springcloud——并发请求处理方案_springcloud高并发解决方案

目录

1.业务逻辑处理

2.数据库层面保底

3.利用mysql update行锁

4.基于redis控制请求数量

5.利用mq进行流量削峰

6.使用限流算法

7.使用分布式锁

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生活中的抢购、抢订等活动遍地都是，比如双11抢购商品、抢占活动名额、抢火车票等。而这些活动往往伴随的是大量的并发请求访问服务器，如果处理不当，会使得服务器崩溃导致活动无法正常展开。

具体来说，我们可能会面对这样的问题：我们上架了一件商品，库存为100，进行秒杀活动。当活动开始时，用户进行抢购，并发发送了1000个请求过来，远远大于库存数量。此时，我们面对并发请求，需要保证：

• 不出现超卖现象，即库存不为负数
• 限制进入数据库请求的数量，保证数据库服务器不蹦。
• 避免用户恶意请求，时间内频发点击请求需拒绝
• 避免业务处理过程过长，即保证运行时间

针对大量的并发请求，我们一般可以基于以下方案进行处理。

1.业务逻辑处理

如果活动开始时我们无法应当过多的请求，那我们首先可以考虑业务逻辑上先对请求进行筛减。比如限制双十一的预购活动，就是让用户先进行报名，拥有名额的用户才可以在活动开始时发送请求，从而做到业务层面上对请求进行减少。

不同的业务需要根据实际进行设计。

2.数据库层面保底

面对并发请求，困难的往往是数据库中的写操作，读操作是没有并发性问题，所以我们可以在数据库使用乐观锁对数据库数据进行保底。

乐观锁：即认为任务并不是所有请求都会同时修改数据，只是在修改的时候判断是否被其他线程修改了，如果是，此处操作撤销。

原理：mysql进行update操作时，会自动判断version是否为当前版本号（即当读取的version=1，update的时候会把version=1也作为where里面的判断条件），执行结束后把该行数据的version+1。

由于mysql中update操作是加锁进行的，所以两个请求并发过来时，两个请求读到的version都为1：前一个请求先执行update操作，把 version改为2；后一个请求执行update前判断 version为2，与读取到的1不一致，撤销操作。

实现方法：我们可以通过mybatis中的@version注解标记的字段作为版本号（乐观锁字段），然后在数据表中建立version字段即可

3.利用mysql update行锁

与乐观锁同理，由于mysql中update操作是加锁进行的，我们可以在update语句时添加判断条件帮助保证数据库层面不会出现超卖。即两个请求并发过来时，两个请求读到的库存都为1：前一个请求先执行update操作，把库存-1改为0；后一个请求执行update前判断库存为0，不符合update条件，不执行操作。

实现方式：update table set count = count -1 and count>0

4.基于redis控制请求数量

我们可以利用redis的原理性递减来应对海量的请求，控制进入数据库操作的人数。

原理：redis单线程性能高，操作内存快；多线程存在上下文切换，且多线程为保证线程安全需上锁，导致效率变慢。redis的原子性递减操作可以保证请求一个接一个进行递减，从而保证了进入的请求数量。

实现方式：首先，我们可以通过定时任务等方式，在活动开始前将库存（即允许的请求数量）缓存进redis中，然后使用redis的increment操作进行减库存，然后进行判断，当递减后库存小于0，则抛出异常。

demo：

定时任务：

    //定时任务，缓存库存
    @Scheduled(cron = "0 0 6 * * ?")
    //秒 分 时 日 月 周 年（可选）；*表所有可能的值，-指定范围值，/表示步长
    public void updateSeckillStatue(){
        log.info("修改球场状态及秒杀时间");
        List<SeckillGoods> list = seckillCourtMapper.selectList(null);
        for (SeckillGoods goods:list ){
            //将库存缓存进redis
            redisUtil.set("seckill-goods:" + goods.getId(), goods.getCount());
        }
    }

 在秒杀接口进行判断：

        //判断库存,redis原子递减
        long count = redisUtil.decr("seckill-goods:" + goods_id, 1);
        if (count < 0){
            //该球场已被订购，抛出异常
            throw new GlobalException(SeckillCodeMsg.SECKILL_COURT_NULL);
        }

注意： 缓存进redis中的库存只是用来控制进入service层人数的，不是真正的库存。

5.利用mq进行流量削峰

我们可以使用mq进行异步处理，设置最大消费者的数量。从而减少进入数据库请求人数，达到流量削峰的目的：

原理：rabbitmq队列是先进先出的顺序，先来后到。即1000个请求并发，根据最大消费者数量对请求进行限制：如果最大消费者的数量为100，库存为100，则前100个请求抢单成功之后就注定了后900个请求是抢单失败的。

实现方式： 在配置文件中配置最大消费者数量，然后controller中接口作为生产者，service业务类作为消费者，对消息进行监听。

demo：（此处Jackson序列化类省略）

配置文件：

spring:
  rabbitmq:
    host: localhost
    username: guest
    password: guest
    port: 5672
    publisher-confirm-type: correlated    #发布确认模式：correlated即交换机收到消息后触发回调方法
    publisher-returns: true   #回退消息，当找不到routing key对应的队列时，是否回退信息
    listener:
      simple:
        concurrency: 10 #消费者最少数量
        max-concurrency: 100 #消费者最大数量
        prefetch: 1 #消费者每次处理一条消息
        auto-startup: true
        default-requeue-rejected: false  #消息被拒绝是否重新进入队列

 生产者：

OrderMessageDto orderMessageDto = new OrderMessageDto(seckill_id,userId,ip);
//rabbitmq异步处理订单
rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE_ORDER,"order_route", orderMessageDto,
        new CorrelationData(String.valueOf(seckill_id)));

 消费者：

    @RabbitListener(queues = QUEUE_ORDER)
    @Transactional(rollbackFor = GlobalException.class)
    public void receiveOrderMsg(@Headers Channel channel, Message message) {
        log.info("订单队列接收到消息："+new String(message.getBody()));
        OrderMessageDto orderMessageDto = JSON.parseObject(new String(message.getBody()), OrderMessageDto.class);
 
        //捕捉异常，方便业务失败时进行回滚
        try {
            //业务代码逻辑
            //确认消息消费成功
            channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
        }catch (Exception e){
            log.info("订单处理异常");
            e.printStackTrace();
        }
    }

此处省略路由异常callback相关代码，需要请参考：Springboot集成rabbitmq——消息持久化-CSDN博客

一般情况下，我们会在最后创建订单+减数据库库存时使用mq进行异步处理。

6.使用限流算法

可以通过计数器法限流，或是springcloud gateway使用令牌桶算法限制请求数。

计数器算法实现方式：基于redis计数器算法对端口进行限流处理。使用redis缓存访问次数，并定义过期时间，过期时间内达到对应值，则限制访问。主要通过自定义注解+aop的形式对接口进行限流，限制每秒请求数。

demo：

注解：

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.METHOD})
@Documented
public @interface RequestLimit {
    //允许访问次数
    int permitRequest();
    //过期时间
    int second();
}

 aop切面：

@Slf4j
@Aspect
@Component
public class RequestLimitAop {
 
    @Resource
    private AuthJwtProperties authJwtProperties;
    @Resource
    private RedisUtil redisUtil;
    @Resource
    private JwtTokenUtil tokenUtil;
 
    @Around("@annotation(com.seven.seckill.annotation.RequestLimit)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable{
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        //拿limit的注解
        RequestLimit limit = method.getAnnotation(RequestLimit.class);
        if (limit != null) {
 
            //允许的请求数
            int requestCount = limit.permitRequest();
            //key过期时间
            int second = limit.second();
 
            //获取用户id
            ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
            String token = attributes.getRequest().getHeader(authJwtProperties.getHeader());
            //处理前缀
            if (StringUtils.isNotEmpty(token) && token.startsWith(TokenConstants.PREFIX))
            {
                token = token.replaceFirst(TokenConstants.PREFIX, StringUtils.EMPTY);
            }
            //从token中获取用户id
            String userId = tokenUtil.getUserIdFromToken(token);
 
            Integer flag = (Integer) redisUtil.get("cloud-court-seckill:"+method.getName()+":"+userId);
            if (flag==null){
                //设置计数器，second 秒过期
                redisUtil.set("cloud-court-seckill:"+method.getName()+":"+userId, 1, second);
            }else if (flag < requestCount){
                //请求数+1
                redisUtil.incr("cloud-court-seckill:"+method.getName()+":"+userId,1);
            }else {
                //限流
                log.warn("请求过于频繁");
                throw new GlobalException(ExceptionCodeMsg.SYSTEM_BUSY);
            }
        }
        return joinPoint.proceed();
    }
}

将注解放于接口上：

    @RequestLimit(permitRequest = 5,second = 2)     //限制用户每2秒点击次数为5
    public Result<?> test(){
        return new Result<>(ResultEnum.SUCCESS);
    }

注意：次方法一般用于限制单个用户的频繁点击（所以代码中使用用户id做redis中点击次数的key），需要用户先登录才可以访问接口。

基于springcloud gateway的令牌桶限流算法可以参考：springcloud——gateway功能拓展_tang_seven的博客-CSDN博客

7.使用分布式锁

最后，如果需要对抢购活动进行进一步保障，可以使用分布式锁。

具体可以参考：Springboot集成Redis——实现分布式锁-CSDN博客

可以确定的是，上锁必定会影响代码的效率（由于需要一个一个排队进行处理），所以上锁的代码段不易过长，需要自行进行设计。