# 秒杀传统方式
地址
- Github:https://github.com/dolyw/SeckillEvolution (opens new window)
- Gitee(码云):https://gitee.com/dolyw/SeckillEvolution (opens new window)
- 0. 整体流程
- 1. 传统方式
- 2. 使用乐观锁
- 3. 使用缓存
- 4. 使用分布式限流
- 5. 使用队列异步下单
# 1. 思路介绍
不做任何控制,按照流程进行检查库存,扣库存,下订单,这种方式会存在并发问题
# 2. 代码实现
在SeckillEvolutionController创建一个传统方式下订单入口的方法
- SeckillEvolutionController
/**
* 传统方式下订单
*
* @param id 商品ID
* @return com.example.common.ResponseBean
* @throws Exception
* @author wliduo[i@dolyw.com]
* @date 2019/11/21 19:50
*/
@PostMapping("/createWrongOrder/{id}")
public ResponseBean createWrongOrder(@PathVariable("id") Integer id) throws Exception {
Integer orderCount = seckillEvolutionService.createWrongOrder(id);
return new ResponseBean(HttpStatus.OK.value(), "购买成功", orderCount);
}
在Service添加方法
- ISeckillEvolutionService
/**
* 传统方式的创建订单(并发会出现错误)
*
* @param id
* @return java.lang.Integer
* @throws Exception
* @author wliduo[i@dolyw.com]
* @date 2019/11/22 14:21
*/
Integer createWrongOrder(Integer id) throws Exception;
- ISeckillEvolutionService
/**
* 传统方式(名称注入)
*/
@Autowired
@Qualifier("seckillTraditionService")
private ISeckillService seckillTraditionService;
@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Integer createWrongOrder(Integer id) throws Exception {
// 检查库存
StockDto stockDto = seckillTraditionService.checkStock(id);
// 扣库存
Integer saleCount = seckillTraditionService.saleStock(stockDto);
if (saleCount <= 0) {
throw new CustomException("扣库存失败");
}
// 下订单
Integer orderCount = seckillTraditionService.createOrder(stockDto);
if (saleCount <= 0) {
throw new CustomException("下订单失败");
}
return orderCount;
}
然后创建一个ISeckillService的传统方式的实现类提供上面使用
- SeckillTraditionServiceImpl
package com.example.seckill.impl;
import ...
/**
* 传统方式(并发会出现错误)
*
* @author wliduo[i@dolyw.com]
* @date 2019-11-20 18:03:33
*/
@Service("seckillTraditionService")
public class SeckillTraditionServiceImpl implements ISeckillService {
@Autowired
private StockDao stockDao;
@Autowired
private StockOrderDao stockOrderDao;
@Override
public StockDto checkStock(Integer id) {
StockDto stockDto = stockDao.selectByPrimaryKey(id);
if (stockDto.getCount() > 0) {
return stockDto;
}
throw new CustomException("库存不足");
}
@Override
public Integer saleStock(StockDto stockDto) {
stockDto.setCount(stockDto.getCount() - 1);
stockDto.setSale(stockDto.getSale() + 1);
return stockDao.updateByPrimaryKey(stockDto);
}
@Override
public Integer createOrder(StockDto stockDto) {
StockOrderDto stockOrderDto = new StockOrderDto();
stockOrderDto.setStockId(stockDto.getId());
return stockOrderDao.insertSelective(stockOrderDto);
}
}
# 3. 开始测试
使用JMeter测试上面的代码,JMeter的使用可以查看: JMeter的安装使用 (opens new window)
我们调用一下商品库存初始化的方法,我使用的是PostMan,初始化库存表商品10个库存,而且清空订单表
这时候可以看到我们的数据,库存为10,卖出为0,订单表为空
打开JMeter,添加测试计划(测试计划文件在项目的src\main\resources\jmx下
),模拟500个并发线程测试秒杀10个库存的商品,填写请求地址,点击启动图标开始
可以看到500个并发线程,抢购到了24个订单,而我们的商品实际显示为卖出10,库存还有0
这就是卖超问题了,这是因为同一时间大量线程同时请求校验库存,扣库存,创建订单,这三个操作不在同一个原子,比如,很多线程同时读到库存为10,这样都穿过了校验库存的判断,所以出现卖超问题
在这种情况下就引入了锁的概念,锁区分为乐观锁和悲观锁,悲观锁都是牺牲性能保证数据,所以在这种高并发场景下,一般都是使用乐观锁解决