2024年最新微服务高并发秒杀实战_基于令牌桶实现库存_库存高并发实现

@Select("SELECT order_id,goods_name,inventory,create_time,version from gooods_table where goods_id=#{goodsId}")
GoodsDto getByGoodsId(@Param("goodsId")Long goodsId);
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@Update("update goods_table set inventory=inventory-1,version=version+1 where inventory > 0 and goods_id=#{goodsId} and version=#{version}")
int inventoryDeduction(@Param("goodsId")Long goodsId,@Param("version")Long version);
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@Transactional
public BaseResponse<JSONObject> spike(String phone, Long GoodsId) {
    GoodsDto goodsDto = seckillMapper.getByGoodsId(GoodsId);
    if (goodsDto == null) {
        return setResultError("商品信息不存在!");
    }
    Long version = goodsDto.getVersion();// 先获取版本号
    int row = seckillMapper.inventoryDeduction(GoodsId, version);// 减库存
    // 后续可以生成订单到订单表。。。
}

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使用Jmeter工具压测一下，库存初始化100，模拟200个请求，结论是无论如何都不会出现库存为0的现象（超卖）

但方式①，200个请求，会有100个抢购成功，剩余库存为0，方式②，200个请求只有66个请求成功，剩余库存为34。

实际开发中也可以使用redis锁进行控制，详细参考博主之前的博客！

2. 基于Redis对用户实现频率限制（限流一般都会在网关做）

为了防止某个客户端一直刷下单接口，可以基于redis的setNx命令，实现抢购时用户的频率限制：

@Transactional
public BaseResponse<JSONObject> spike(String phone, Long GoodsId) {
    GoodsDto goodsDto = seckillMapper.getByGoodsId(GoodsId);
    if (goodsDto == null) {
        return setResultError("商品信息不存在!");
    }
    // 用户频率限制 setnx 如果key存在话
    Boolean reusltNx = redisUtil.setNx(phone, seckillId + "", 10l);
    if (!reusltNx) {
        return setResultError("访问次数过多，10秒后再实现重试!");// 直接return，无需执行下面的version++操作
    }
    Long version = goodsDto.getVersion();// 先获取版本号
    int row = seckillMapper.inventoryDeduction(GoodsId, version);// 减库存
    // 后续可以生成订单到订单表。。。
}

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@Component
public class RedisUtil {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    // 如果key存在的话返回fasle 不存在的话返回true（原生redis的setNx命令会返回0或1）
    public Boolean setNx(String key, String value, Long timeout) {
	Boolean setIfAbsent = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
	if (timeout != null) {
	    stringRedisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
	}
	return setIfAbsent;
    }

    public void setList(String key, List<String> listToken) {
        stringRedisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, listToken);
    }
}
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3. 基于库存令牌桶 + MQ 实现异步修改库存并提交订单

在高并发情况下，如果有1万个用户同时秒杀某一商品，对数据库频繁的IO操作，可能会产生数据库崩溃问题（分表分库，读写分离治标不治本），解决方法：基于MQ+库存令牌桶实现。

同时有1万个请求实现秒杀，商品库存只有100个， 实现只需要修改库存100次就可以了：

方案实现流程：商品库存是多少，就提前在redis生成多少对应的库存令牌（这里即为100），在1万个请求中，只要谁能够获取到令牌谁就能够秒杀成功， 获取到秒杀令牌后，在使用mq异步实现修改减去库存。

代码实现：

① 编写生成100个令牌桶接口

    

② 编写获取token代码，并用mq异步发送

RabbitMQ消费者

@Component
Slf4j
public class StockConsumer {
    @Autowired
    private SeckillMapper seckillMapper;
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    @RabbitListener(queues = "modify_inventory_queue")
    @Transactional
    public void process(Message message, @Headers Map<String, Object> headers, Channel channel) throws IOException {
	String messageId = message.getMessageProperties().getMessageId();
	String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
	JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(msg);
	// 1.获取秒杀id
	Long goodsId = jsonObject.getLong("seckillId");
	SeckillEntity seckillEntity = seckillMapper.findBySeckillId(goodsId);
	if (seckillEntity == null) {
	    log.warn("goodsId:{},商品信息不存在!", goodsId);
	    return;
	}
	Long version = seckillEntity.getVersion();
        // 2.减库存
	int inventoryDeduction = seckillMapper.inventoryDeduction(goodsId, version);
	if (!toDaoResult(inventoryDeduction)) {
	    log.info(">>>seckillId:{}修改库存失败", goodsId);
	    return;
	}
	// 3.添加订单
	OrderEntity orderEntity = new OrderEntity();
	String phone = jsonObject.getString("phone");
	orderEntity.setUserPhone(phone);
	orderEntity.setSeckillId(goodsId);
	orderEntity.setState(1l);
	int insertOrder = orderMapper.insertOrder(orderEntity);
	if (!toDaoResult(insertOrder)) {
	    return;
	}
	log.info(">>>成功消费seckillId:{}，秒杀成功！", goodsId);
    }
    // 调用数据库层判断
    public Boolean toDaoResult(int result) {
        return result > 0 ? true : false;
    }
}
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③  提供一个根据用户信息查询秒杀结果接口（实际开发中，也可以根据userId）

@GetMapping("/checkSpike")
public BaseResponse<JSONObject> getOrder(String phone, Long goodsId) {
    if (StringUtils.isEmpty(phone)) {
	return setResultError("手机号码不能为空!");
    }
    if (goodsId== null) {
    	return setResultError("商品库存id不能为空!");
    }
    OrderEntity orderEntity = orderMapper.findByOrder(phone, goodsId);
    if (orderEntity == null) {
    	return setResultError("正在排队中.....");// 要么还没被mq消费，要么没抢到token令牌
    }
    return setResultSuccess("恭喜你秒杀成功!");
}
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public interface OrderMapper {
    @Select("SELECT goods_id,user_phone,stateFROM order_table WHERE USER_PHONE=#{phone} and goods_id=#{goodsId} AND STATE=1")
    OrderEntity findByOrder(@Param("phone")String phone, @Param("goodsId")Long goodsId);
}

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前端需要写一个定时器，用于查询秒杀成功状态：

前端调用秒杀接口spike，如果秒杀成功的话，返回正在排队中。。。

前端写一个定时器调用checkSpike接口，使用手机号/userId + 商品id查询是否秒杀成功。

（如果调用spike返回售罄，则前端不用写定时器）

    

三. 网关优化

1. 基于Google的guava实现限流（基于令牌桶）

令牌桶实现原理： 以规定的速率往令牌桶中存入Token，用户请求必须获取到令牌中的Token才可以处理 请求，如果没有从令牌桶中获取到令牌则丢失该请求。 例如：令牌桶中最多只能存放50个Token，以规定速率存入Token实现在高并发情况下限流 。

Google的Guava工具包中就提供了一个限流工具类——RateLimiter，本文也是通过使用该工具类来实现限流功能。RateLimiter是基于“令牌通算法”来实现限流的，具体步骤如下：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
</dependency>
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在zuul网关过滤器的run方法里，加入以下代码：

@Component
@Slf4j
public class GatewayFilter extends ZuulFilter {
    // 每秒存入令牌中token数为1


### 如何自学黑客&网络安全


#### 黑客零基础入门学习路线&规划


**初级黑客**  
 **1、网络安全理论知识（2天）**  
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**3、操作系统基础（一周）**  
 ①Windows系统常见功能和命令  
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