秒杀大闸原理
- 依靠秒杀令牌的授权原理,定制化发牌逻辑,实现大闸功能;
- 根据秒杀商品初始库存,颁发对应数量的令牌,控制大闸流量,比如初始库存 100 件,就发放 100 个令牌,实际实现的时候,颁发的令牌数量会比初始库存多一些,因为并不是所有的用户下单完成之后就会购买,多发一下,让更多的用户有竞争的机会;
- 将用户的风控策略,前置到秒杀令牌的发放中(之前的令牌发放中已经完成了);
- 将库存售罄判断前置到秒杀令牌的发放中;
秒杀大闸实现
发布活动的时候就把大闸设置好
- 大闸发放的令牌数 = 初始库存 × 大闸发放因子(5);
@Override
public void publishPromo(Integer promoId) {
PromoDO promoDO = promoDOMapper.selectByPrimaryKey(promoId);
if (promoDO.getItemId() == null || promoDO.getItemId().intValue() == 0) {
return;
}
ItemModel itemModel = itemService.getItemById(promoDO.getItemId());
redisTemplate.opsForValue().set("promo_item_stock_" + itemModel.getId(), itemModel.getStock());
// 将大闸的限制数设置到 Redis 内
redisTemplate.opsForValue().set("promo_door_count_" + promoId, itemModel.getStock().intValue() * 5);
}
发放令牌的时候要受大闸的控制
- 售罄标识验证也从下单的逻辑中,前置到发放令牌的逻辑中,如果售罄了,就不发放令牌了;
- 每次发放令牌前,先从大闸中把令牌数减 1,减完如果还 >= 0,再发放令牌;
@Override
public String generateSecondKillToken(Integer promoId, Integer itemId, Integer userId) {
// 1. 判断库存是否已经售罄,若对应的售罄 key 存在,则直接返回下单失败
if (redisTemplate.hasKey("promo_item_stock_invalid_" + itemId)) {
return null;
}
// 2. 获取活动信息
PromoDO promoDO = promoDOMapper.selectByPrimaryKey(promoId);
PromoModel promoModel = convertFromPromoDO(promoDO);
if (promoModel == null) {
return null;
}
if (promoModel.getStartTime().isAfterNow()) {
promoModel.setStatus(1);
} else if (promoModel.getEndTime().isBeforeNow()) {
promoModel.setStatus(3);
} else {
promoModel.setStatus(2);
}
// 3. 判断活动是否正在进行
if (promoModel.getStatus().intValue() != 2) {
return null;
}
// 4. 校验商品信息和用户信息
ItemModel itemModel = itemService.getItemByIdInCache(itemId);
if (itemModel == null) {
return null;
}
UserModel userModel = userService.getUserByIdInCache(userId);
if (userModel == null) {
return null;
}
// 5. 获取秒杀大闸的 count 数量
long result = redisTemplate.opsForValue().increment("promo_door_count_" + promoId, -1);
if (result < 0) {
return null;
}
// 6. 生成秒杀令牌,并存入 Redis 中
String token = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
redisTemplate.opsForValue().set("promo_token_" + promoId + "_userid_" + userId + "_itemid_" + itemId, token);
redisTemplate.expire("promo_token_" + promoId + "_userid_" + userId + "_itemid_" + itemId, 5, TimeUnit.MINUTES);
return token;
}
秒杀大闸缺陷
- 浪涌流量涌入后,系统是无法应对的,比如爆款商品的库存是 10 万,大闸因子 5 的话,也会造成 50w 的 TPS;
- 多库存,多商品等场景下,令牌的保护能力是比较弱的;
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