99999100001））10000；SuccessKilledkillnewSuccessKilled（）；kill。setSeckillId（skgId）；kill。setUserId（userId）；BooleanflagSecondKillQueue。getSkillQueue（）。produce（kill）；虽然进入了队列，但是不一定能秒杀成功进队出队有时间间隙if（flag）｛log。info（用户：｛｝｛｝，kill。getUserId（），秒杀成功）；｝else｛log。info（用户：｛｝｛｝，userId，秒杀失败）；｝｝catch（Exceptione）｛e。printStackTrace（）；｝returnResult。ok（）；｝
　　注意：在业务层和AOP方法中，不能抛出任何异常，thrownewRuntimeException（）这些抛异常代码要注释掉。因为一旦程序抛出异常就会停止，导致消费秒杀队列进程终止！
　　使用阻塞队列来实现秒杀，有几点要注意：消费秒杀队列中调用业务方法加锁与不加锁情况一样，也就是seckillService。startSecondKillByAop（）、seckillService。startSecondKillByLock（）方法结果一样，这也很好理解当队列长度与商品数量一致时，会出现少卖的现象，可以调大数值下面是队列长度1000，商品数量1000，并发数2000情况下出现的少卖
　　3。7。方式七（Disruptor队列）
　　Disruptor是个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题，在性能测试中发现竟然与IO操作处于同样的数量级，基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。事件生成工厂（用来初始化预分配事件对象）publicclassSecondKillEventFactoryimplementsEventFactorySecondKillEvent｛OverridepublicSecondKillEventnewInstance（）｛returnnewSecondKillEvent（）；｝｝事件对象（秒杀事件）publicclassSecondKillEventimplementsSerializable｛privatestaticfinallongserialVersionUID1L；privatelongseckillId；privatelonguserId；setget方法略｝使用translator方式生产者publicclassSecondKillEventProducer｛privatefinalstaticEventTranslatorVarargSecondKillEventtranslator（seckillEvent，seq，objs）｛seckillEvent。setSeckillId（（Long）objs〔0〕）；seckillEvent。setUserId（（Long）objs〔1〕）；｝；privatefinalRingBufferSecondKillEventringBuffer；publicSecondKillEventProducer（RingBufferSecondKillEventringBuffer）｛this。ringBufferringBuffer；｝publicvoidsecondKill（longseckillId，longuserId）｛this。ringBuffer。publishEvent（translator，seckillId，userId）；｝｝消费者（秒杀处理器）Slf4jpublicclassSecondKillEventConsumerimplementsEventHandlerSecondKillEvent｛privateSecondKillServicesecondKillService（SecondKillService）SpringUtil。getBean（secondKillService）；OverridepublicvoidonEvent（SecondKillEventseckillEvent，longseq，booleanbool）｛ResultresultsecondKillService。startSecondKillByAop（seckillEvent。getSeckillId（），seckillEvent。getUserId（））；if（result。equals（Result。ok（SecondKillStateEnum。SUCCESS）））｛log。info（用户：｛｝｛｝，seckillEvent。getUserId（），秒杀成功）；｝｝｝publicclassDisruptorUtil｛staticDisruptorSecondKillEventdisruptor；static｛SecondKillEventFactoryfactorynewSecondKillEventFactory（）；intringBufferSize1024；ThreadFactorythreadFactoryrunnablenewThread（runnable）；disruptornewDisruptor（factory，ringBufferSize，threadFactory）；disruptor。handleEventsWith（newSecondKillEventConsumer（））；disruptor。start（）；｝publicstaticvoidproducer（SecondKillEventkill）｛RingBufferSecondKillEventringBufferdisruptor。getRingBuffer（）；SecondKillEventProducerproducernewSecondKillEventProducer（ringBuffer）；producer。secondKill（kill。getSeckillId（），kill。getUserId（））；｝｝ApiOperation（value秒杀实现方式七Disruptor队列）PostMapping（startdisruptor）publicResultstartDisruptor（longskgId）｛try｛log。info（开始秒杀方式七。。。）；finallonguserId（int）（newRandom（）。nextDouble（）（99999100001））10000；SecondKillEventkillnewSecondKillEvent（）；kill。setSeckillId（skgId）；kill。setUserId（userId）；DisruptorUtil。producer（kill）；｝catch（Exceptione）｛e。printStackTrace（）；｝returnResult。ok（）；｝
　　经过测试，发现使用Disruptor队列队列，与自定义队列有着同样的问题，也会出现超卖的情况，但效率有所提高。4。小结
　　对于上面七种实现并发的方式，做一下总结：一、二方式是在代码中利用锁和事务的方式解决了并发问题，主要解决的是锁要加载事务之前三、四、五方式主要是数据库的锁来解决并发问题，方式三是利用forupate对表加行锁，方式四是利用update来对表加锁，方式五是通过增加version字段来控制数据库的更新操作，方式五的效果最差六、七方式是通过队列来解决并发问题，这里需要特别注意的是，在代码中不能通过throw抛异常，否则消费线程会终止，而且由于进队和出队存在时间间隙，会导致商品少卖
　　上面所有的情况都经过代码测试，测试分一下三种情况：并发数1000，商品数100并发数1000，商品数1000并发数2000，商品数1000
　　思考：分布式情况下如何解决并发问题呢？下次继续试验。
　　源码地址：
　　https：github。comHofankingspringbootsecondskillexample