package com.itsoku.lesson004.service;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.itsoku.lesson004.concurrencysafe.ConcurrencyFailException;
import com.itsoku.lesson004.concurrencysafe.DbConcurrencySafe;
import com.itsoku.lesson004.mapper.GoodsMapper;
import com.itsoku.lesson004.po.GoodsPO;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.function.Function;
/**
* <b>description</b>: Java高并发、微服务、性能优化实战案例100讲,,源码 & 文档 & 技术支持, <br>
* <b>time</b>:2024/3/26 21:03 <br>
* <b>author</b>:ready
*/
@Service
@Slf4j
public class GoodsServiceImpl extends ServiceImpl<GoodsMapper, GoodsPO> implements GoodsService {
@Autowired
private GoodsMapper goodsMapper;
@Autowired
private DbConcurrencySafe dbConcurrencySafe;
@Autowired
private TransactionTemplate transactionTemplate;
/**
* 方案1:通过update中携带条件判断解决超卖问题
*
* @throws InterruptedException
*/
@Override
public void placeOrder1() throws InterruptedException {
//扣减库存的方法,返回值为1表示扣减库存成功,0表示失败
Function<String, Integer> reduceStock = (String goodsId) -> {
int update = goodsMapper.placeOrder1(goodsId, 1);
return update;
};
//模拟100人秒杀
this.concurrentPlaceOrderMock("方案1", reduceStock);
}
/**
* 方案2:乐观锁解决超卖问题
*
* @throws InterruptedException
*/
@Override
public void placeOrder2() throws InterruptedException {
//扣减库存的方法,返回值为1表示扣减库存成功,0表示失败
Function<String, Integer> reduceStock = (String goodsId) -> {
//1、先查询
GoodsPO goodsPO = this.getById(goodsId);
//2、判断库存是否==0,则直接返回失败
if (goodsPO.getNum() == 0) {
return 0;
}
//3.库存看起来够,但是并发的时候可能就不够了,下面带版本号更新库存,判断影响行数,update 为1表示成功,0表示扣减库存失败
int update = goodsMapper.placeOrder2(goodsId, 1, goodsPO.getVersion());
return update;
};
//模拟100人秒杀
this.concurrentPlaceOrderMock("方案2", reduceStock);
}
/**
* 方案3:对比数据修改前后是否和期望的一致,解决超卖问题
*
* @throws InterruptedException
*/
@Override
public void placeOrder3() throws InterruptedException {
//扣减库存的方法,返回值为1表示扣减库存成功,0表示失败
Function<String, Integer> reduceStock = (String goodsId) -> {
//1、根据商品id获商品
GoodsPO updateBeforeGoods = this.getById(goodsId);
//2、判断库存是否够
if (updateBeforeGoods.getNum() == 0) {
return 0;
}
log.info("库存:{}", updateBeforeGoods.getNum());
//启动事务操作扣减库存
int reduceStockResult = this.transactionTemplate.execute(action -> {
//3、执行更新扣减库存
this.goodsMapper.placeOrder3(goodsId, 1);
//4、修改数据完成后,查出来看一下,和期望的结果是不是一致的,如果是,表示成功,否则失败
GoodsPO updateAfterGoods = this.getById(goodsId);
//5、判断:库存扣减前的数量是否等于 扣减后库存数量+1,如果
if (updateBeforeGoods.getNum() - 1 != updateAfterGoods.getNum()) {
//设置事务回滚
action.setRollbackOnly();
return 0;
} else {
//成功
return 1;
}
});
return reduceStockResult;
};
//模拟100人秒杀
this.concurrentPlaceOrderMock("方案3", reduceStock);
}
/**
* 方案4:通过辅助类解决超卖问题,这种本质上可以解决所有并发修改db数据出错的问题
*
* @throws InterruptedException
*/
@Override
public void placeOrder4() throws InterruptedException {
//扣减库存的方法,返回值为1表示扣减库存成功,0表示失败
Function<String, Integer> reduceStock = (String goodsId) -> {
try {
//使用 dbConcurrencySafe.exec 包住需要并发操作的数据,可以确保数据修改的安全性
return this.dbConcurrencySafe.exec(GoodsPO.class, goodsId, () -> {
//1、根据商品id获商品
GoodsPO goodsPO = this.getById(goodsId);
//2、判断库存是否够
if (goodsPO.getNum() == 0) {
return 0;
}
//3、执行更新扣减库存
this.goodsMapper.placeOrder3(goodsId, 1);
return 1;
});
} catch (Exception e) {
return 0;
}
};
//模拟100人秒杀
this.concurrentPlaceOrderMock("方案4", reduceStock);
}
/**
* 模拟100人秒杀请求
*
* @param fun 扣减库存的函数,fun函数的参数为商品id,返回值:1:表示抢购成功,0:表示抢购失败
* @throws InterruptedException
*/
private void concurrentPlaceOrderMock(String method, Function<String, Integer> fun) throws InterruptedException {
//1、初始化一条商品记录 [商品Id:1,名称:iphone、库存:10]
String goodsId = "1", goodsName = "iphone";
// 库存10个
int num = 10;
GoodsPO goodsStart = this.initTestData(goodsId, goodsName, num);
//2、创建线程池,大小为100,模拟100个线程并发下单
int concurrentNum = 100;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(concurrentNum);
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(concurrentNum);
AtomicInteger successNum = new AtomicInteger(0);
AtomicInteger failNum = new AtomicInteger(0);
//使用线程池模拟100人抢购
for (int i = 0; i < concurrentNum; i++) {
executorService.execute(() -> {
try {
// 调用抢购的函数,update表示抢购的结果,1:表示抢购成功,0:抢购失败
int update = fun.apply(goodsId);
//update=0,表示更新失败,否则表示更新成功
if (update == 0) {
//抢购失败,失败次数+1,业务上在这里可能要做一些事情(如让事务回滚,那么可以在此抛出一个异常,spring事务会自动回滚)
failNum.incrementAndGet();
} else {
//更新成功,成功次数+1
successNum.incrementAndGet();
}
} finally {
countDownLatch.countDown();
}
});
}
// 调用下面的方法,等待上面线程池中的任务都执行完毕后,才会继续向下走
countDownLatch.await();
// 模拟100人抢购结束,获取抢购完毕后商品的信息
GoodsPO goodsEnd = this.getById(goodsId);
//抢购完毕,输出日志,方便
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超卖问题的4种解决方案、秒杀方案
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java:17个
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超卖问题的4种解决方案,乐观锁、逻辑控制方式来解决超卖问题,都是利用数据库来实现 方案1:通过update中携带条件判断解决超卖问题 方案2:乐观锁解决超卖问题 方案3:对比数据修改前后是否和期望的一致,解决超卖问题 通过辅助类解决超卖问题,这种本质上可以解决所有并发修改db数据出错的问题
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lesson004
pom.xml 4KB
src
test
resources
TestController.http 250B
main
resources
mapper
ConcurrencySafeMapper.xml 449B
GoodsMapper.xml 1KB
logback.xml 372B
application.yml 505B
db
init.sql 683B
java
com
itsoku
lesson004
Lesson004Application.java 653B
mapper
GoodsMapper.java 1KB
ConcurrencySafeMapper.java 372B
controller
TestController.java 1KB
utils
IdUtils.java 397B
service
GoodsService.java 1KB
GoodsServiceImpl.java 9KB
po
GoodsPO.java 676B
ConcurrencySafePO.java 550B
ShardUploadPartPO.java 671B
comm
Result.java 482B
ServiceException.java 435B
ServiceExceptionUtils.java 738B
ResultUtils.java 850B
concurrencysafe
ConcurrencyFailException.java 582B
DbConcurrencySafe.java 3KB
CasDbConcurrencySafe.java 3KB
target
classes
mapper
ConcurrencySafeMapper.xml 449B
GoodsMapper.xml 1KB
logback.xml 372B
application.yml 505B
db
init.sql 683B
test-classes
TestController.http 250B
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蔡定努
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