2025.09.24

黑马点评开发日志Day05——秒杀优化、消息队列

一、秒杀优化

1.1 异步秒杀思路

原本的下单流程：当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤：
1. 查询优惠卷
2. 判断秒杀库存是否足够
3. 查询订单
4. 校验是否是一人一单
5. 扣减库存
6. 创建订单

原下单流程

其中，查询优惠卷、查询订单、减库存以及创建订单这四个步骤都需要访问数据库，所以耗时比较高，而我们又是串行执行的这几个步骤，所以在高并发情况下效果会比较差
优化方案：我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中，比如是否库存足够，比如是否一人一单，这样的操作，只要这种逻辑可以完成，就意味着我们是一定可以下单完成的，我们只需要进行快速的逻辑判断，根本就不用等下单逻辑走完，我们直接给用户返回成功，再在后台开一个线程，后台线程慢慢的去执行queue里边的消息，这样程序不就很快了

优化后下单流程

优化后的思路：当用户下单之后，判断库存是否充足只需要到redis中去根据key找对应的value是否大于0即可，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单，如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，整个过程需要保证是原子性的，我们可以使用lua来操作。当以上判断逻辑走完之后，我们可以判断当前redis中返回的结果是否是0 ，如果是0，则表示可以下单，则将之前说的信息存入到到queue中去，然后返回，然后再来个线程异步的下单，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。

异步下单流程

1.2 基于Redis完成秒杀资格判断

需求：
- 新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中
- 基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功
- 如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列
- 开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

1.2.1 seckill.lua

-- 1. 参数列表
-- 1.1 优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2 用户id
local userId = ARGV[2]

-- 2. 数据key
-- 2.1 库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2 订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

-- 3. 脚本业务
-- 3.1 判断库存是否充足 get stockKey
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2 库存不足，返回1
    return 1
end
-- 3.3 判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.4 存在，说明是重复下单，返回2
    return 2
end
-- 3.5 扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.6 下单（保存用户）
redis.call('sadd', orderKey, userId)
return 0

1.2.2 VoucherOrderServiceImpl

@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

    /**
     * 优惠券秒杀下单
     * @param voucherId
     * @return
     */
    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 获取用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        // 1. 执行Lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString()
        );

        // 2. 判断结果是否为0
        int r = result.intValue();
        if (r != 0) {
            // 2.1 不为0，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        // 2.2 为0，有购买资格，把下单信息保存到阻塞队列
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        // TODO 保存阻塞队列

        // 3. 返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
}

1.3 基于阻塞队列实现秒杀异步下单

1.3.1 VoucherOrderServiceImpl

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

    private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024*1024);
    // 异步处理线程池
    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

    // 在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
    @PostConstruct
    private void init() {
        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(() -> {new VoucherOrderHandler();});
    }

    // 用于线程池处理的任务
    // 当初始化完毕后，就会去从对列中去拿信息
    private class VoucherOrderHandler implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    // 1. 获取队列中的订单信息
                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    // 2. 创建订单
                    handleVocherOrder(voucherOrder);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                }
            }
        }
    }

    private void handleVocherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        // 1. 获取用户
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 2. 创建锁对象
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
        // 3. 获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock();
        // 4. 判断是否成功
        if (!isLock) {
            // 获取失败，返回错误或重试
            log.error("不允许重复下单");
            return;
        }
        try {
            // 5. 获取代理对象
            proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
        } finally {
            // 6. 释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

    private IVoucherOrderService proxy;

    /**
     * 优惠券秒杀下单
     * @param voucherId
     * @return
     */
    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 获取用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        // 1. 执行Lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString()
        );

        // 2. 判断结果是否为0
        int r = result.intValue();
        if (r != 0) {
            // 2.1 不为0，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        // 2.2 为0，有购买资格，把下单信息保存到阻塞队列
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 2.3 订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 2.4 用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 2.5 代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        // 2.6 放入阻塞队列
        orderTasks.add(voucherOrder);

        // 3. 获取代理对象
        IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();

        // 4. 返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }

    @Transactional
    public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        // 5. 一人一单
        // 5.1 查询订单
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        // 5.2 判断是否存在
        if (count > 0) {
            log.error("用户已经购买过了");
            return;
        }
        // 6. 扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")  // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0)  // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return;
        }
        // 7. 创建订单
        save(voucherOrder);
    }
}

二、消息队列

2.1 消息队列概述

消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：
- 消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
- 生产者：发送消息到消息队列
- 消费者：从消息队列获取消息并处理消息

消息队列模型

Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列：
- list结构：基于List结构模拟消息队列
- PubSub：基本的点对点消息模型
- Stream：比较完善的消息队列模型

2.2 基于List结构模拟消息队列

队列的入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH结合RPOP、或者RPUSH结合LPOP来实现
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

基于List结构模拟消息队列

优点：
- 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
- 基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
- 可以满足消息有序性
缺点：
- 无法避免消息丢失
- 只支持单消费者

2.2 基于PubSub的消息队列

PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。
- SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
- PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息
- PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道

基于PubSub的消息队列

优点：
- 采用发布订阅模型，支持多生产、多消费
缺点：
- 不支持数据持久化
- 无法避免消息丢失
- 消息堆积有上限，超出时数据丢失

2.3 Stream的单消费模式

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。
发送消息的命令：XADD
- 例如：
读取消息的方式之一：XREAD
- 例如：
- XREAD阻塞方式读取最新消息：
在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果，伪代码如下：

while (true) {
    // 尝试读取队列中的消息，最多阻塞2秒
    Object msg = redis.execute("XREAD COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS users $");
    if (msg == null) {
        // 2秒内没有消息，继续下一次循环
        continue;
    }

    // 处理消息
    handleMessage(msg);
}

但是：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题。
STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：
- 消息可回溯
- 一个消息可以被多个消费者读取
- 可以阻塞读取
- 有消息漏读的风险

2.4 基于Stream的消息队列-消费者组

消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：
- 消息分流：队列中的消息会分流给组内的不同消费者，而不是重复消费，从而加快消息处理的速度
- 消息标识：消费者组会维护一个标示，记录最后一个被处理的消息，哪怕消费者宕机重启，还会从标示之后读取消息。确保每一个消息都会被消费
- 消息确认：消费者获取消息后，消息处于pending状态，并存入一个pending-list。当处理完成后需要通过XACK来确认消息，标记消息为已处理，才会从pending-list移除
创建消费者组
1
XGROUP CREATE key groupName ID [MKSTREAM]>
- key: 队列名称
- groupName: 消费者组名称
- ID: 起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中的第一个消息
- MKSTREAM: 队列不存在时自动创建队列

其他常见命令：

// 删除指定的消费者组
XGROUP DESTORY key groupName
// 给指定的消费者组添加消费者
XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername
// 删除消费者组中的指定消费者
XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername

从消费者组读取消息：
1
XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]
- group：消费组名称
- consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者
- count：本次查询的最大数量
- BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间
- NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认
- STREAMS key：指定队列名称
- ID：获取消息的起始ID：
  - “>”：从下一个未消费的消息开始
  - 其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

消费者监听消息的基本思路：

while (true) {
    // 尝试监听队列，使用阻塞模式，最长等待2000毫秒
    Object msg = redis.execute("XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS >");
   if (msg == null) {
        // 2秒内没有消息，继续下一次循环
        continue;
    }
    try {
        // 处理消息，完成后一定要ACK
        handleMessage(msg);
    } catch (Exception e) {
        // 处理异常
        while (true) {
            Object msg = redis.execute("XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 STREAMS s1 0");
            if (msg == null) {
                // 没有异常消息，跳出循环
                break;
            }
            try {
                // 说明有异常，再次处理
                handleMessage(msg);
            } catch (Exception e) {
                // 再次出现异常，记录日志，继续循环
                continue;
            }
        }
        
    }
}

STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：
- 消息可回溯
- 可以多消费者争抢消息，加快消费速度
- 可以阻塞读取
- 没有消息漏读的风险
- 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

2.5 三种消息队列方式比较

	List	PubSub	Stream
消息持久化	支持	不支持	支持
阻塞队列	支持	支持	支持
消息堆积处理	受限于内存空间，可以利用多消费者加快处理	受限于消费者缓冲区	受限于队列长度，可以利用消费者组提高消费速度，减少堆积
消息确认机制	不支持	不支持	支持
消息回溯	不支持	不支持	支持

2.6 基于Stream的消息队列实现异步秒杀下单

需求：
- 创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders
- 修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders队列中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId
- 项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders队列中的消息，完成下单

2.6.1 seckill.lua

-- 1. 参数列表
-- 1.1 优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2 用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3 订单id
local orderId = ARGV[3]

-- 2. 数据key
-- 2.1 库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2 订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

-- 3. 脚本业务
-- 3.1 判断库存是否充足 get stockKey
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2 库存不足，返回1
    return 1
end
-- 3.3 判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.4 存在，说明是重复下单，返回2
    return 2
end
-- 3.5 扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.6 下单（保存用户）
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.7 发送消息到队列中，XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)

return 0

2.6.2 VoucherOrderServiceImpl

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Resource
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Resource
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
    }

    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

    @PostConstruct
    private void init() {
        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(() -> {new VoucherOrderHandler();});
    }

    private class VoucherOrderHandler implements Runnable {
        String queueName = "stream.orders";
        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    // 1. 获取消息队列中的订单信息 XREADDROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS stream.orders
                    List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                            Consumer.from("g1", "c1"),
                            StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
                            StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.lastConsumed())
                    );
                    // 2. 判断消息是否成功
                    if (list.isEmpty() || list == null) {
                        // 2.1 如果获取失败，说明没有消息，继续下一次循环
                        continue;
                    }
                    // 3. 解析消息中的订单信息
                    MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                    Map<Object, Object> values = record.getValue();
                    VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new VoucherOrder(), true);
                    // 4. 如果获取成功，可以下单
                    handleVocherOrder(voucherOrder);
                    // 5. ACK确认 SACK stream.orders g1 id
                    stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                    handlePendingList();
                }
            }
        }

        private void handlePendingList() {
            while (true) {
                try {
                    // 1. 获取pending-list中的订单信息 XREADDROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS stream.orders
                    List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                            Consumer.from("g1", "c1"),
                            StreamReadOptions.empty().count(1),
                            StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.from("0"))
                    );
                    // 2. 判断消息是否成功
                    if (list.isEmpty() || list == null) {
                        // 2.1 如果获取失败，说明pending-list没有消息，结束循环
                        break;
                    }
                    // 3. 解析消息中的订单信息
                    MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                    Map<Object, Object> values = record.getValue();
                    VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new VoucherOrder(), true);
                    // 4. 如果获取成功，可以下单
                    handleVocherOrder(voucherOrder);
                    // 5. ACK确认 SACK stream.orders g1 id
                    stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                }
            }
        }
    }

    private void handleVocherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        // 1. 获取用户
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 2. 创建锁对象
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
        // 3. 获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock();
        // 4. 判断是否成功
        if (!isLock) {
            // 获取失败，返回错误或重试
            log.error("不允许重复下单");
            return;
        }
        try {
            // 5. 获取代理对象
            proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
        } finally {
            // 6. 释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

    private IVoucherOrderService proxy;

    /**
     * 优惠券秒杀下单
     * @param voucherId
     * @return
     */
    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        // 获取用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 获取订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");

        // 1. 执行Lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
        );

        // 2. 判断结果是否为0
        int r = result.intValue();
        if (r != 0) {
            // 2.1 不为0，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }

        // 3. 获取代理对象
        IVoucherOrderService proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();

        // 4. 返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }

    @Transactional
    public void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        // 5. 一人一单
        // 5.1 查询订单
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        // 5.2 判断是否存在
        if (count > 0) {
            log.error("用户已经购买过了");
            return;
        }
        // 6. 扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1")  // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0)  // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return;
        }
        // 7. 创建订单
        save(voucherOrder);
    }
}