文章目录

• • • 优惠卷秒杀
    • • 1.redis实现分布式ID
      • 2.优惠券秒杀下单
      • 3.超卖问题
      • 4.lua脚本
      • 5.分布式锁
      • 6.redis stream消息队列实现异步秒杀
      • 7.redis消息队列
      • • list实现消息队列
        • PubSub实现消息队列
        • stream实现消息队列
        • stream的消息队列-消费者组

学习黑马点评项目整理总结:https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t/?vd_source=5f3396d3af2c3945929d54c786f289e5

官方命令文档：https://redis.io/commands/

优惠卷秒杀

1.redis实现分布式ID

在分布式系统下，普遍要进行分库分表，他们从逻辑上讲他们是同一张表，所以他们的id是不能一样的， 于是乎我们需要保证id的唯一性。

全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：

• 唯一性
• 高可用
• 高性能
• 递增性
• 安全性

为了增加ID的安全性，我们可以不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其它信息：

ID的组成部分：符号位：1bit，永远为0

时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年

序列号：32bit，秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同ID

实现

@Component
public class RedisIdWorker {/*** 开始时间戳*/private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;/*** 序列号的位数*/private static final int COUNT_BITS = 32;@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;public long nextId(String keyPrefix) {// 1.生成时间戳LocalDateTime now = LocalDateTime.now();long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);// 时间戳=当前时间毫秒-开始时间毫秒long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;// 2.生成序列号// 2.1.获取当前日期，精确到天String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));Long count = redisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);// 3.拼接并返回// timestamp:33919388// count:53293// 结果:145682662160388141（十进制）return timestamp << COUNT_BITS | count;}public static void main(String[] args) {Calendar now = Calendar.getInstance();LocalDateTime time = LocalDateTime.of(2022, 1, 1, 0, 0, 0);long timeInMillis = time.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);System.out.println(timeInMillis);RedisIdWorker redisIdWorker = new RedisIdWorker();long order = redisIdWorker.nextId("order");}
}

timestamp << COUNT_BITS | count;
// timestamp:33919388
// count:53293
// 结果:145682662160388141（十进制）->001000000101100100011001110000000000000000001101000000101101(二进制)
时间戳向左移动32位，低位以0补位，再与count做或运算，就组成了一个id

测试

@Autowired
private RedisIdWorker redisIdWorker;
private ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(500);
@Test
void testIdWorker() throws InterruptedException {CountDownLatch latch = new CountDownLatch(300);Runnable task = () -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {long id = redisIdWorker.nextId("order");System.out.println("id = " + id);}latch.countDown();};long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 300; i++) {es.submit(task);}latch.await();long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("time = " + (end - begin));
}

2.优惠券秒杀下单

总共分3步：
1.校验秒杀是否开始或结束，以及库存是否充足
2.扣减库存
3.生成优惠券订单

伪代码：

public Result seckillVoucher(Long voucherId) {// 1.查询优惠券SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId);// 2.判断秒杀是否开始if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀尚未开始！");}// 3.判断秒杀是否已经结束if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {return Result.fail("秒杀已经结束！");}// 4.判断库存是否充足if (voucher.getStock() < 1) {return Result.fail("库存不足！");}//5，扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock= stock -1").eq("voucher_id", voucherId).update();//6.创建订单VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 6.1.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 6.2.用户idLong userId = UserHolder.getUser().getId();voucherOrder.setUserId(userId);// 6.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);return Result.ok(orderId);
}

3.超卖问题

分析：假设线程1过来查询库存，判断出来库存大于1，正准备去扣减库存，但是还没有来得及去扣减，此时线程2过来，线程2也去查询库存，发现这个数量一定也大于1，那么这两个线程都会去扣减库存，最终多个线程相当于一起去扣减库存，此时就会出现库存的超卖问题。

超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：而对于加锁，我们通常有两种解决方案：

悲观锁：认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行。例如Synchronized、Lock都属于悲观锁

乐观锁：认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁，只是在更新数据时去判断有没有其它线程对数据做了修改。如果没有修改则认为是安全的，自己才更新数据。 如果已经被其它线程修改说明发生了安全问题，此时可以重试或异常。

乐观锁主要有两种：

• 版本号
• CAS

1.版本号法
线程1先查出库存和版本号,这时线程2也来了，查询出相同的库存和版本号，线程1执行扣减操作成功，并且库存的版本号加一，表示被修改过了，线程二再进行扣减用的version=1，数据库中已经不存在版本号为1的数据，扣减失败

2.CAS法
线程1先查出库存,这时线程2也来了，查询出相同的库存，线程1执行扣减操作成功，线程二再进行扣减用的stock=1，数据库中已经不存在库存为1的数据，扣减失败

总结：
悲观锁：添加同步锁，让线程串行执行

• 优点：简单粗暴
• 缺点：性能一般
  乐观锁：不加锁，在更新时判断是否有其它线程在修改
• 优点：性能好
• 缺点：存在成功率低的问题

乐观锁比较适合更新数据，悲观锁比较适合增删数据

4.lua脚本

Redis提供了Lua脚本功能，在一个脚本中编写多条Redis命令，确保多条命令执行时的原子性。Lua是一种编程语言，它的基本语法大家可以参考网站：https://www.runoob.com/lua/lua-tutorial.html，这里重点介绍Redis提供的调用函数，我们可以使用lua去操作redis，又能保证他的原子性，这样就可以实现拿锁比锁删锁是一个原子性动作了，作为Java程序员这一块并不作一个简单要求，并不需要大家过于精通，只需要知道他有什么作用即可。

这里重点介绍Redis提供的调用函数，语法如下：

redis.call('命令名称', 'key', '其它参数', ...)

例如，我们要执行set name jack，则脚本是这样：

# 执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'jack')

例如，我们要先执行set name Rose，再执行get name，则脚本如下：

# 先执行 set name jack
redis.call('set', 'name', 'Rose')
# 再执行 get name
local name = redis.call('get', 'name')
# 返回
return name

写好脚本以后，需要用Redis命令来调用脚本，调用脚本的常见命令如下：

例如，我们要执行 redis.call(‘set’, ‘name’, ‘jack’) 这个脚本，语法如下：

如果脚本中的key、value不想写死，可以作为参数传递。key类型参数会放入KEYS数组，其它参数会放入ARGV数组，在脚本中可以从KEYS和ARGV数组获取这些参数：

5.分布式锁

项目在集群环境下使用syn加锁依然会有线程安全问题，每个项目就是一个tomcat，也就是部署了多个tomcat，每个tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的tomcat内部，有两个线程，这两个线程由于使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的，但是如果现在是服务器B的tomcat内部，又有两个线程，但是他们的锁对象写的虽然和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2实现互斥，这就是 集群环境下，syn锁失效的原因，在这种情况下，我们就需要使用分布式锁来解决这个问题。

分布式锁的核心思想就是让大家都使用同一把锁，只要大家使用的是同一把锁，那么我们就能锁住线程，不让线程进行，让程序串行执行，这就是分布式锁的核心思路

常见分布式锁实现：

手动实现redis分布式锁，功能如下：
1.加锁
2.释放锁
3.过期时间兜底（防死锁）
4.防误删（释放锁先判断是否是自己的锁）
5.lua脚本保证原子性

代码如下

public class SimpleRedisLock {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:";private static final String ID_PREFIX = UUID.randomUUID().toString(true) + "-";private static final DefaultRedisScript UNLOCK_SCRIPT;static {UNLOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();UNLOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));UNLOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);}public boolean tryLock(long timeoutSec) {// 获取线程标示String threadId = ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId();// 获取锁Boolean success = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(KEY_PREFIX + name, threadId, timeoutSec, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}public void unlock() {// 调用lua脚本stringRedisTemplate.execute(UNLOCK_SCRIPT,Collections.singletonList(KEY_PREFIX + name),ID_PREFIX + Thread.currentThread().getId());}
}

释放锁脚本unlock.lua

-- 比较线程标示与锁中的标示是否一致
if(redis.call('get', KEYS[1]) ==  ARGV[1]) then-- 释放锁 del keyreturn redis.call('del', KEYS[1])
end
return 0

自己实现的基于Redis的分布式锁实现思路：

• 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
• 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁
  • 特性：
    • 利用set nx满足互斥性
    • 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
    • 利用Redis集群保证高可用和高并发特性

但还有锁续期功能没有实现，自己实现起来很复杂，推荐使用redission

6.redis stream消息队列实现异步秒杀

现在的秒杀流程是同步的：
1、查询优惠卷
2、判断秒杀库存是否足够
3、查询订单
4、校验是否是一人一单
5、扣减库存
6、创建订单

在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行， 这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行。

修改需求：

• 1.新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
• 2.基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功
• 3.如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入stream消息队列
• 4.不断从消息队列中获取信息，实现异步下单功能

现将前4步使用lua脚本实现，5,6步扔进消息队列中异步执行
1.新增优惠券

@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {// 保存优惠券save(voucher);// 保存秒杀信息SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());seckillVoucherService.save(seckillVoucher);// 保存秒杀库存到Redis中//private static final String SECKILL_STOCK_KEY ="seckill:stock:"stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}

2和3.秒杀脚本seckill.lua

-- 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

4.从消息队列读取消息，实现下单

使用线程池在项目启动时阻塞读取消息队列

private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();@PostConstruct
private void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}private class VoucherOrderHandler implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {try {// 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >List> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed()));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环continue;}// 解析数据MapRecord record = list.get(0);Map value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单createVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);handlePendingList();}}}// 异常时进行应答private void handlePendingList() {while (true) {try {// 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0List> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0")));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有异常消息，结束循环break;}// 解析数据MapRecord record = list.get(0);Map value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单createVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);}}}
}

下单方法

private void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();Long voucherId = voucherOrder.getVoucherId();// 创建锁对象RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);// 尝试获取锁boolean isLock = redisLock.tryLock();// 判断if (!isLock) {// 获取锁失败，直接返回失败或者重试log.error("不允许重复下单！");return;}try {// 5.1.查询订单int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();// 5.2.判断是否存在if (count > 0) {// 用户已经购买过了log.error("不允许重复下单！");return;}// 6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0.update();if (!success) {// 扣减失败log.error("库存不足！");return;}// 7.创建订单save(voucherOrder);} finally {// 释放锁redisLock.unlock();}
}

7.redis消息队列

什么是消息队列：字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：

• 消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
• 生产者：发送消息到消息队列
• 消费者：从消息队列获取消息并处理消息
  
  使用队列的好处在于 **解耦：**所谓解耦，举一个生活中的例子就是：快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去，我们(消费者)从快递柜里边去拿东西，这就是一个异步，如果耦合，那么这个快递员相当于直接把快递交给你，这事固然好，但是万一你不在家，那么快递员就会一直等你，这就浪费了快递员的时间，所以这种思想在我们日常开发中，是非常有必要的。

这种场景在我们秒杀中就变成了：我们下单之后，利用redis去进行校验下单条件，再通过队列把消息发送出去，然后再启动一个线程去消费这个消息，完成解耦，同时也加快我们的响应速度。

这里我们可以使用一些现成的mq，比如kafka，rabbitmq等等，但是呢，如果没有安装mq，我们也可以直接使用redis提供的mq方案，降低我们的部署和学习成本。

list实现消息队列

消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。

队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

基于List的消息队列有哪些优缺点？
优点：

• 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
• 基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
• 可以满足消息有序性

缺点：

• 无法避免消息丢失
• 只支持单消费者

PubSub实现消息队列

PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息
PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道

基于PubSub的消息队列有哪些优缺点？
优点：

• 采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点：

• 不支持数据持久化
• 无法避免消息丢失
• 消息堆积有上限，超出时数据丢失

stream实现消息队列

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。



STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：

• 消息可回溯
• 一个消息可以被多个消费者读取
• 可以阻塞读取
• 有消息漏读的风险

stream的消息队列-消费者组

消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：

创建消费者组：

XGROUP CREATE key groupname  [MKSTREAM] [ENTRIESREAD entries_read]

key：队列名称
groupName：消费者组名称
ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息
MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列
其它常见命令：

删除指定的消费者组

XGROUP DESTORY key groupName

给指定的消费者组添加消费者

XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername

删除消费者组中的指定消费者

XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername

从消费者组读取消息：

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

• group：消费组名称
• consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者
• count：本次查询的最大数量
• BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间
• NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认
• STREAMS key：指定队列名称
• ID：获取消息的起始ID：

“>”：从下一个未消费的消息开始
其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：

• 消息可回溯
• 可以多消费者争抢消息，加快消费速度
• 可以阻塞读取
• 没有消息漏读的风险
• 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

对比

实现看5.redis stream消息队列实现异步秒杀，具体需求如下：

• 创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders
• 修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId
• 项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单