秒杀后台实现

秒杀后台实现

本文主要讲解项目实战中秒杀如何解决下面问题：

1)实现秒杀异步下单,掌握如何保证生产者&消费者消息不丢失

2)实现防止恶意刷单

3)实现防止相同商品重复秒杀

4)实现秒杀下单接口隐藏

5)实现下单接口限流

1 秒杀异步下单

用户在下单的时候，需要基于JWT令牌信息进行登陆人信息认证，确定当前订单是属于谁的。

针对秒杀的特殊业务场景，仅仅依靠对象缓存或者页面静态化等技术去解决服务端压力还是远远不够。

对于数据库压力还是很大，所以需要异步下单，异步是最好的解决办法，但会带来一些额外的程序上的

复杂性。

1.1 秒杀服务-下单实现

1）将tokenDecode工具类config放入秒杀服务并声明Bean

public static void main(String[] args){
	SpringApplication.run(SeckillApplication,class,args);
}
@Bean
public TokenDecode tokenDecode(){
	return new TokenDecode();
}

2）更新秒杀服务启动类，添加redis配置

/**
	* 设置 redisTemplate 的序列化设置 
	* @param redisConnectionFactory 
	* @return 
	*/ 
@Bean 
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { 
	// 1.创建 redisTemplate 模版 
	RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>(); 
	// 2.关联 redisConnectionFactory
     template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
	// 3.创建 序列化类 
	GenericToStringSerializer genericToStringSerializer = new 	GenericToStringSerializer(Object.class); 
	// 4.序列化类，对象映射设置 
	// 5.设置 value 的转化格式和 key 的转化格式
    template.setValueSerializer(genericToStringSerializer);
    template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); 
    template.afterPropertiesSet(); 
	return template; 
}

2）新建下单controller并声明方法

@RestController 
@CrossOrigin 
@RequestMapping("/seckillorder") 
public class SecKillOrderController { 
	@Autowired 
	private TokenDecode tokenDecode; 
	@Autowired 
	private SecKillOrderService secKillOrderService; 
	/**
	* 秒杀下单 
	* @param time 当前时间段 
	* @param id 秒杀商品id 
	* @return 
	*/ 
	@RequestMapping("/add")
	//获取当前登陆人 
	String username = tokenDecode.getUserInfo().get("username"); 
	boolean result = secKillOrderService.add(id,time,username); 
	if (result){ 
		return new Result(true, StatusCode.OK,"下单成功"); 
	}else{
		return new Result(false,StatusCode.ERROR,"下单失败"); 
		} 
	} 
}

3) 新建service接口

public interface SecKillOrderService { 
/**
* 秒杀下单 
* @param id 商品id 
* @param time 时间段 
* @param username 登陆人姓名 
* @return 
*/ 
boolean add(Long id, String time, String username); 
} 

4）更改预加载秒杀商品

当预加载秒杀商品的时候，提前加载每一个商品的库存信息，后续减库存操作也会先预扣减缓存中的库存再异步扣减mysql数据。

预扣减库存会基于redis原子性操作实现

for (SeckillGoods seckillGoods : seckillGoodsList) { 
	redisTemplate.boundHashOps(SECKILL_GOODS_KEY + 	redisExtName).put(seckillGoods.getId(),seckillGoods); 
		//预加载库存信息 
redisTemplate.OpsForValue(SECKILL_GOODS_STOCK_COUNT_KEY+seckillGoods.getId(),se 
ckillGoods.getStockCount()); 
} 

6）秒杀下单业务层实现

业务逻辑：

获取秒杀商品数据与库存量数据，如果没有库存则抛出异常执行redis预扣减库存,并获取扣减之后的库存值如果扣减完的库存值<=0, 则删除redis中对应的商品信息与库存信息基于mq异步方式完成与mysql数据同步（最终一致性）

注意：库存数据从redis中取出，转换成String

@Service 
public class SecKillOrderServiceImpl implements SecKillOrderService { 
	@Autowired 
	private RedisTemplate redisTemplate; 
	@Autowired 
	private IdWorker idWorker; 
	@Autowired 
	private CustomMessageSender customMessageSender; 
	/**
	* 秒杀下单 
	* @param id 商品id 
	* @param time 时间段 
	* @param username 登陆人姓名 
	* @return 
	*/ 
	@Override 
	public boolean add(Long id, String time, String username) { 
	//获取商品数据 
	SeckillGoods goods = (SeckillGoods) 
redisTemplate.boundHashOps("SeckillGoods_" + time).get(id); 
	String redisStock = (String) redisTemplate.boundValueOps("StockCount_" + 
goods.getId()).get(); 
	if(StringUtils.isEmpty(redisStock)){ 
		return false; 
}
	int value=Integer.parseInt(redisStock); 
	//如果没有库存，则直接抛出异常 
	if(goods==null || value<=0){ 
		return false; 
}
	//redis预扣库存 
	Long stockCount = redisTemplate.boundValueOps("StockCount_" + 
id).decrement(); 
	if (stockCount<=0){ 
	//库存没了 
	//删除商品信息 
	redisTemplate.boundHashOps("SeckillGoods_" + time).delete(id); 
	//删除对应的库存信息 
	redisTemplate.delete("StockCount_" + goods.getId()); 
}
	//有库存 
	//如果有库存，则创建秒杀商品订单 
	SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder(); 
	seckillOrder.setId(idWorker.nextId());
	seckillOrder.setUserId(username); 	
	seckillOrder.setSellerId(goods.getSellerId());
    seckillOrder.setCreateTime(new Date()); 
    seckillOrder.setStatus("0"); 
    //发送消息 
    return true; 
    } 
 }

1.2 生产者保证消息不丢失

按照现有rabbitMQ的相关知识，生产者会发送消息到达消息服务器。但是在实际生产环境下，消息生产者发送的消息很有可能当到达了消息服务器之后，由于消息服务器的问题导致消息丢失，如宕机。因为消息服务器默认会将消息存储在内存中。一旦消息服务器宕机，则消息会产生丢失。因此要保证生产者的消息不丢失，要开始持久化策略。

rabbitMQ持久化： 交换机持久化 队列持久化 消息持久化

但是如果仅仅只是开启这两部分的持久化，也很有可能造成消息丢失。因为消息服务器很有可能在持久化的过程中出现宕机。因此需要通过数据保护机制来保证消息一定会成功进行持久化，否则将一直进行消息发送。

事务机制 
	事务机制采用类数据库的事务机制进行数据保护，当消息到达消息服务器，首先会开启一个事务，接着进 行数据磁盘持久化，只有持久化成功才会进行事务提交，向消息生产者返回成功通知，消息生产者一旦接收成 功通知则不会再发送此条消息。当出现异常，则返回失败通知.消息生产者一旦接收失败通知，则继续发送该 条消息。
	事务机制虽然能够保证数据安全，但是此机制采用的是同步机制，会产生系统间消息阻塞，影响整个系统 的消息吞吐量。从而导致整个系统的性能下降，因此不建议使用。 
	confirm机制 
		confirm模式需要基于channel进行设置, 一旦某条消息被投递到队列之后,消息队列就会发送一个确 认信息给生产者,如果队列与消息是可持久化的, 那么确认消息会等到消息成功写入到磁盘之后发出. 			confirm的性能高,主要得益于它是异步的.生产者在将第一条消息发出之后等待确认消息的同时也可以 继续发送后续的消息.当确认消息到达之后,就可以通过回调方法处理这条确认消息. 如果MQ服务宕机了,则会 返回nack消息. 生产者同样在回调方法中进行后续处理。

1.2.1 开启confifirm机制

1）更改秒杀服务配置文件

rabbitmq: 
	host: 192.168.200.128 
	publisher-confirms: true #开启confirm机制

2）开启队列持久化

@Configuration 
public class RabbitMQConfig { 
	//秒杀商品订单消息 
	public static final String SECKILL_ORDER_KEY="seckill_order"; 
	@Bean 
	public Queue queue(){ 
		//开启队列持久化 
		return new Queue(SECKILL_ORDER_KEY,true); 
		} 
	}

3）消息持久化源码查看

4）增强rabbitTemplate

@Component 
public class CustomMessageSender implements RabbitTemplate.ConfirmCallback { 
	static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CustomMessageSender.class); 
	private static final String MESSAGE_CONFIRM="message_confirm"; 
	@Autowired 
	private RabbitTemplate rabbitTemplate; 
	@Autowired 
	private RedisTemplate redisTemplate; 
	public CustomMessageSender(RabbitTemplate rabbitTemplate) { 
	this.rabbitTemplate = rabbitTemplate; 
	rabbitTemplate.setConfirmCallback(this); 
}
	@Override 
	public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String 
cause) {
	if (ack){ 
	//返回成功通知 
	//删除redis中的相关数据 
	redisTemplate.delete(correlationData.getId()); 
	redisTemplate.delete(MESSAGE_CONFIRM_+correlationData.getId()); 
	}else{
	//返回失败通知 
	Map<String,String> map = 
(Map<String,String>)redisTemplate.opsForHash().entries(MESSAGE_CONFIRM_+correlationData.getId()); 
	String exchange = map.get("exchange"); 
	String routingKey = map.get("routingKey"); 
	String sendMessage = map.get("sendMessage"); 
	//重新发送 
	rabbitTemplate.convertAndSend(exchange,routingKey, 
JSON.toJSONString(sendMessage)); 
	} 
}
	//自定义发送方法 
	public void sendMessage(String exchange,String routingKey,String message){ 
	//设置消息唯一标识并存入缓存 
	CorrelationData correlationData = new 
CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()); 
	redisTemplate.opsForValue().set(correlationData.getId(),message);
	Map<String, String> map = new HashMap<>(); 
	map.put("exchange", exchange); 
	map.put("routingKey", routingKey); 
	map.put("sendMessage", message); 
redisTemplate.opsForHash().putAll(MESSAGE_CONFIRM_+correlationData.getId(),map) 
; 
//携带唯一标识发送消息 
rabbitTemplate.convertAndSend(exchange,routingKey,message,correlationData); 
	} 
}

5）发送消息

更改下单业务层实现

@Autowired 
private CustomMessageSender customMessageSender;

1.3 秒杀下单服务更新库存

1.3.1 异步下单服务service_consume

1）添加依赖

<dependencies> 
<dependency> 
<groupId>com.changgou</groupId> 
<artifactId>changgou_common_db</artifactId> 
<version>1.0-SNAPSHOT</version> 
</dependency> 
<dependency> 
<groupId>org.springframework.cloud</groupId> 
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> 
</dependency> 
<dependency> 
<groupId>com.changgou</groupId> 
<artifactId>changgou_service_order_api</artifactId> 
<version>1.0-SNAPSHOT</version> 
</dependency> 
<dependency> 
<groupId>com.changgou</groupId> 
<artifactId>changgou_service_seckill_api</artifactId> 
<version>1.0-SNAPSHOT</version> 
</dependency> 
<dependency> 
<groupId>com.changgou</groupId> 
<artifactId>changgou_service_goods_api</artifactId> 
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency> 
<dependency> 
<groupId>org.springframework.amqp</groupId> 
<artifactId>spring-rabbit</artifactId> 
</dependency> 
</dependencies> 

2）新建application.yml

server: 
	port: 9022 
spring: 
	jackson: 
		time-zone: GMT+8 
	application: 
		name: sec-consume 
	datasource: 
		driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver 
		url: jdbc:mysql://192.168.200.128:3306/changgou_seckill? 
useUnicode=true&characterEncoding=utf- 
8&useSSL=false&allowMultiQueries=true&serverTimezone=GMT%2b8 
		username: root 
		password: root 
	main: 
		allow-bean-definition-overriding: true #当遇到同样名字的时候，是否允许覆盖注册 
	redis: 
		host: 192.168.200.128 
	rabbitmq: 
		host: 192.168.200.128 
	eureka: 
		client: 
			service-url: 
				defaultZone: http://127.0.0.1:6868/eureka 
		instance: 
			prefer-ip-address: true 
feign: 
	hystrix: 
		enabled: true 
	client: 
		config: 
			default: #配置全局的feign的调用超时时间 如果 有指定的服务配置 默认的配置不会生效 
			connectTimeout: 60000 # 指定的是 消费者 连接服务提供者的连接超时时间 是否能连接 
单位是毫秒
			readTimeout: 20000 # 指定的是调用服务提供者的 服务 的超时时间（） 单位是毫秒 
#hystrix 配置 
hystrix: 
	command: 
		default: 
			execution: 
				timeout: 
				#如果enabled设置为false，则请求超时交给ribbon控制 
				enabled: true 
				isolation: 
					strategy: SEMAPHORE 
					thread: 
					# 熔断器超时时间，默认：1000/毫秒 
						timeoutInMilliseconds: 20000

3）新建启动类

@SpringBootApplication 
@EnableDiscoveryClient 
@MapperScan(basePackages = {"com.changgou.consume.dao"}) 
public class OrderConsumerApplication { 
	public static void main(String[] args) { 
		SpringApplication.run(OrderConsumerApplication.class,args); 
	} 
}

1.3.2 消费者手动ACK下单实现

按照现有RabbitMQ知识，可以得知当消息消费者成功接收到消息后，会进行消费并自动通知消息服务器将该条消息删除。此种方式的实现使用的是消费者自动应答机制。但是此种方式非常的不安全。在生产环境下，当消息消费者接收到消息，很有可能在处理消息的过程中出现意外情况从而导致消息丢失，因为如果使用自动应答机制是非常不安全。我们需要确保消费者当把消息成功处理完成之后，消息服务器才会将该条消息删除。此时要实现这种效果的话，就需要将自动应答转换为手动应答,只有在消息消费者将消息处理完，才会通知消息服务器将该条消息删除。

1）更改配置文件

rabbitmq: 
	host: 192.168.200.128 
	listener: 
		simple: 
			acknowledge-mode: manual #手动

2）定义监听类

@Component 
public class ConsumeListener { 
	@Autowired 
	private SecKillOrderService secKillOrderService; 
	@RabbitListener(queues = RabbitMQConfig.SECKILL_ORDER_KEY) 
	public void receiveSecKillOrderMessage(Channel channel, Message message){ 
	//转换消息 
	SeckillOrder seckillOrder = JSON.parseObject(message.getBody(), 
SeckillOrder.class); 
	//同步mysql订单 
	int rows = secKillOrderService.createOrder(seckillOrder); 
	if (rows>0){ 
		//返回成功通知 
		try { 
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),false); 
		} catch (IOException e) { 
			e.printStackTrace();
	} 
	}else{
	//返回失败通知 
	try {
    //第一个boolean true所有消费者都会拒绝这个消息，false代表只有当前消费者拒 
绝 
	//第二个boolean true当前消息会进入到死信队列，false重新回到原有队列中，默
认回到头部 
channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),false,false); 
	} catch (IOException e) { 
		e.printStackTrace(); 
			} 
		} 
	} 
} 

3）定义业务层接口与实现类

public interface ConsumeService { 
	int handleCreateOrder(SeckillOrder order); 
}

@Service
public class SecKillOrderServiceImpl implements SecKillOrderService { 		 	@Autowired 
	private SeckillGoodsMapper seckillGoodsMapper; 
	@Autowired 
	private SeckillOrderMapper seckillOrderMapper; 
	/**
	* 添加订单 
	* @param seckillOrder 
	* @return 
	*/ 
	@Override 
	@Transactional 
	public int createOrder(SeckillOrder seckillOrder) { 
	int result =seckillGoodsMapper.updateStockCount(seckillOrder.getSeckillId()); 
	if (result<=0){ 
	return result; 
	}
	result =seckillOrderMapper.insertSelective(seckillOrder);
    if (result<=0){ 
    return result;
    }return 1;

数据库字段unsigned介绍 
unsigned-----无符号，修饰int 、char 
ALTER TABLE tb_seckill_goods MODIFY COLUMN stock_count int(11) UNSIGNED DEFAULT NULL COMMENT '剩余库存数';

1.5 流量削峰

在秒杀这种高并发的场景下，每秒都有可能产生几万甚至十几万条消息，如果没有对消息处理量进行任何限制的话，很有可能因为过多的消息堆积从而导致消费者宕机的情况。因此官网建议对每一个消息消费者都设置处理消息总数（消息抓取总数）。

消息抓取总数的值，设置过大或者过小都不好，过小的话，会导致整个系统消息吞吐能力下降，造成性能浪费。过大的话，则很有可能导致消息过多，导致整个系统OOM。因此官网建议每一个消费者将该值设置在100-300之间。

1）更新消费者。

//设置预抓取总数 
channel.basicQos(300);

1.6 秒杀渲染服务-下单实现

1）定义feign接口

@FeignClient(name="seckill") 
public interface SecKillOrderFeign { 
	/**
	 * 秒杀下单 
	 * @param time 当前时间段 
	 * @param id 秒杀商品id 
	 * @return 
	 */ 
	 @RequestMapping("/seckillorder/add") 
	 public Result add(@RequestParam("time") String time, @RequestParam("id") Long id); 
	}

2）定义controller

@Controller 
@CrossOrigin 
@RequestMapping("/wseckillorder")
public class SecKillOrderController { 
	@Autowired 
	private SecKillOrderFeign secKillOrderFeign; 
	/**
		* 秒杀下单 
		* @param time 当前时间段 
		* @param id 秒杀商品id 
		* @return 
		*/ 
		@RequestMapping("/add") 
		@ResponseBody 
		public Result add(String time,Long id){ 
		Result result = secKillOrderFeign.add(time, id); 
		return result; 
		}
	}

2 防止恶意刷单解决

在生产场景下，很有可能会存在某些用户恶意刷单的情况出现。这样的操作对于系统而言，会导致业务出错、脏数据、后端访问压力大等问题的出现。

一般要解决这个问题的话，需要前端进行控制，同时后端也需要进行控制。后端实现可以通过Redisincrde 原子性递增来进行解决。

2.1 更新秒杀服务下单

2.2 防重方法实现

//防止重复提交 
private String preventRepeatCommit(String username,Long id) { 
	String redisKey = "seckill_user_" + username+"_id_"+id; 
	long count = redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey, 1); 
	if (count == 1){ 
		//设置有效期五分钟 
		redisTemplate.expire(redisKey, 5, TimeUnit.MINUTES); 
		return "success"; 
		}
		if (count>1){
        	return "fail"; 
        	}
        	return "fail";
            }

3 防止相同商品重复秒杀

3.1 修改下单业务层实现

3.2 dao层新增查询方法

public interface SeckillOrderMapper extends Mapper<SeckillOrder> { 
	/**
	 * 查询秒杀订单信息 
	 * @param username 
	 * @param id 
	 * @return 
	 */ 
	 @Select("select * from tb_seckill_order where user_id=#{username} and seckill_id=#{id}") 
	 SeckillOrder getSecKillOrderByUserNameAndGoodsId(String username, Long id); }

4 秒杀下单接口隐藏

当前虽然可以确保用户只有在登录的情况下才可以进行秒杀下单，但是无法方法有一些恶意的用户在登录了之后，猜测秒杀下单的接口地址进行恶意刷单。所以需要对秒杀接口地址进行隐藏。

在用户每一次点击抢购的时候，都首先去生成一个随机数并存入redis，接着用户携带着这个随机数去访问秒杀下单，下单接口首先会从redis中获取该随机数进行匹配，如果匹配成功，则进行后续下单操作，如果匹配不成功，则认定为非法访问。

4.1 将随机数工具类放入common工程中

public class RandomUtil { 
	public static String getRandomString() { 
	int length = 15; 
	String base = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"; 
	Random random = new Random(); 
	StringBuffer sb = new StringBuffer(); 
	for (int i = 0; i < length; i++) { 
		int number = random.nextInt(base.length()); 
		sb.append(base.charAt(number)); 
}
	return sb.toString(); 
}
public static void main(String[] args) { 
	String randomString = RandomUtil.getRandomString();
}

4.2秒杀渲染服务定义随机数接口

/** 
* 接口加密 
* 生成随机数存入redis，10秒有效期 
*/
@GetMapping("/getToken") 
@ResponseBody
public String getToken(){ 
	String randomString = RandomUtil.getRandomString(); 
	String cookieValue = this.readCookie(); 
    redisTemplate.boundValueOps("randomcode_"+cookieValue).set(randomString,10, TimeUnit.SECONDS);
	return randomString; 
	}
//读取cookie private String readCookie(){
	HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest(); 
	String cookieValue = CookieUtil.readCookie(request, "uid").get("uid"); 	 
	return cookieValue; 
}

4.3 js修改

修改js下单方法

//秒杀下单 
add:function(id){
	app.msg ='正在下单'; 
	//获取随机数 
	axios.get("/api/wseckillorder/getToken").then(function (response) { 
	var random=response.data; 
	axios.get("/api/wseckillorder/add? time="+moment(app.dateMenus[0]).format("YYYYMMDDHH")+"&id="+id+"&random="+random ).then(function (response) { 
	if (response.data.flag){ 
	app.msg='抢单成功，即将进入支付!'; 
	}else{app.msg='抢单失败'; 
		}
    })
 }) 
}

4.4 秒杀渲染服务更改

修改秒杀渲染服务下单接口

/** 
 * 秒杀下单 
 * @param time 当前时间段 
 * @param id 秒杀商品id 
 * @return 
 */ 
 @RequestMapping("/add") 
 @ResponseBody 
 public Result add(String time,Long id,String random){ 
 //校验密文有效 
 String randomcode = (String) redisTemplate.boundValueOps("randomcode").get(); 	if (StringUtils.isEmpty(randomcode) || !random.equals(randomcode)){ 
 	return new Result(false, StatusCode.ERROR,"无效访问"); 
 }
 	Result result = secKillOrderFeign.add(time, id);
    return result; 
   }

5 秒杀下单接口限流

因为秒杀的特殊业务场景，生产场景下，还有可能要对秒杀下单接口进行访问流量控制，防止过多的请求进入到后端服务器。对于限流的实现方式，我们之前已经接触过通过nginx限流，网关限流。但是他们都是对一个大的服务进行访问限流，如果现在只是要对某一个服务中的接口方法进行限流呢？这里推荐使用google提供的guava工具包中的RateLimiter进行实现，其内部是基于令牌桶算法进行限流计算

1）添加依赖

<dependency> 
	<groupId>com.google.guava</groupId> 
	<artifactId>guava</artifactId> 
	<version>28.0-jre</version> 
</dependency>

2）自定义限流注解

@Documented
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.FIELD, ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AccessLimit {}

3）自定义切面类

@Component 
@Scope 
@Aspect 
public class AccessLimitAop { 
	@Autowired 
	private HttpServletResponse httpServletResponse; 
	private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(20.0); 		  		@Pointcut("@annotation(com.changgou.webSecKill.aspect.AccessLimit)") 
	public void limit(){} @Around("limit()") 
	public Object around(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint){ 
	boolean flag = rateLimiter.tryAcquire(); 
	Object obj = null; 
	try{
		if (flag){ 
		obj=proceedingJoinPoint.proceed(); 
		}else{
		String errorMessage = JSON.toJSONString(new Result(false,StatusCode.ERROR,"fail")); 	  		
		outMessage(httpServletResponse,errorMessage); 
		} 
		}catch (Throwable throwable) { throwable.printStackTrace(); 
		}return obj; 
		}
private void outMessage(HttpServletResponse response, String errorMessage) { 	ServletOutputStream outputStream = null; 
	try {
	response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
    outputStream = response.getOutputStream();
    outputStream.write(errorMessage.getBytes("UTF-8")); 
    } catch (IOException e) { 
    e.printStackTrace(); 
    }finally { 
    try {outputStream.close(); 
    } catch (IOException e) { 
    e.printStackTrace();
    }
  }

4）使用自定义限流注解