分布式秒杀方案--java

前提：先把商品详情和秒杀商品缓存redis中，减少对数据库的访问（可使用定时任务）
秒杀商品无非就是那几步（前面还可能会有一些判断，如用户是否登录，一人一单，秒杀时间验证等）
1一人一单
2.判断库存
3.减库存
4.创建订单

秒杀需要解决的问题？

1.解决超卖问题

1.1这样秒杀肯定会出现超卖的情况，所以必须加锁。加锁无非就两种锁，乐观锁和悲观锁。
悲观锁：直接在1前上锁即可，这里使用redisson里的可重入锁

        // 获取分布式锁对象
        RLock lock = redissonClient.getLock("seckillLock");
        try {
            //等待5秒获取锁，执行60秒还是没有释放锁就强制释放
            boolean b = lock.tryLock(5L, 60L, TimeUnit.SECONDS);
            if (b){
               SeckillProductVo  seckillProductVo = seckillProductService.find(time, seckillId);
                //1.保证库存足够
                if (seckillProductVo.getStockCount()<=0){
                    return Result.error(SeckillCodeMsg.SECKILL_STOCK_OVER);
                }
              //下面两个方法必须写在一起避免事务未提交，未扣减库存就释放锁
            //2.扣减库存
            //3.生成订单
                orderInfo=orderInfoService.doSeckill(phone,seckillProductVo);
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
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1.2乐观锁：这个就不需要用代码演示了
1一人一单
2.判断库存
3.减库存
4.创建订单

在3.减库存的时候mysql语句 and 库存>0即可，MySQL会有自己的行锁。所以每次只会执行一次修改操作。以上两个方法都不会造成超卖
但是却未能解决秒杀问题，原因高并发请求都进入了数据库来查库，会造成数据库崩溃或阻塞其它mysql的执行。

2.重复下单问题，如何解决？

2.1 在4.创建订单后，把用户的唯一标识，id或phone存入redis的set中 key->{phone1,phone2}
redisTemplate.opsForSet().isMember(orderKey,phone)返回true或false
流程变成 1.一人一单 2.判断库存 3.减库存 4.创建订单 5.redisTemplate.opsForSet().add(orderKey,phone);

2.2 但是这样并不能完全解决重复下单，比如用户同时点了两次请求。极端条件下，a线程进入步骤1的判断，从1到4 需要进行很多操作，当a线程未走到5时，b线程就进来了这样也会造成重复下单。所以必须使用数据库的唯一索引进行解决，把用户唯一标识和秒杀商品唯一标识做成唯一索引即可解决

也就是在 4.创建订单 的时候会出现报错，3库存减掉之后数据回滚即可。
然而redis里的库存却和数据库的就不一样了，redis是无法被回滚的。后面会使用cannal对数据库和redis的库存进行同步。。。
有些人可能会说了，2.1没有解决重复问题，为什么不直接用2.2解决？2.1在大部分情况下都能解决，避免有人多次点击秒杀对数据造成压力，所以2.1和2.2一起使用才是最佳的选择

3.流量控制
3.1 必须把请求拦截在数据库之外，如果库存只有10个，也只有10个线程能最终到达数据库就是一个比较理想的方案
所以把数据库的秒杀商品库存存入redis中，进行预售，只有redis里能执行
Long res=redisTemplate.increment(key,-1)减1且返回值res不为负数
才能进入service，这样就极大的减少了请求到service层中

3.2 如果同一个秒杀时间段有多个商品 如100个秒杀商品，每个秒杀商品的库存为10个，那么就会有10*100个请求到达数据库，如果是淘宝的双11显然秒杀的商品会更多。那么我们就需要进行流量的削峰控制。

从controller中拦截消息，service取消息的时候慢慢拿，mq能够占时的让一部分请求存储在里面排队处理，service根据自己的处理能力去拿。有些人可能会说排队处理不是很慢？在controller中发完消息这个请求已经可以算是结束了，用户不会立即看到抢购结果。后面经过

最终方案