手把手搭建秒杀系统

目标：

1，实现系统的搭建

2，实现商品页的展示

3，实现防止库存超卖方案一，悲观锁方案

1. 秒杀系统的特点分析

瞬间超高的访问量，QPS达到10万+ 商品数量有限，先到先得 10 100000 有明确的开始和结束时间 8:00 8:30 不能出现超卖 10 100

1. 方案实现的关键点

1，独立部署，不能影响正常的业务运营（最关键） 2，尽快将请求控制在上游 3，秒杀系统确权，MQ（削峰），订单系统 4，防刷反爬虫 抢购成功，正在生成订单，请稍后.... 10 10000 10 99990 查数据库磁盘 redis内存 JMeter 吞吐量

1. 创建秒杀系统，项目的结构
2. 

1. 引入依赖

<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-freemarker</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency>

1. 数据库表新增一个库存字段

ALTER TABLE `t_product` ADD COLUMN `store` bigint NULL AFTER `update_user`;

1. 配置MySQL数据库及Redis连接信息

server: port: 8080 spring: datasource: url: jdbc:mysql://192.168.77.128:3306/qf-v7 username: java password: java driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver redis: host: 192.168.77.128 password: java1807 mybatis: mapper-locations: classpath:/mapper/*.xml

1. 实现商品详情页的开发
   1. 引入静态资源
   2. 引入商品详情页模板页面
   3. 开发后台Controller接口，跳转到商品详情页
   4. 创建mapper层及entity层，实现持久化层的开发，商品详情页的数据真实展示
   5. 访问接口：http://localhost:8888/product/getById?id=3
2. 通过JMeter做压力测试，检测当前系统能扛住的并发量，创建CSV文件

1. 关键参数说明

Average: 平均响应时间, 单位ms Min: 最小响应时间, 单位ms Max: 最大响应时间, 单位ms Error%: 事务错误率, 一般不高于1% Throughput: 吞吐量, 每秒完成的事务数, 也叫TPS, 也是性能测试很重要的指标, 越大越好, 越大说明系统的处理能力越强 Received KB/sec: 每秒从服务器端接收到的数据量 Sent KB/sec: 每秒向服务器发送的数据量 Avg. Bytes: 平均数据流量，单位是Byte

1. 增加缓存，优化商品详情页的效率

<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency>

在启动类，添加注解

@EnableCaching//开启声明式缓存，利用注解来控制缓存 public class MiaoshaApplication {

@Override //value和key构成最终的key //value作为前缀 //key product::1 @Cacheable(value = "product",key = "#id") public TProduct getById(Long id) { return productMapper.selectByPrimaryKey(id); }

清空缓存：FLUSHALL ，重新做压力测试，查看效果，

1. 静态化
2. 批量生成静态页面，然后将其部署到Nginx上面，观察结果
3. 静态页面需要的动态数据
   1. 比如评论信息，这个需要通过Ajax发起请求获取到数据
   2. 不过对于秒杀页面，这块数据，我们不需要去获取，此块我们采用降级处理的
   3. 降级处理：保护核心业务（展示商品的基本信息），关掉非核心业务（评论）
   4. 带宽是一个要考虑的现实问题，压缩文件

解决超卖问题！！！

版本一：悲观锁解决秒杀库存超卖问题

1. 演示数据库版的超卖问题

service @Override public boolean sale(Long id) { int store = productMapper.getStoreById(id); if(store > 0){ productMapper.updateStoreById(id); return true; } return false; } <select id="getStoreById" parameterType="java.lang.Long" resultType="java.lang.Integer"> select store from t_product where id=#{id,jdbcType=BIGINT} </select> <update id="updateStoreById" parameterType="java.lang.Long"> update t_product set store=store-1 where id=#{id,jdbcType=BIGINT} </update>

1. 采用悲观锁解决超卖的问题

<select id="getStoreById" parameterType="java.lang.Long" resultType="java.lang.Integer"> select store from t_product where id=#{id,jdbcType=BIGINT} for UPDATE </select> @Override @Transactional public boolean sale(Long id) { int store = productMapper.getStoreById(id); if(store > 0){ productMapper.updateStoreById(id); return true; } return false; }

16，乐观锁

version，高并发的情况下会出现频繁冲突

重试机制

1，基于固定次数，3次

2，基于时间的方式，在一个固定时间段内，100ms