java 用redis如何处理电商平台，秒杀、抢购超卖

原文链接：http://blog.csdn.net/u012116196/article/details/51782934#reply

一、刚来公司时间不长，看到公司原来的同事写了这样一段代码，下面贴出来：

1、这是在一个方法调用下面代码的部分：

[java]
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if (!this.checkSoldCountByRedisDate(key, limitCount, buyCount, endDate)) {// 标注10：  
                throw new ServiceException("您购买的商品【" + commodityTitle + "】,数量已达到活动限购量");  
            }  

2、下面是判断超卖的方法：

[java]
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/** 根据缓存数据查询是否卖超 */  
    //标注：1；synchronized   
    private synchronized boolean checkSoldCountByRedisDate(String key, int limitCount, int buyCount, Date endDate) {  
        boolean flag = false;  
        if (redisUtil.exists(key)) {//标注:2;redisUtil.exists(key)  
            Integer soldCount = (int) redisUtil.get(key);//标注：3；redisUtil.get(key)  
            Integer totalSoldCount = soldCount + buyCount;  
            if (limitCount > (totalSoldCount)) {  
                flag = false;//标注：4；flag = false  
            } else {  
                if (redisUtil.tryLock(key, 80)) {//标注：5；rdisUtil.tryLock(key, 80)  
  
                    redisUtil.remove(key);// 解锁 //标注：6；redisUtil.remove(key)  
  
                    redisUtil.set(key, totalSoldCount);//标注：7；redisUtil.set(key, totalSoldCount)  
  
                    flag = true;  
                } else {  
                    throw new ServiceException("活动太火爆啦,请稍后重试");  
                }  
            }  
        } else {  
            //标注:8;redisUtil.set(key, new String("buyCount"), DateUtil.diffDateTime(endDate, new Date()))  
            redisUtil.set(key, new String("buyCount"), DateUtil.diffDateTime(endDate, new Date()));  
            flag = false;  
        }  
        return flag;  
    }  

3、上面提到的redisUtil类中的方法，其中redisTemplate为org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;这个不了解的可以去网上找下，spring-data-redis.jar的相关文档，贴出来redisUtil用到的相关方法：

[java]
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/** 
     * 判断缓存中是否有对应的value 
     *  
     * @param key 
     * @return 
     */  
    public boolean exists(final String key) {  
        return redisTemplate.hasKey(key);  
    }  
    /** 
     * 将键值对设定一个指定的时间timeout. 
     *  
     * @param key 
     * @param timeout 
     *            键值对缓存的时间，单位是毫秒 
     * @return 设置成功返回true，否则返回false 
     */  
    public boolean tryLock(String key, long timeout) {  
        boolean isSuccess = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "");  
        if (isSuccess) {//标注：9；redisTemplate.expire  
  
            redisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);  
        }  
        return isSuccess;  
    }  
    /** 
     * 读取缓存 
     *  
     * @param key 
     * @return 
     */  
    public Object get(final String key) {  
        Object result = null;  
        ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();  
        result = operations.get(key);  
        return result;  
    }  
    /** 
     * 删除对应的value 
     *  
     * @param key 
     */  
    public void remove(final String key) {  
        if (exists(key)) {  
            redisTemplate.delete(key);  
        }  
    }  
    /** 
     * 写入缓存 
     *  
     * @param key 
     * @param value 
     * @return 
     */  
    public boolean set(final String key, Object value) {  
        return set(key, value, null);  
    }  
    /** 
     *  
     * @Title: set 
     * @Description: 写入缓存带有效期 
     * @param key 
     * @param value 
     * @param expireTime 
     * @return boolean    返回类型 
     * @throws 
     */  
    public boolean set(final String key, Object value, Long expireTime) {  
        boolean result = false;  
        try {  
            ValueOperations<Serializable, Object> operations = redisTemplate.opsForValue();  
            operations.set(key, value);  
            if (expireTime != null) {  
                redisTemplate.expire(key, expireTime, TimeUnit.SECONDS);  
            }  
            result = true;  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
        return result;  
    }  

4、上面提到的DateUtil类，我会在下面用文件的形式发出来！

二、现在我们来解读下这段代码，看看作者的意图，以及问题点在什么地方，这样帮助更多的人了解，在电商平台如何处理在抢购、秒杀时出现的超卖的情况处理

1、参数说明，上面checkSoldCountByRedisDate方法，有4个参数分别是：

 key：购买数量的计数，放于Redis缓存中的key；

 limitCount：查找源码发现，原注释为：总限购数量；

 buyCount：为当前一次请求下单要购买的数量；

 endDate：活动结束时间；

2、通过上面的标注，我们来解析原作者的意图：

标注1：想通过synchronized关键字实现同步，看似没问题

标注2：通过redisUtil.exists方法判断key是否存在，看似没什么问题

标注3：redisUtil.get(key)获取购买总数，似乎也没问题

标注4：当用户总购买数量<总限购量返回false，看起来只是一个简单的判断

标注5:想通过redisUtil.tryLock加锁，实现超卖的处理，后面的代码实现计数，好像也没什么问题
标注6：标注5加了锁，那么通过redisUtil.remove解锁，看起来顺理成章

标注7：通过redisUtil.set来记录用户购买量，原作者应该是这个意思了

标注8：如果标注2判断的key不存在，在这里创建一个key，看起来代码好像也是要这么写

标注9：我想原作者是不想出现死锁，用redisTemplate.expire做锁超时的方式来解除死锁，这样是可以的

3、针对上面作者意图的分析，我们来看下，看似没有问题的，是否真的就是没问题！呵呵。。，好贱！

下面看看每个标注，可能会出现的问题：

标注1：synchronized关键字，在分布式高并发的情况下，不能实现同步处理，不信测试下就知道了；

那么就可能会出现 的问题是：

现在同一用户发起请A、B或不同用户发起请求A、B，会同时进入checkSoldCountByRedisDate方法并执行

标注2：当抢购开始时，A、B请求同时率先抢购，进入checkSoldCountByRedisDate方法，

A、B请求被redisUtil.exists方法判断key不存在，

从而执行了标注8的部分，同时去执行一个创建key的动作；

真的是好坑啊！第一个开始抢购都抢不到！

标注3：当请求A、B同时到达时，假设：请求A、B当前购买buyCount参数为40，标注3得到的soldCount=50，limitCount=100，

此时请求A、B得到的totalSoldCount均为90，问题又来了

标注4：limitCount > (totalSoldCount)：totalSoldCount=90，limitCount=100，些时flag就等于 false，

返回给标注10的位置抛出异常信息（throw new ServiceException("您购买的商品【" + commodityTitle + "】,数量已达到活动限购量");）；

请求A、B都没抢到商品。什么鬼？总共购买90，总限购量是100，这就抛出异常达到活动限购数，我开始看不懂了

标注5：在这里加锁的时候，如果当执行到标注9：isSuccess=true,客户端中断，不执行标注9以后的代码，

完蛋，死锁出现了！谁都别想抢到

下面我们假设A请求比B请求稍慢一点儿到达时，A、B请求的buyCount参数为40，标注3得到的soldCount=50、limitCount=100去执行的else里面的代码，

也就checkSoldCountByRedisDate方法中的：

[java]
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else {  
                if (redisUtil.tryLock(key, 80)) {  
  
                    redisUtil.remove(key);// 解锁  
  
                    redisUtil.set(key, totalSoldCount);  
  
                    flag = true;  
                } else {  
                    throw new ServiceException("活动太火爆啦,请稍后重试");  
                }  
            }  

标注6、7：A请求先到达，假设加锁成功，并成功释放锁，设置的key的值为90后，这里B请求也加锁成功，释放锁成功，设置key的值为90，

那么问题来了：

A、B各买40，原购买数为50，总限量数为100，40+40+50=130，大于最大限量数却成功执行，我了个去，公司怎么向客户交代！

凌晨了，废话不多说了，关键还要看问题怎么处理，直接上代码吧！调用的地方就不看了，其实，代码也没几行，有注释大家一看就明白了：

[java]
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/** 
     *  
     * 雷------2016年6月17日 
     *  
     * @Title: checkSoldCountByRedisDate 
     * @Description: 抢购的计数处理（用于处理超卖） 
     * @param @param key 购买计数的key 
     * @param @param limitCount 总的限购数量 
     * @param @param buyCount 当前购买数量 
     * @param @param endDate 抢购结束时间 
     * @param @param lock 锁的名称与unDieLock方法的lock相同 
     * @param @param expire 锁占有的时长（毫秒） 
     * @param @return 设定文件 
     * @return boolean 返回类型 
     * @throws 
     */  
    private boolean checkSoldCountByRedisDate(String key, int limitCount, int buyCount, Date endDate, String lock, int expire) {  
        boolean check = false;  
        if (this.lock(lock, expire)) {  
            Integer soldCount = (Integer) redisUtil.get(key);  
            Integer totalSoldCount = (soldCount == null ? 0 : soldCount) + buyCount;  
            if (totalSoldCount <= limitCount) {  
                redisUtil.set(key, totalSoldCount, DateUtil.diffDateTime(endDate, new Date()));  
                check = true;  
            }  
            redisUtil.remove(lock);  
        } else {  
            if (this.unDieLock(lock)) {  
                logger.info("解决了出现的死锁");  
            } else {  
                throw new ServiceException("活动太火爆啦,请稍后重试");  
            }  
        }  
        return check;  
    }  
  
    /** 
     *  
     * 雷------2016年6月17日 
     *  
     * @Title: lock 
     * @Description: 加锁机制 
     * @param @param lock 锁的名称 
     * @param @param expire 锁占有的时长（毫秒） 
     * @param @return 设定文件 
     * @return Boolean 返回类型 
     * @throws 
     */  
    @SuppressWarnings("unchecked")  
    public Boolean lock(final String lock, final int expire) {  
        return (Boolean) redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {  
            @Override  
            public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {  
                boolean locked = false;  
                byte[] lockValue = redisTemplate.getValueSerializer().serialize(DateUtil.getDateAddMillSecond(null, expire));  
                byte[] lockName = redisTemplate.getStringSerializer().serialize(lock);  
                locked = connection.setNX(lockName, lockValue);  
                if (locked)  
                    connection.expire(lockName, TimeoutUtils.toSeconds(expire, TimeUnit.MILLISECONDS));  
                return locked;  
            }  
        });  
    }  
  
    /** 
     *  
     * 雷------2016年6月17日 
     *  
     * @Title: unDieLock 
     * @Description: 处理发生的死锁 
     * @param @param lock 是锁的名称 
     * @param @return 设定文件 
     * @return Boolean 返回类型 
     * @throws 
     */  
    @SuppressWarnings("unchecked")  
    public Boolean unDieLock(final String lock) {  
        boolean unLock = false;  
        Date lockValue = (Date) redisTemplate.opsForValue().get(lock);  
        if (lockValue != null && lockValue.getTime() <= (new Date().getTime())) {  
            redisTemplate.delete(lock);  
            unLock = true;  
        }  
        return unLock;  
    }  

下面会把上面方法中用到的相关DateUtil类的方法贴出来：

[java]
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/** 
     * 日期相减(返回秒值) 
     * @param date Date 
     * @param date1 Date 
     * @return int 
     * @author  
     */  
    public static Long diffDateTime(Date date, Date date1) {  
        return (Long) ((getMillis(date) - getMillis(date1))/1000);  
    }  
    public static long getMillis(Date date) {  
        Calendar c = Calendar.getInstance();  
        c.setTime(date);  
        return c.getTimeInMillis();  
    }  
    /** 
     * 获取 指定日期 后 指定毫秒后的 Date 
     *  
     * @param date 
     * @param millSecond 
     * @return 
     */  
    public static Date getDateAddMillSecond(Date date, int millSecond) {  
        Calendar cal = Calendar.getInstance();  
        if (null != date) {// 没有 就取当前时间  
            cal.setTime(date);  
        }  
        cal.add(Calendar.MILLISECOND, millSecond);  
        return cal.getTime();  
    }  

到这里就结束！