1 实现优惠券秒杀功能
下单时需要判断两点：1.秒杀是否开始或者结束2.库存是否充足
所以，我们的业务逻辑如下
1. 通过优惠券id获取优惠券信息
2.判断秒杀是否开始，如果未返回错误信息
3.判断秒杀是否结束，如果已经结束返回错误信息
4.如果在秒杀时间内，判断库存是否充足
5.如果充足，扣减库存
6.创建订单信息，并保存到优惠券订单表中
6.1 保存订单id
6.2保存用户id
6.3保存优惠券id
7.返回订单id
代码实现：（Service层实现类）
package com.hmdp.service.impl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.myBATisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdworker;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.stereotype.Service;
import Javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Resource
private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService;
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//1.获取优惠券信息
SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId);
//2.判断是否已经开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
Result.fail("秒杀尚未开始!");
}
//3.判断是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
Result.fail("秒杀已经结束了!");
}
//4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
Result.fail("库存不充足!");
}
//5.扣减库存
boolean success = iSeckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId)
.update();
if (!success){
Result.fail("库存不充足!");
}
//6. 创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
//6.1添加订单id
Long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
//6.2添加用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
voucherOrder.setUserId(userId);
//6.3添加优惠券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
//7.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
}2 超卖问题（重点）
我们先尝试在高并发的情况下运行上述代码。（使用jmx工具）
下图是创建了两百个线程，在一瞬间发出优惠券请求
但是我们看聚合报告，发现异常值只有45.5%，按道理来说应该是50%（因为库存有100个，这里发出了200个请求）
一看库存数，好家伙，是-9
订单也是添加了109个，这显然发生了超卖的问题。
那么，为什么会发生这种问题呢？
看图说话：
按照我们正常的流程来走，就是线程1线查询完库存，然后扣减库存，这个时候线程2再来查询库存，扣减库存，这样是没问题的。
超卖的问题就出在，在订单1查询库存后，发现是1，但还没去扣减的时候，线程2也来查询库存，发现也是1，也进行了扣减（高并发的场景下）
这就导致了超卖的问题。
对于这种高并发的问题，最常见的解决方法就是：上锁~
但锁又包括悲观锁和乐观锁。
悲观锁简单的讲就是：觉得线程一定会发生，然后在操作之前每个人先拿锁，你执行完后，在轮到下一个来执行（串行执行）
乐观锁 :就是乐观（认为线程安全一定不会发生），只要在每次对数据修改之前，判断其他线程是否对数据进行的修改来保证线程安全。
悲观锁较为简单，这里实现乐观锁。
乐观锁的关键是判断之前查询得到的数据是否有被修改过，常见的方式有两种
温馨提示：左边表格的数据都是线程1执行后的数据哦~
1.版本号法
就是在查询库存的步骤上加上一个版本号，每次修改完数据后给版本号＋1并在后面加上where条件判断版本号是否和修改前的一致
这样就可以做到线程安全啦~
2.CAS法
这个就是不用版本号了，直接在修改数据库后加上where条件判断库存是否是修改前的库存
解决超卖问题代码实现：
说到底就是在我们扣减库存的时候加上一个where条件判断库存是否大于0
//5.1扣减库存
boolean success = iSeckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id" , voucherId).gt("stock" ,0)
.update();package com.hmdp.service.impl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.SeckillVoucher;
import com.hmdp.entity.VoucherOrder;
import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper;
import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService;
import com.hmdp.service.IVoucherOrderService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisIdWorker;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Resource
private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService;
@Resource
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//1.获取优惠券信息
SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId);
//2.判断是否已经开始
if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){
Result.fail("秒杀尚未开始!");
}
//3.判断是否已经结束
if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){
Result.fail("秒杀已经结束了!");
}
//4.判断库存是否充足
if (voucher.getStock() < 1) {
Result.fail("库存不充足!");
}
//5.扣减库存
boolean success = iSeckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId).gt("stock",0)
.update();
if (!success){
Result.fail("库存不充足!");
}
//6. 创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
//6.1添加订单id
Long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
voucherOrder.setId(orderId);
//6.2添加用户id
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
voucherOrder.setUserId(userId);
//6.3添加优惠券id
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
save(voucherOrder);
//7.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
}超卖问题解决
到此这篇关于Redis优惠券秒杀解决方案的文章就介绍到这了,更多相关Redis优惠券秒杀内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
