java 用redis如何处理电商平台，秒杀、抢购超卖

平民小白 2017-11-15

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一、刚来公司时间不长，看到公司原来的同事写了这样一段代码，下面贴出来：

1、这是在一个方法调用下面代码的部分：

[java] view plain copy

print?

if (!this.checkSoldCountByRedisDate(key, limitCount, buyCount, endDate)) {// 标注10：
throw new ServiceException("您购买的商品【" + commodityTitle + "】,数量已达到活动限购量");
}

2、下面是判断超卖的方法：

[java] view plain copy

print?

/** 根据缓存数据查询是否卖超 */
//标注：1；synchronized
private synchronized boolean checkSoldCountByRedisDate(String key, int limitCount, int buyCount, Date endDate) {
boolean flag = false;
if (redisUtil.exists(key)) {//标注:2;redisUtil.exists(key)
Integer soldCount = (int) redisUtil.get(key);//标注：3；redisUtil.get(key)
Integer totalSoldCount = soldCount + buyCount;
if (limitCount > (totalSoldCount)) {
flag = false;//标注：4；flag = false
} else {
if (redisUtil.tryLock(key, 80)) {//标注：5；rdisUtil.tryLock(key, 80)
redisUtil.remove(key);// 解锁 //标注：6；redisUtil.remove(key)
redisUtil.set(key, totalSoldCount);//标注：7；redisUtil.set(key, totalSoldCount)
flag = true;
} else {
throw new ServiceException("活动太火爆啦,请稍后重试");
}
}
} else {
//标注:8;redisUtil.set(key, new String("buyCount"), DateUtil.diffDateTime(endDate, new Date()))
redisUtil.set(key, new String("buyCount"), DateUtil.diffDateTime(endDate, new Date()));
flag = false;
}
return flag;
}

3、上面提到的redisUtil类中的方法，其中redisTemplate为org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;这个不了解的可以去网上找下，spring-data-redis.jar的相关文档，贴出来redisUtil用到的相关方法：

[java] view plain copy

print?

/**
* 判断缓存中是否有对应的value
*
* @param key
* @return
*/
public boolean exists(final String key) {
return redisTemplate.hasKey(key);
}
/**
* 将键值对设定一个指定的时间timeout.
*
* @param key
* @param timeout
* 键值对缓存的时间，单位是毫秒
* @return 设置成功返回true，否则返回false
*/
public boolean tryLock(String key, long timeout) {
boolean isSuccess = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "");
if (isSuccess) {//标注：9；redisTemplate.expire
redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
return isSuccess;
}
/**
* 读取缓存
*
* @param key
* @return
*/
public Object get(final String key) {
Object result = null;
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
result = operations.get(key);
return result;
}
/**
* 删除对应的value
*
* @param key
*/
public void remove(final String key) {
if (exists(key)) {
redisTemplate.delete(key);
}
}
/**
* 写入缓存
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public boolean set(final String key, Object value) {
return set(key, value, null);
}
/**
*
* @Title: set
* @Description: 写入缓存带有效期
* @param key
* @param value
* @param expireTime
* @return boolean 返回类型
* @throws
*/
public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) {
boolean result = false;
try {
ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();
operations.set(key, value);
if (expireTime != null) {
redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);
}
result = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result;
}

4、上面提到的DateUtil类，我会在下面用文件的形式发出来！

二、现在我们来解读下这段代码，看看作者的意图，以及问题点在什么地方，这样帮助更多的人了解，在电商平台如何处理在抢购、秒杀时出现的超卖的情况处理

1、参数说明，上面checkSoldCountByRedisDate方法，有4个参数分别是：

key：购买数量的计数，放于redis缓存中的key；

limitCount：查找源码发现，原注释为：总限购数量；

buyCount：为当前一次请求下单要购买的数量；

endDate：活动结束时间；

2、通过上面的标注，我们来解析原作者的意图：

标注1：想通过synchronized关键字实现同步，看似没问题

标注2：通过redisUtil.exists方法判断key是否存在，看似没什么问题

标注3：redisUtil.get(key)获取购买总数，似乎也没问题

标注4：当用户总购买数量<总限购量返回false，看起来只是一个简单的判断

标注5:想通过redisUtil.tryLock加锁，实现超卖的处理，后面的代码实现计数，好像也没什么问题
标注6：标注5加了锁，那么通过redisUtil.remove解锁，看起来顺理成章

标注7：通过redisUtil.set来记录用户购买量，原作者应该是这个意思了

标注8：如果标注2判断的key不存在，在这里创建一个key，看起来代码好像也是要这么写

标注9：我想原作者是不想出现死锁，用redisTemplate.expire做锁超时的方式来解除死锁，这样是可以的

3、针对上面作者意图的分析，我们来看下，看似没有问题的，是否真的就是没问题！呵呵。。，好贱！

下面看看每个标注，可能会出现的问题：

标注1：synchronized关键字，在分布式高并发的情况下，不能实现同步处理，不信测试下就知道了；

那么就可能会出现的问题是：

现在同一用户发起请A、B或不同用户发起请求A、B，会同时进入checkSoldCountByRedisDate方法并执行

标注2：当抢购开始时，A、B请求同时率先抢购，进入checkSoldCountByRedisDate方法，

A、B请求被redisUtil.exists方法判断key不存在，

从而执行了标注8的部分，同时去执行一个创建key的动作；

真的是好坑啊！第一个开始抢购都抢不到！

标注3：当请求A、B同时到达时，假设：请求A、B当前购买buyCount参数为40，标注3得到的soldCount=50，limitCount=100，

此时请求A、B得到的totalSoldCount均为90，问题又来了

标注4：limitCount > (totalSoldCount)：totalSoldCount=90，limitCount=100，些时flag就等于 false，

返回给标注10的位置抛出异常信息（throw new ServiceException("您购买的商品【" + commodityTitle + "】,数量已达到活动限购量");）；

请求A、B都没抢到商品。什么鬼？总共购买90，总限购量是100，这就抛出异常达到活动限购数，我开始看不懂了

标注5：在这里加锁的时候，如果当执行到标注9：isSuccess=true,客户端中断，不执行标注9以后的代码，

完蛋，死锁出现了！谁都别想抢到

下面我们假设A请求比B请求稍慢一点儿到达时，A、B请求的buyCount参数为40，标注3得到的soldCount=50、limitCount=100去执行的else里面的代码，

也就checkSoldCountByRedisDate方法中的：

[java] view plain copy

print?

else {
if (redisUtil.tryLock(key, 80)) {
redisUtil.remove(key);// 解锁
redisUtil.set(key, totalSoldCount);
flag = true;
} else {
throw new ServiceException("活动太火爆啦,请稍后重试");
}
}

标注6、7：A请求先到达，假设加锁成功，并成功释放锁，设置的key的值为90后，这里B请求也加锁成功，释放锁成功，设置key的值为90，

那么问题来了：

A、B各买40，原购买数为50，总限量数为100，40+40+50=130，大于最大限量数却成功执行，我了个去，公司怎么向客户交代！

凌晨了，废话不多说了，关键还要看问题怎么处理，直接上代码吧！调用的地方就不看了，其实，代码也没几行，有注释大家一看就明白了：

[java] view plain copy

print?

/**
*
* 雷------2016年6月17日
*
* @Title: checkSoldCountByRedisDate
* @Description: 抢购的计数处理（用于处理超卖）
* @param @param key 购买计数的key
* @param @param limitCount 总的限购数量
* @param @param buyCount 当前购买数量
* @param @param endDate 抢购结束时间
* @param @param lock 锁的名称与unDieLock方法的lock相同
* @param @param expire 锁占有的时长（毫秒）
* @param @return 设定文件
* @return boolean 返回类型
* @throws
*/
private boolean checkSoldCountByRedisDate(String key, int limitCount, int buyCount, Date endDate, String lock, int expire) {
boolean check = false;
if (this.lock(lock, expire)) {
Integer soldCount = (Integer) redisUtil.get(key);
Integer totalSoldCount = (soldCount == null ? 0 : soldCount) + buyCount;
if (totalSoldCount <= limitCount) {
redisUtil.set(key, totalSoldCount, DateUtil.diffDateTime(endDate, new Date()));
check = true;
}
redisUtil.remove(lock);
} else {
if (this.unDieLock(lock)) {
logger.info("解决了出现的死锁");
} else {
throw new ServiceException("活动太火爆啦,请稍后重试");
}
}
return check;
}
/**
*
* 雷------2016年6月17日
*
* @Title: lock
* @Description: 加锁机制
* @param @param lock 锁的名称
* @param @param expire 锁占有的时长（毫秒）
* @param @return 设定文件
* @return Boolean 返回类型
* @throws
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public Boolean lock(final String lock, final int expire) {
return (Boolean) redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
@Override
public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
boolean locked = false;
byte[] lockValue = redisTemplate.getValueSerializer().serialize(DateUtil.getDateAddMillSecond(null, expire));
byte[] lockName = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(lock);
locked = connection.setNX(lockName, lockValue);
if (locked)
connection.expire(lockName, TimeoutUtils.toSeconds(expire, TimeUnit.MILLISECONDS));
return locked;
}
});
}
/**
*
* 雷------2016年6月17日
*
* @Title: unDieLock
* @Description: 处理发生的死锁
* @param @param lock 是锁的名称
* @param @return 设定文件
* @return Boolean 返回类型
* @throws
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public Boolean unDieLock(final String lock) {
boolean unLock = false;
Date lockValue = (Date) redisTemplate.opsForValue().get(lock);
if (lockValue != null && lockValue.getTime() <= (new Date().getTime())) {
redisTemplate.delete(lock);
unLock = true;
}
return unLock;
}

下面会把上面方法中用到的相关DateUtil类的方法贴出来：

[java] view plain copy

print?

/**
* 日期相减(返回秒值)
* @param date Date
* @param date1 Date
* @return int
* @author
*/
public static Long diffDateTime(Date date, Date date1) {
return (Long) ((getMillis(date) - getMillis(date1))/1000);
}
public static long getMillis(Date date) {
Calendar c = Calendar.getInstance();
c.setTime(date);
return c.getTimeInMillis();
}
/**
* 获取指定日期后指定毫秒后的 Date
*
* @param date
* @param millSecond
* @return
*/
public static Date getDateAddMillSecond(Date date, int millSecond) {
Calendar cal = Calendar.getInstance();
if (null != date) {// 没有就取当前时间
cal.setTime(date);
}
cal.add(Calendar.MILLISECOND, millSecond);
return cal.getTime();
}

到这里就结束！

新补充：

[java] view plain copy

print?

import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.TimeoutUtils;
import org.springframework.stereotype.Component;
import cn.mindmedia.jeemind.framework.utils.redis.RedisUtils;
import cn.mindmedia.jeemind.utils.DateUtils;
/**
* @ClassName: LockRetry
* @Description: 此功能只用于促销组
* @author 雷
* @date 2017年7月29日上午11:54:54
*
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
@Component("lockRetry")
public class LockRetry {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
*
* @Title: retry
* @Description: 重入锁
* @author 雷
* @param @param lock 名称
* @param @param expire 锁定时长（秒），建议10秒内
* @param @param num 取锁重试试数，建议不大于3
* @param @param interval 重试时长
* @param @param forceLock 强制取锁，不建议；
* @param @return
* @param @throws Exception 设定文件
* @return Boolean 返回类型
* @throws
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public Boolean retryLock(final String lock, final int expire, final int num, final long interval, final boolean forceLock) throws Exception {
Date lockValue = (Date) redisTemplate.opsForValue().get(lock);
if (forceLock) {
RedisUtils.remove(lock);
}
if (num <= 0) {
if (null != lockValue && lockValue.getTime() >= (new Date().getTime())) {
logger.debug(String.valueOf((lockValue.getTime() - new Date().getTime())));
Thread.sleep(lockValue.getTime() - new Date().getTime());
RedisUtils.remove(lock);
return retryLock(lock, expire, 1, interval, forceLock);
}
return false;
} else {
return (Boolean) redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
@Override
public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
boolean locked = false;
byte[] lockValue = redisTemplate.getValueSerializer().serialize(DateUtils.getDateAdd(null, expire, Calendar.SECOND));
byte[] lockName = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(lock);
logger.debug(lockValue.toString());
locked = connection.setNX(lockName, lockValue);
if (locked)
return connection.expire(lockName, TimeoutUtils.toSeconds(expire, TimeUnit.SECONDS));
else {
try {
Thread.sleep(interval);
return retryLock(lock, expire, num - 1, interval, forceLock);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return locked;
}
}
}
});
}
}
}