redis分布式锁实现秒杀活动

最近，参与和负责公司的一次秒杀活动的设计开发，收获颇多，与大家分享。其实大家在生活中或见过或参见过秒杀活动，用户以极低的成本获得高价值的商品，所以也导致活动期间出现拥挤现象，进而导致一些高并发问题，所谓每一次的秒杀活动都是考研公司技术架构的时刻，可真是一点不假。下面就以公司的此次活动为例，介绍下整个秒杀活动从无到有的过程。

秒杀活动期间原价为三位数的商品，只需一元，且该热点商品有以下限制：

1、库存限制，秒杀商品有N件，不可以超卖

2、每个用户仅可以购买一次，即对用户限购

3、限定地区为A城市，即活动只允许A城市用户参加

4、活动有时间限制

5、未抢购到的用户，给予优惠券补偿，且只允许一张

6、用户可能在多个端操作（APP、小程序等）

整个活动的流程如下图：

经过上述描述后，秒杀活动对象、要求限制已经很详细，接下来开始分析，如何设计我们的系统来满足活动要求。活动时间限制非常简单，不再赘述。其中地域要求可以通过地图服务商（高德、百度、搜狗等）提供的经纬度实现限制，当然也可以通过IP，但是准确性不高，常用到的包括API如下：

淘宝API：http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip=127.0.0.1
新浪API：http://int.dpool.sina.com.cn/iplookup/iplookup.php?format=json&ip=218.192.3.42
pconline API：http://whois.pconline.com.cn/
百度API：http://api.map.baidu.com/location/ip?ip=218.192.3.42

接下来是整个设计的重头戏：库存，活动库存要求N件，卖少了，不讨论，而多卖了，公司会损失。库存限制的重要性不言而喻，接下来重点分析。现在很多公司的支付都会使用支付宝、微信以及银联，支付过程分为发起和三方回调通知两大步骤。用户每买一件，就会做减库存操作，重复上述过程直至库存为零。

库存的基本操作逻辑已经明确，那我们在什么时候减，怎么减，库存是否有时效性、如果用户退款怎么办，退款后库存怎么操作？一系列问题等待被解决。那么我们将不同的减库存操作一一列出讨论。

1、用户下单减库存：首先判断用户是否具有购买资格（新用户、活动时间、活动地区、重复购买等检查），用户有了购买资格后检查是否有库存，无库存提示退出，有库存，用户便会占用这个库存资格，同时减库存。首先抢到的用户，占用一个库存资格，用户可以选择继续付款或放弃。正常情况下用户付款走完全流程，用户等待商家发货即可。可是也会有用户占有资格，却不付款或是付款后退款。假如有恶意刷库存的用户，他们通过一些手段抢占不付款或退款，那么会导致正常用户抢不到，影响用户体验，同时给公司带来不利影响，原本希望通过秒杀抢购回馈老用户或扩大影响力目的无法实现。

2、支付回调后减库存：资格检查同上不再赘述。用户发起支付前有库存，那么用户可以正常购买支付，只要等待回调修改该库存（减库存）即可。可是从发起请求到真正减库存，中间会有时间差。那么当请求量很大时，会出现用户A即将准备减库存前，B用户请求进来发现还有库存，等B真正到支付回调减库存前发现库存早已经被抢光。此时B虽然付款却已经没有库存，导致订单失败，或者超卖。用户体验差，还会给公司带来影响。

3、预扣库存：用户下单后，库存为其保留N分钟（N由具体业务定义）。等用户发起付款前检查库存库存有效性，有效则继续，若无效，则重复库存扣减逻辑。

以上3个方案已经将扣减库存各个环境都试了一遍，看似第三个不会出现前两个的问题，可是观察发现恶意用户仍然可以等待N分钟刷单。三种方案好想都不够完美。那么我们继续分析，是否有一个最优解。我们总结上述方案的可能发生的问题反向思考，秒杀活动的本质是低价获取高价值商品，那么正常用户一般只要抢到即会去付款，所以我们只要通过一定的手段控制恶意刷库存即可。那么我们选择怎么选择方案呐？首先方案一，我们只需要保证减库存线程安全，同时结合防作弊手段（给用户打标签、风控、黑名单、重复下单不付款次数限制等）即可。方案二在并发量很大的时候是无法控制库存，极大程度会出现超卖现象，放弃。方案三同方案一相似仍需要反作弊手段，减库存则先预扣，付款前检查，相比方案一复杂一些。因此，相较于方案三我们选择了性能更优的方案一。

有了技术方案，那开始我们的开发工作，我们需要保证下单减库存的数据一致性。可采用的方案包括：

(1) 同步关键字Synchronized，获取减库存方法或代码块使用同步关键字，保证访问是串行

(2) 通过数据库的事务，事务中库存为负数，回滚退出

(3) 使用redis，redis做分布式锁，同时库存操作也在缓存中操作

上述三种方案我们对比发现，1和2的在并发量很大时因为存在锁竞争，会导致吞吐量减小和响应时间变长，同时事务因为使用数据库锁，可能会影响其他业务对表的读写。综合分析，我们选择延迟小，吞吐量高的方案3。

此处，我们使用了高性能分布式缓存方案：redisson。相较于jedis，redisson的所提供的功能更加丰富，如可重入锁、连锁、红锁等，同时还有原子类AtomicLong、AtomicDouble，github地址：https://github.com/redisson/redisson，大家可以阅读使用。我们并没有直接使用lock。大家都知道原子类也是提供了线程安全的读写操作，我们完全可以使用该特性。以下为下单减存库的实现逻辑：

... 初始化库存
... 前置检查// 库存数
RAtomicLong cardStock = redissonClient.getAtomicLong("YOU_CUSTOMIZE_STOCK_KEY");
boolean isSuccess = true;
// 判断库存缓存是否存在且库存数>0
if (!cardStock.isExists() || cardStock.get() <= 0) {// 库存为空，提示抢购失败，进入其他逻辑isSuccess = false;
} else if (cardStock.decrementAndGet() < 0) {// 如果库存大于0，则进行-1操作，当有多个线程同时判断库存>0，那么在-1操作时则会排队等待，如果            // 首先抢到锁的线程-1后库存数为0，那之后的线程-1后均为负数，则直接进入其他处理逻辑isSuccess = false;
}// 判断是否抢购成功
if (isSuccess) {// 抢购成功，建立用户和库存关系，在支付前再做一次判断，支付回调后将库存关系解除RBucket<Integer> userStock = redissonClient.getBucket("YOU_CUSTOMIZE_USER_STOCK_RELATION_KEY:" + uid);// 设置用户库存关系失效时间userStock.set(1, 60, TimeUnit.DAYS);// 订单抢购成功发短信通知threadPoolTaskExecutor.submit(() -> mqService.sendRpcMessageService(uid, MessageActionEnum.PROMOTION, cardServiceConfig.getJulyCampaignSms2(), Maps.newHashMap()));
}... 后置处理

支付发起前的检查：

... 其他检查// 再次检查在下单时建立的用户库存关系是否存在，此操作也能防止用户多段操作带来的风险
RBucket<Integer> userStock = redissonClient.getBucket("YOU_CUSTOMIZE_USER_STOCK_RELATION_KEY:" + userDO.getUid());
if (!userStock.isExists() || userStock.get() == 0) {// 没有或已经购买过，则进行友好提示Yi23ParamAssert.isTrue(false, "活动太过火爆，活动商品已被抢光~");
}... 后置操作

支付回调后的解除操作：

// 支付回调检查用户库存关系缓存
RBucket<Integer> userStock = redissonClient.getBucket("YOU_CUSTOMIZE_USER_STOCK_RELATION_KEY:" + userDO.getUid());
// 有购买资格，消耗个人占有库存
if (userStock.isExists()) {// 将库存置为0userStock.set(0);
}

经过上述三个步骤，基本的库存操作逻辑开发完毕，当中还有其他很多小的细节再次没有赘述，需要根据各自的业务分析。

那么，我们采用的方案是不是已经很完美了？其实，仍然有许多的问题会随着并发量的进一步增大而显现，此时我们可能需要考虑更多的技术手段,，如：将秒杀热点数据隔离、熔断降级、设计兜底方案、流量削峰等等。篇幅有限，以后会将更过的技术方案写出，供大家参考。

开发结束了，那么我们接下来需要去验证我们的技术方案是否可靠，也即是我们需要模拟大并发场景下，库存数据操作是否一致，其他逻辑是否如期按照我们的设计进行。此处，给大家推荐两个性能压测工具：jmeter、阿里的PTS。jmeter可以在本机测试，但是因为机型性能会有一些影响。PTS性能更好，但是需要一定的费用。各位可以根据自身情况选择。

jmeter : https://jmeter.apache.org/

PTS : https://www.aliyun.com/product/pts

经过这次的秒杀活动，收获颇丰。之前都只是停留在理论层面，真正到实践时发现有很多的细节需要考虑。并发这个话题的讨论从来都没停过，希望大家有机会多多总结实践。

文章中的有不少细节未体现，后期会不断完善，供大家启发参考。

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