实现高并发秒杀的 7 种方式，写的太好了，建议收藏！！

点击关注公众号，Java干货及时送达  学习 Spring Cloud 微服务的正确姿势！  用上 ChatGPT 啦，强的离谱！  终于把 Spring Boot 3.0 写成书了！ 1.引言 高并发场景在现场的日常工作中很常见，特别是在互联网公司中，这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。文章末尾会附上文章的所有代码、脚本和测试用例。 本文环境： SpringBoot 2. 0 Comments

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 学习 Spring Cloud 微服务的正确姿势！

 用上 ChatGPT 啦，强的离谱！

 终于把 Spring Boot 3.0 写成书了！

1.引言

高并发场景在现场的日常工作中很常见，特别是在互联网公司中，这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。文章末尾会附上文章的所有代码、脚本和测试用例。

  • 本文环境： SpringBoot 2.5.7 + MySQL 8.0 X + MybatisPlus + Swagger2.9.2

  • 模拟工具： Jmeter

  • 模拟场景： 减库存->创建订单->模拟支付

2.商品秒杀-超卖

在开发中，对于下面的代码，可能很熟悉：在Service里面加上@Transactional事务注解和Lock锁。

Spring Boot 基础就不介绍了，推荐看这个免费教程：

控制层：Controller

@ApiOperation(value="秒杀实现方式——Lock加锁")
@PostMapping("/start/lock")
public Result startLock(long skgId){try {log.info("开始秒杀方式一...");final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;Result result = secondKillService.startSecondKillByLock(skgId, userId);if(result != null){log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));}else{log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {}return Result.ok();
}

业务层：Service

@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByLock(long skgId, long userId) {lock.lock();try {// 校验库存SecondKill secondKill = secondKillMapper.selectById(skgId);Integer number = secondKill.getNumber();if (number > 0) {// 扣库存secondKill.setNumber(number - 1);secondKillMapper.updateById(secondKill);// 创建订单SuccessKilled killed = new SuccessKilled();killed.setSeckillId(skgId);killed.setUserId(userId);killed.setState((short) 0);killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));successKilledMapper.insert(killed);// 模拟支付Payment payment = new Payment();payment.setSeckillId(skgId);payment.setSeckillId(skgId);payment.setUserId(userId);payment.setMoney(40);payment.setState((short) 1);payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));paymentMapper.insert(payment);} else {return Result.error(SecondKillStateEnum.END);}} catch (Exception e) {throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");} finally {lock.unlock();}return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

对于上面的代码应该没啥问题吧，业务方法上加事务，在处理业务的时候加锁。

但上面这样写法是有问题的，会出现超卖的情况，看下测试结果：模拟1000个并发，抢100商品。

这里在业务方法开始加了锁，在业务方法结束后释放了锁。但这里的事务提交却不是这样的，有可能在事务提交之前，就已经把锁释放了，这样会导致商品超卖现象。所以加锁的时机很重要！

另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。

3. 解决商品超卖

对于上面超卖现象，主要问题出现在事务中锁释放的时机，事务未提交之前，锁已经释放。（事务提交是在整个方法执行完）。如何解决这个问题呢，就是把加锁步骤提前

  • 可以在controller层进行加锁

  • 可以使用Aop在业务方法执行之前进行加锁

3.1 方式一（改进版加锁）

@ApiOperation(value="秒杀实现方式——Lock加锁")
@PostMapping("/start/lock")
public Result startLock(long skgId){// 在此处加锁lock.lock();try {log.info("开始秒杀方式一...");final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;Result result = secondKillService.startSecondKillByLock(skgId, userId);if(result != null){log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));}else{log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// 在此处释放锁lock.unlock();}return Result.ok();
}

上面这样的加锁就可以解决事务未提交之前，锁释放的问题，可以分三种情况进行压力测试：

  • 并发数1000，商品100

  • 并发数1000，商品1000

  • 并发数2000，商品1000

对于并发量大于商品数的情况，商品秒杀一般不会出现少卖的请况，但对于并发数小于等于商品数的时候可能会出现商品少卖情况，这也很好理解。

对于没有问题的情况就不贴图了，因为有很多种方式，贴图会太多

3.2 方式二（AOP版加锁）

对于上面在控制层进行加锁的方式，可能显得不优雅，那就还有另一种方式进行在事务之前加锁，那就是AOP

自定义AOP注解

@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public  @interface ServiceLock {String description()  default "";
}

定义切面类

@Slf4j
@Component
@Scope
@Aspect
@Order(1) //order越小越是最先执行，但更重要的是最先执行的最后结束
public class LockAspect {/*** 思考：为什么不用synchronized* service 默认是单例的，并发下lock只有一个实例*/private static  Lock lock = new ReentrantLock(true); // 互斥锁 参数默认false，不公平锁// Service层切点     用于记录错误日志@Pointcut("@annotation(com.scorpios.secondkill.aop.ServiceLock)")public void lockAspect() {}@Around("lockAspect()")public  Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) {lock.lock();Object obj = null;try {obj = joinPoint.proceed();} catch (Throwable e) {e.printStackTrace();throw new RuntimeException();} finally{lock.unlock();}return obj;}
}

在业务方法上添加AOP注解

@Override
@ServiceLock // 使用Aop进行加锁
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByAop(long skgId, long userId) {try {// 校验库存SecondKill secondKill = secondKillMapper.selectById(skgId);Integer number = secondKill.getNumber();if (number > 0) {//扣库存secondKill.setNumber(number - 1);secondKillMapper.updateById(secondKill);//创建订单SuccessKilled killed = new SuccessKilled();killed.setSeckillId(skgId);killed.setUserId(userId);killed.setState((short) 0);killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));successKilledMapper.insert(killed);//支付Payment payment = new Payment();payment.setSeckillId(skgId);payment.setSeckillId(skgId);payment.setUserId(userId);payment.setMoney(40);payment.setState((short) 1);payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));paymentMapper.insert(payment);} else {return Result.error(SecondKillStateEnum.END);}} catch (Exception e) {throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");}return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

控制层：

@ApiOperation(value="秒杀实现方式二——Aop加锁")
@PostMapping("/start/aop")
public Result startAop(long skgId){try {log.info("开始秒杀方式二...");final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;Result result = secondKillService.startSecondKillByAop(skgId, userId);if(result != null){log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));}else{log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return Result.ok();
}

这种方式在对锁的使用上，更高阶、更美观！

3.3 方式三（悲观锁一）

除了上面在业务代码层面加锁外，还可以使用数据库自带的锁进行并发控制。

悲观锁，什么是悲观锁呢？通俗的说，在做任何事情之前，都要进行加锁确认。这种数据库级加锁操作效率较低。

使用for update一定要加上事务，当事务处理完后，for update才会将行级锁解除

如果请求数和秒杀商品数量一致，会出现少卖

@ApiOperation(value="秒杀实现方式三——悲观锁")
@PostMapping("/start/pes/lock/one")
public Result startPesLockOne(long skgId){try {log.info("开始秒杀方式三...");final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;Result result = secondKillService.startSecondKillByUpdate(skgId, userId);if(result != null){log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));}else{log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return Result.ok();
}

业务逻辑

@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByUpdate(long skgId, long userId) {try {// 校验库存-悲观锁SecondKill secondKill = secondKillMapper.querySecondKillForUpdate(skgId);Integer number = secondKill.getNumber();if (number > 0) {//扣库存secondKill.setNumber(number - 1);secondKillMapper.updateById(secondKill);//创建订单SuccessKilled killed = new SuccessKilled();killed.setSeckillId(skgId);killed.setUserId(userId);killed.setState((short) 0);killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));successKilledMapper.insert(killed);//支付Payment payment = new Payment();payment.setSeckillId(skgId);payment.setSeckillId(skgId);payment.setUserId(userId);payment.setMoney(40);payment.setState((short) 1);payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));paymentMapper.insert(payment);} else {return Result.error(SecondKillStateEnum.END);}} catch (Exception e) {throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");} finally {}return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

Dao层

@Repository
public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {/*** 将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁* @param skgId* @return*/@Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);}

上面是利用for update进行对查询数据加锁，加的是行锁。

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3.4 方式四（悲观锁二）

悲观锁的第二种方式就是利用update更新命令来加表锁

/*** UPDATE锁表* @param skgId  商品id* @param userId    用户id* @return*/
@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByUpdateTwo(long skgId, long userId) {try {// 不校验，直接扣库存更新int result = secondKillMapper.updateSecondKillById(skgId);if (result > 0) {//创建订单SuccessKilled killed = new SuccessKilled();killed.setSeckillId(skgId);killed.setUserId(userId);killed.setState((short) 0);killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));successKilledMapper.insert(killed);//支付Payment payment = new Payment();payment.setSeckillId(skgId);payment.setSeckillId(skgId);payment.setUserId(userId);payment.setMoney(40);payment.setState((short) 1);payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));paymentMapper.insert(payment);} else {return Result.error(SecondKillStateEnum.END);}} catch (Exception e) {throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");} finally {}return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

Dao层

@Repository
public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {/*** 将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁* @param skgId* @return*/@Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);@Update(value = "UPDATE seckill SET number=number-1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND number > 0")int updateSecondKillById(@Param("skgId") long skgId);
}

3.5 方式五（乐观锁）

乐观锁，顾名思义，就是对操作结果很乐观，通过利用version字段来判断数据是否被修改

乐观锁，不进行库存数量的校验，直接做库存扣减

这里使用的乐观锁会出现大量的数据更新异常（抛异常就会导致购买失败）、如果配置的抢购人数比较少、比如120:100(人数:商品) 会出现少买的情况，不推荐使用乐观锁。

@ApiOperation(value="秒杀实现方式五——乐观锁")
@PostMapping("/start/opt/lock")
public Result startOptLock(long skgId){try {log.info("开始秒杀方式五...");final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;// 参数添加了购买数量Result result = secondKillService.startSecondKillByPesLock(skgId, userId,1);if(result != null){log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));}else{log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return Result.ok();
}
@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Result startSecondKillByPesLock(long skgId, long userId, int number) {// 乐观锁，不进行库存数量的校验，直接try {SecondKill kill = secondKillMapper.selectById(skgId);// 剩余的数量应该要大于等于秒杀的数量if(kill.getNumber() >= number) {int result = secondKillMapper.updateSecondKillByVersion(number,skgId,kill.getVersion());if (result > 0) {//创建订单SuccessKilled killed = new SuccessKilled();killed.setSeckillId(skgId);killed.setUserId(userId);killed.setState((short) 0);killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));successKilledMapper.insert(killed);//支付Payment payment = new Payment();payment.setSeckillId(skgId);payment.setSeckillId(skgId);payment.setUserId(userId);payment.setMoney(40);payment.setState((short) 1);payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));paymentMapper.insert(payment);} else {return Result.error(SecondKillStateEnum.END);}}} catch (Exception e) {throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");} finally {}return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}
@Repository
public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {/*** 将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁* @param skgId* @return*/@Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);@Update(value = "UPDATE seckill SET number=number-1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND number > 0")int updateSecondKillById(@Param("skgId") long skgId);@Update(value = "UPDATE seckill  SET number=number-#{number},version=version+1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND version = #{version}")int updateSecondKillByVersion(@Param("number") int number, @Param("skgId") long skgId, @Param("version")int version);
}

乐观锁会出现大量的数据更新异常（抛异常就会导致购买失败），会出现少买的情况，不推荐使用乐观锁。

锁是面试必问的，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。

3.6 方式六（阻塞队列）

利用阻塞队类，也可以解决高并发问题。其思想就是把接收到的请求按顺序存放到队列中，消费者线程逐一从队列里取数据进行处理，看下具体代码。

阻塞队列：这里使用静态内部类的方式来实现单例模式，在并发条件下不会出现问题。

// 秒杀队列(固定长度为100)
public class SecondKillQueue {// 队列大小static final int QUEUE_MAX_SIZE = 100;// 用于多线程间下单的队列static BlockingQueue<SuccessKilled> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<SuccessKilled>(QUEUE_MAX_SIZE);// 使用静态内部类，实现单例模式private SecondKillQueue(){};private static class SingletonHolder{// 静态初始化器，由JVM来保证线程安全private  static SecondKillQueue queue = new SecondKillQueue();}/*** 单例队列* @return*/public static SecondKillQueue getSkillQueue(){return SingletonHolder.queue;}/*** 生产入队* @param kill* @throws InterruptedException* add(e) 队列未满时，返回true；队列满则抛出IllegalStateException(“Queue full”)异常——AbstractQueue* put(e) 队列未满时，直接插入没有返回值；队列满时会阻塞等待，一直等到队列未满时再插入。* offer(e) 队列未满时，返回true；队列满时返回false。非阻塞立即返回。* offer(e, time, unit) 设定等待的时间，如果在指定时间内还不能往队列中插入数据则返回false，插入成功返回true。*/public  Boolean  produce(SuccessKilled kill) {return blockingQueue.offer(kill);}/*** 消费出队* poll() 获取并移除队首元素，在指定的时间内去轮询队列看有没有首元素有则返回，否者超时后返回null* take() 与带超时时间的poll类似不同在于take时候如果当前队列空了它会一直等待其他线程调用notEmpty.signal()才会被唤醒*/public  SuccessKilled consume() throws InterruptedException {return blockingQueue.take();}/*** 获取队列大小* @return*/public int size() {return blockingQueue.size();}
}

消费秒杀队列：实现ApplicationRunner接口

// 消费秒杀队列
@Slf4j
@Component
public class TaskRunner implements ApplicationRunner{@Autowiredprivate SecondKillService seckillService;@Overridepublic void run(ApplicationArguments var){new Thread(() -> {log.info("队列启动成功");while(true){try {// 进程内队列SuccessKilled kill = SecondKillQueue.getSkillQueue().consume();if(kill != null){Result result = seckillService.startSecondKillByAop(kill.getSeckillId(), kill.getUserId());if(result != null && result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){log.info("TaskRunner,result:{}",result);log.info("TaskRunner从消息队列取出用户，用户:{}{}",kill.getUserId(),"秒杀成功");}}} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}).start();}
}
@ApiOperation(value="秒杀实现方式六——消息队列")
@PostMapping("/start/queue")
public Result startQueue(long skgId){try {log.info("开始秒杀方式六...");final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;SuccessKilled kill = new SuccessKilled();kill.setSeckillId(skgId);kill.setUserId(userId);Boolean flag = SecondKillQueue.getSkillQueue().produce(kill);// 虽然进入了队列，但是不一定能秒杀成功 进队出队有时间间隙if(flag){log.info("用户:{}{}",kill.getUserId(),"秒杀成功");}else{log.info("用户:{}{}",userId,"秒杀失败");}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return Result.ok();
}

使用阻塞队列来实现秒杀，有几点要注意：

  • 消费秒杀队列中调用业务方法加锁与不加锁情况一样，也就是seckillService.startSecondKillByAop()、seckillService.startSecondKillByLock()方法结果一样，这也很好理解

  • 当队列长度与商品数量一致时，会出现少卖的现象，可以调大数值

  • 下面是队列长度1000，商品数量1000，并发数2000情况下出现的少卖

3.7.方式七（Disruptor队列）

Disruptor是个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题，在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级，基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。

// 事件生成工厂（用来初始化预分配事件对象）
public class SecondKillEventFactory implements EventFactory<SecondKillEvent> {@Overridepublic SecondKillEvent newInstance() {return new SecondKillEvent();}
}
// 事件对象（秒杀事件）
public class SecondKillEvent implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;private long seckillId;private long userId;// set/get方法略}
// 使用translator方式生产者
public class SecondKillEventProducer {private final static EventTranslatorVararg<SecondKillEvent> translator = (seckillEvent, seq, objs) -> {seckillEvent.setSeckillId((Long) objs[0]);seckillEvent.setUserId((Long) objs[1]);};private final RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer;public SecondKillEventProducer(RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer){this.ringBuffer = ringBuffer;}public void secondKill(long seckillId, long userId){this.ringBuffer.publishEvent(translator, seckillId, userId);}
}
// 消费者(秒杀处理器)
@Slf4j
public class SecondKillEventConsumer implements EventHandler<SecondKillEvent> {private SecondKillService secondKillService = (SecondKillService) SpringUtil.getBean("secondKillService");@Overridepublic void onEvent(SecondKillEvent seckillEvent, long seq, boolean bool) {Result result = secondKillService.startSecondKillByAop(seckillEvent.getSeckillId(), seckillEvent.getUserId());if(result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){log.info("用户:{}{}",seckillEvent.getUserId(),"秒杀成功");}}
}
public class DisruptorUtil {static Disruptor<SecondKillEvent> disruptor;static{SecondKillEventFactory factory = new SecondKillEventFactory();int ringBufferSize = 1024;ThreadFactory threadFactory = runnable -> new Thread(runnable);disruptor = new Disruptor<>(factory, ringBufferSize, threadFactory);disruptor.handleEventsWith(new SecondKillEventConsumer());disruptor.start();}public static void producer(SecondKillEvent kill){RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();SecondKillEventProducer producer = new SecondKillEventProducer(ringBuffer);producer.secondKill(kill.getSeckillId(),kill.getUserId());}
}
@ApiOperation(value="秒杀实现方式七——Disruptor队列")
@PostMapping("/start/disruptor")
public Result startDisruptor(long skgId){try {log.info("开始秒杀方式七...");final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;SecondKillEvent kill = new SecondKillEvent();kill.setSeckillId(skgId);kill.setUserId(userId);DisruptorUtil.producer(kill);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return Result.ok();
}

经过测试，发现使用Disruptor队列队列，与自定义队列有着同样的问题，也会出现超卖的情况，但效率有所提高。

4. 小结

对于上面七种实现并发的方式，做一下总结：

  • 一、二方式是在代码中利用锁和事务的方式解决了并发问题，主要解决的是锁要加载事务之前

  • 三、四、五方式主要是数据库的锁来解决并发问题，方式三是利用for upate对表加行锁，方式四是利用update来对表加锁，方式五是通过增加version字段来控制数据库的更新操作，方式五的效果最差

  • 六、七方式是通过队列来解决并发问题，这里需要特别注意的是，在代码中不能通过throw抛异常，否则消费线程会终止，而且由于进队和出队存在时间间隙，会导致商品少卖

上面所有的情况都经过代码测试，测试分一下三种情况：

  • 并发数1000，商品数100

  • 并发数1000，商品数1000

  • 并发数2000，商品数1000

思考：分布式情况下如何解决并发问题呢？下次继续试验。

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End

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