Java秒杀系统(十四)：基于Redis的原子操作优化秒杀逻辑

2022-09-03 13:00:24

摘要：本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第十四篇，本文将借助缓存中间件Redis的“单线程”特性及其原子操作一同优化“秒杀系统中秒杀的核心业务逻辑”，彻底初步解决“库存超卖”、“重复秒杀”等问题。

内容：对于缓存中间件Redis，相信各位小伙伴或多或少都有听说过，甚至实战过，本文我们将基于SpringBoot整合Redis中间件，并基于其优秀的“单线程”特性和原子操作实现一种“分布式锁”，进而控制“高并发情况下多线程对于共享资源的访问”，最终解决“并发安全”，即“库存超卖”或者“重复秒杀”的问题！

（1）按照惯例，首先我们需要加入Redis的第三方依赖，如下所示：

<!-- redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
    <version>1.3.5.RELEASE</version>
</dependency>

紧接着，需要在application.properties配置文件中加入Redis服务所在的Host、端口Post、链接密钥Password等信息，如下所示：

#redis
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
#spring.redis.password=
redis.config.host=redis://127.0.0.1:6379

（2）紧接着，我们还需要自定义注入跟Redis的操作组件相关的Bean配置，在这里主要是自定义注入配置RedisTemplate跟StringRedisTemplate操作组件，并指定其对应的Key、Value的序列化策略：

// redis的通用化配置
@Configuration
public class RedisConfig {
    @Autowired
    private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;

    @Bean
    public RedisTemplate<String,Object> redisTemplate(){
        RedisTemplate<String,Object> redisTemplate=new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //TODO:指定Key、Value的序列化策略
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(new JdkSerializationRedisSerializer());

        redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        return redisTemplate;
    }

    @Bean
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(){
        StringRedisTemplate stringRedisTemplate=new StringRedisTemplate();
        stringRedisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return stringRedisTemplate;
    }
}

（3）至此，可以说是做好了充足的准备，接下来我们就可以拿来用了！为了区分之前的秒杀逻辑方法，我们开了一个新的秒杀逻辑方法killItemV3，并采用Redis的原子操作SETNX和EXPIRE方法来实现一种“分布式锁”，进而控制高并发多线程对共享资源的访问，其完整源代码如下所示：

//商品秒杀核心业务逻辑的处理-redis的分布式锁
@Override
public Boolean killItemV3(Integer killId, Integer userId) throws Exception {
    Boolean result=false;

    if (itemKillSuccessMapper.countByKillUserId(killId,userId) <= 0){

        //TODO:借助Redis的原子操作实现分布式锁-对共享操作-资源进行控制
        ValueOperations valueOperations=stringRedisTemplate.opsForValue();
        final String key=new StringBuffer().append(killId).append(userId).append("-RedisLock").toString();
        final String value=RandomUtil.generateOrderCode();
        Boolean cacheRes=valueOperations.setIfAbsent(key,value); 
        if (cacheRes){
            stringRedisTemplate.expire(key,30, TimeUnit.SECONDS);

            try {
                ItemKill itemKill=itemKillMapper.selectByIdV2(killId);
                if (itemKill!=null && 1==itemKill.getCanKill() && itemKill.getTotal()>0){
                    int res=itemKillMapper.updateKillItemV2(killId);
                    if (res>0){
                        commonRecordKillSuccessInfo(itemKill,userId);

                        result=true;
                    }
                }
            }catch (Exception e){
                throw new Exception("还没到抢购日期、已过了抢购时间或已被抢购完毕！");
            }finally {
                if (value.equals(valueOperations.get(key).toString())){
                    stringRedisTemplate.delete(key);
                }
            }
        }
    }else{
        throw new Exception("Redis-您已经抢购过该商品了!");
    }
    return result;
}

在上述代码中，我们主要是通过以下几个操作综合实现了“分布式锁”的功能，其中包括

（1）valueOperations.setIfAbsent(key,value);：表示当前的Key如果不存在于缓存中，那么将设置值成功，反之，如果Key已经存在于缓存中了，那么设置值将不成功！通过这一特性，我们可以将“KillId和UserId的一一对应关系~即一个人只能抢到一个商品”组合在一起作为Key！

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