功能需求：設(shè)計一個秒殺系統(tǒng)
初始方案
商品表設(shè)計：熱銷商品提供給用戶秒殺，有初始庫存。
@Entity
public class SecKillGoods implements Serializable{
? ? @Id
? ? private String id;
? ? /**
? ? * 剩余庫存
? ? */
? ? private Integer remainNum;
? ? /**
? ? * 秒殺商品名稱
? ? */
? ? private String goodsName;
}
秒殺訂單表設(shè)計：記錄秒殺成功的訂單情況
@Entity
public class SecKillOrder implements Serializable {
? ? @Id
? ? @GenericGenerator(name = "PKUUID", strategy = "uuid2")
? ? @GeneratedValue(generator = "PKUUID")
? ? @Column(length = 36)
? ? private String id;
? ? //用戶名稱
? ? private String consumer;
? ? //秒殺產(chǎn)品編號
? ? private String goodsId;
? ? //購買數(shù)量
? ? private Integer num;
}
Dao設(shè)計：主要就是一個減少庫存方法，其他CRUD使用JPA自帶的方法
public interface SecKillGoodsDao extends JpaRepository<SecKillGoods,String>{
? ? @Query("update SecKillGoods g set g.remainNum = g.remainNum - ?2 where g.id=?1")
? ? @Modifying(clearAutomatically = true)
? ? @Transactional
? ? int reduceStock(String id,Integer remainNum);
}
數(shù)據(jù)初始化以及提供保存訂單的操作：
@Service
public class SecKillService {
? ? @Autowired
? ? SecKillGoodsDao secKillGoodsDao;
? ? @Autowired
? ? SecKillOrderDao secKillOrderDao;
? ? /**
? ? * 程序啟動時：
? ? * 初始化秒殺商品，清空訂單數(shù)據(jù)
? ? */
? ? @PostConstruct
? ? public void initSecKillEntity(){
? ? ? ? secKillGoodsDao.deleteAll();
? ? ? ? secKillOrderDao.deleteAll();
? ? ? ? SecKillGoods secKillGoods = new SecKillGoods();
? ? ? ? secKillGoods.setId("123456");
? ? ? ? secKillGoods.setGoodsName("秒殺產(chǎn)品");
? ? ? ? secKillGoods.setRemainNum(10);
? ? ? ? secKillGoodsDao.save(secKillGoods);
? ? }
? ? /**
? ? * 購買成功,保存訂單
? ? * @param consumer
? ? * @param goodsId
? ? * @param num
? ? */
? ? public void generateOrder(String consumer, String goodsId, Integer num) {
? ? ? ? secKillOrderDao.save(new SecKillOrder(consumer,goodsId,num));
? ? }
}
下面就是controller層的設(shè)計
@Controller
public class SecKillController {
? ? @Autowired
? ? SecKillGoodsDao secKillGoodsDao;
? ? @Autowired
? ? SecKillService secKillService;
? ? /**
? ? * 普通寫法
? ? * @param consumer
? ? * @param goodsId
? ? * @return
? ? */
? ? @RequestMapping("/seckill.html")
? ? @ResponseBody
? ? public String SecKill(String consumer,String goodsId,Integer num) throws InterruptedException {
? ? ? ? //查找出用戶要買的商品
? ? ? ? SecKillGoods goods = secKillGoodsDao.findOne(goodsId);
? ? ? ? //如果有這么多庫存
? ? ? ? if(goods.getRemainNum()>=num){
? ? ? ? ? ? //模擬網(wǎng)絡(luò)延時
? ? ? ? ? ? Thread.sleep(1000);
? ? ? ? ? ? //先減去庫存
? ? ? ? ? ? secKillGoodsDao.reduceStock(num);
? ? ? ? ? ? //保存訂單
? ? ? ? ? ? secKillService.generateOrder(consumer,goodsId,num);
? ? ? ? ? ? return "購買成功";
? ? ? ? }
? ? ? ? return "購買失敗,庫存不足";
? ? }
}
上面是全部的基礎(chǔ)準備，下面使用一個單元測試方法，模擬高并發(fā)下，很多人來購買同一個熱門商品的情況。
@Controller
public class SecKillSimulationOpController {
? ? final String takeOrderUrl = "http://127.0.0.1:8080/seckill.html";
? ? /**
? ? * 模擬并發(fā)下單
? ? */
? ? @RequestMapping("/simulationCocurrentTakeOrder")
? ? @ResponseBody
? ? public String simulationCocurrentTakeOrder() {
? ? ? ? //httpClient工廠
? ? ? ? final SimpleClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
? ? ? ? //開50個線程模擬并發(fā)秒殺下單
? ? ? ? for (int i = 0; i < 50; i++) {
? ? ? ? ? ? //購買人姓名
? ? ? ? ? ? final String consumerName = "consumer" + i;
? ? ? ? ? ? new Thread(new Runnable() {
? ? ? ? ? ? ? ? @Override
? ? ? ? ? ? ? ? public void run() {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ClientHttpRequest request = null;
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? try {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? URI uri = new URI(takeOrderUrl + "?consumer=consumer" + consumerName + "&goodsId=123456&num=1");
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? request = httpRequestFactory.createRequest(uri, HttpMethod.POST);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? InputStream body = request.execute().getBody();
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(body));
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? String line = "";
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? String result = "";
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? while ((line = br.readLine()) != null) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? result += line;//獲得頁面內(nèi)容或返回內(nèi)容
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? System.out.println(consumerName+":"+result);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? } catch (Exception e) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? e.printStackTrace();
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }).start();
? ? ? ? }
? ? ? ? return "simulationCocurrentTakeOrder";
? ? }
}
訪問localhost:8080/simulationCocurrentTakeOrder，就可以測試了
預(yù)期情況：因為我們只對秒殺商品（123456）初始化了10件，理想情況當(dāng)然是庫存減少到0，訂單表也只有10條記錄。
實際情況：訂單表記錄
商品表記錄
下面分析一下為啥會出現(xiàn)超庫存的情況：
因為多個請求訪問，僅僅是使用dao查詢了一次數(shù)據(jù)庫有沒有庫存，但是比較惡劣的情況是很多人都查到了有庫存，這個時候因為程序處理的延遲，沒有及時的減少庫存，那就出現(xiàn)了臟讀。如何在設(shè)計上避免呢？最笨的方法是對SecKillController的seckill方法做同步，每次只有一個人能下單。但是太影響性能了，下單變成了同步操作。
@RequestMapping("/seckill.html")
@ResponseBody
public synchronized String SecKill
改進方案
根據(jù)多線程編程的規(guī)范，提倡對共享資源加鎖，在最有可能出現(xiàn)并發(fā)爭搶的情況下加同步塊的思想。應(yīng)該同一時刻只有一個線程去減少庫存。但是這里給出一個最好的方案，就是利用Oracle,MySQL的行級鎖–同一時間只有一個線程能夠操作同一行記錄，對SecKillGoodsDao進行改造：
public interface SecKillGoodsDao extends JpaRepository<SecKillGoods,String>{
? ? @Query("update SecKillGoods g set g.remainNum = g.remainNum - ?2 where g.id=?1 and g.remainNum>0")
? ? @Modifying(clearAutomatically = true)
? ? @Transactional
? ? int reduceStock(String id,Integer remainNum);
}
僅僅是加了一個and，卻造成了很大的改變，返回int值代表的是影響的行數(shù)，對應(yīng)到controller做出相應(yīng)的判斷。
@RequestMapping("/seckill.html")
? ? @ResponseBody
? ? public String SecKill(String consumer,String goodsId,Integer num) throws InterruptedException {
? ? ? ? //查找出用戶要買的商品
? ? ? ? SecKillGoods goods = secKillGoodsDao.findOne(goodsId);
? ? ? ? //如果有這么多庫存
? ? ? ? if(goods.getRemainNum()>=num){
? ? ? ? ? ? //模擬網(wǎng)絡(luò)延時
? ? ? ? ? ? Thread.sleep(1000);
? ? ? ? ? ? if(goods.getRemainNum()>0) {
? ? ? ? ? ? ? ? //先減去庫存
? ? ? ? ? ? ? ? int i = secKillGoodsDao.reduceStock(goodsId, num);
? ? ? ? ? ? ? ? if(i!=0) {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //保存訂單
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? secKillService.generateOrder(consumer, goodsId, num);
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return "購買成功";
? ? ? ? ? ? ? ? }else{
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return "購買失敗,庫存不足";
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }else {
? ? ? ? ? ? ? ? return "購買失敗,庫存不足";
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? ? ? return "購買失敗,庫存不足";
? ? }
在看看運行情況
訂單表：
在高并發(fā)問題下的秒殺情況，即使存在網(wǎng)絡(luò)延時，也得到了保障。
