秒杀系统之三:限时抢购/接口隐藏的实现(redis缓存)

4.1 限时抢购的实现

使用Redis来记录秒杀商品的时间,对秒杀过期的请求进行拒绝处理!!

1. 启动redis服务
image-20200424205958039.png
2. 将秒杀商品放入Redis并设置超时

这里我们使用String类型 以kill + 商品id作为key 以商品id作为value,设置180秒超时(可随意设置时间)

127.0.0.1:6379> set kill1 1 EX 180
OK
  • image-20200424210057315.png
3. 抢购中加入时间控制
  • 整合当前项目操作redis服务,这里使用spring-boot-starter-data-redis操作redis,引入依赖

  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-data-redis

  • 修改配置连接redis
spring.redis.port=6379
spring.redis.host=localhost
spring.redis.database=0
  • 通过redis控制抢购超时的请求
@Service
@Transactional
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
  @Autowired
  private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
  
  @Override
    public Integer createOrder(Integer id) {
        //redis校验抢购时间
        if(!stringRedisTemplate.hasKey("kill" + id)){
            throw new RuntimeException("秒杀超时,活动已经结束啦!!!");
        }
        //校验库存
        Stock stock = checkStock(id);
        //扣库存
        updateSale(stock);
        //下订单
        return createOrder(stock);
    }
}

4.2 抢购接口隐藏

对于稍微懂点电脑的,又会动歪脑筋的人来说,点击F12打开浏览器的控制台,就能在点击抢购按钮后,获取我们抢购接口的链接。(手机APP等其他客户端可以抓包来拿到)一旦坏蛋拿到了抢购的链接,只要稍微写点爬虫代码,模拟一个抢购请求,就可以不通过点击下单按钮,直接在代码中请求我们的接口,完成下单。所以就有了成千上万的薅羊毛军团,写一些脚本抢购各种秒杀商品。

他们只需要在抢购时刻的000毫秒,开始不间断发起大量请求,觉得比大家在APP上点抢购按钮要快,毕竟人的速度又极限,更别说APP说不定还要经过几层前端验证才会真正发出请求。

所以我们需要将抢购接口进行隐藏,抢购接口隐藏(接口加盐)的具体做法

  • 每次点击秒杀按钮,先从服务器获取一个秒杀验证值(接口内判断是否到秒杀时间)。
  • Redis以缓存用户ID和商品ID为Key,秒杀地址为Value缓存验证值
  • 用户请求秒杀商品的时候,要带上秒杀验证值进行校验。
  • 具体流程:
  • image-20200615202456610.png

1.库表结构

  • image-20200615204044522.png
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for user
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `name` varchar(80) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
  `password` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT '用户密码',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
image-20200615205655259.png

2.控制器代码

//生成md5值的方法
@RequestMapping("md5")
public String getMd5(Integer id, Integer userid) {
  String md5;
  try {
    md5 = orderService.getMd5(id, userid);
  }catch (Exception e){
    e.printStackTrace();
    return "获取md5失败: "+e.getMessage();
  }
  return "获取md5信息为: "+md5;
}
  • image-20200615205443846.png

3.业务层代码

@Override
public String getMd5(Integer id, Integer userid) {
  //检验用户的合法性
  User user = userDAO.findById(userid);
  if(user==null)throw new RuntimeException("用户信息不存在!");
  log.info("用户信息:[{}]",user.toString());
  //检验商品的合法行
  Stock stock = stockDAO.checkStock(id);
  if(stock==null) throw new RuntimeException("商品信息不合法!");
  log.info("商品信息:[{}]",stock.toString());
  //生成hashkey
  String hashKey = "KEY_"+userid+"_"+id;
  //生成md5//这里!QS#是一个盐 随机生成
  String key = DigestUtils.md5DigestAsHex((userid+id+"!Q*jS#").getBytes());
  stringRedisTemplate.opsForValue().set(hashKey, key, 3600, TimeUnit.SECONDS);
  log.info("Redis写入:[{}] [{}]", hashKey, key);
  return key;
}
  • image-20200615205501408.png

4.DAO代码和Entity

@Data
public class User {
    private Integer id;
    private String name;
    private String password;
}
@Mapper
public interface UserDAO {
    User findById(Integer id);
}

  • image-20200615205618586.png

5.携带验证值验证下单即可

1.controller代码
image-20200615214741078.png
//开发一个秒杀方法 乐观锁防止超卖+ 令牌桶算法限流
    @GetMapping("killtokenmd5")
    public String killtoken(Integer id,Integer userid,String md5) {
        System.out.println("秒杀商品的id = " + id);
        //加入令牌桶的限流措施
        if (!rateLimiter.tryAcquire(3, TimeUnit.SECONDS)) {
            log.info("抛弃请求: 抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试");
            return "抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试!";
        }
        try {
            //根据秒杀商品id 去调用秒杀业务
            int orderId = orderService.kill(id,userid,md5);
            return "秒杀成功,订单id为: " + String.valueOf(orderId);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return e.getMessage();
        }
    }
2.service代码
@Override
public int kill(Integer id, Integer userid, String md5) {

  //校验redis中秒杀商品是否超时
  //        if(!stringRedisTemplate.hasKey("kill"+id))
  //            throw new RuntimeException("当前商品的抢购活动已经结束啦~~");

  //先验证签名
  String hashKey = "KEY_"+userid+"_"+id;
  String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get(hashKey);
  if (s==null) throw  new RuntimeException("没有携带验证签名,请求不合法!");
  if (!s.equals(md5)) throw  new RuntimeException("当前请求数据不合法,请稍后再试!");

  //校验库存
  Stock stock = checkStock(id);
  //更新库存
  updateSale(stock);
  //创建订单
  return createOrder(stock);
}
image-20200615215224288.png

4.3 单用户限制频率

假设我们做好了接口隐藏,但是像我上面说的,总有无聊的人会写一个复杂的脚本,先请求hash(md5)值,再立刻请求购买,如果你的app下单按钮做的很差,大家都要开抢后0.5秒才能请求成功,那可能会让脚本依然能够在大家前面抢购成功。

我们需要在做一个额外的措施,来限制单个用户的抢购频率。

其实很简单的就能想到用redis给每个用户做访问统计,甚至是带上商品id,对单个商品做访问统计,这都是可行的。

我们先实现一个对用户的访问频率限制,我们在用户申请下单时,检查用户的访问次数,超过访问次数,则不让他下单!

  • 具体流程


    image-20200616190258936.png

1.controller代码

//开发一个秒杀方法 乐观锁防止超卖+ 令牌桶算法限流
@GetMapping("killtokenmd5limit")
public String killtokenlimit(Integer id,Integer userid,String md5) {
  //加入令牌桶的限流措施
  if (!rateLimiter.tryAcquire(3, TimeUnit.SECONDS)) {
    log.info("抛弃请求: 抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试");
    return "抢购失败,当前秒杀活动过于火爆,请重试!";
  }
  try {
    //加入单用户限制调用频率
    int count = userService.saveUserCount(userid);
    log.info("用户截至该次的访问次数为: [{}]", count);
    boolean isBanned = userService.getUserCount(userid);
    if (isBanned) {
      log.info("购买失败,超过频率限制!");
      return "购买失败,超过频率限制!";
    }
    //根据秒杀商品id 去调用秒杀业务
    int orderId = orderService.kill(id,userid,md5);
    return "秒杀成功,订单id为: " + String.valueOf(orderId);
  } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
    return e.getMessage();
  }
}
image-20200616192301868.png

2.Service接口及实现

接口

public interface UserService {
    //向redis中写入用户访问次数
    int saveUserCount(Integer userId);
    //判断单位时间调用次数
    boolean getUserCount(Integer userId);
}

实现

@Service
@Transactional
@Slf4j
public class UserServiceImpl  implements UserService{

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public int saveUserCount(Integer userId) {
        //根据不同用户id生成调用次数的key
        String limitKey = "LIMIT" + "_" + userId;
        //获取redis中指定key的调用次数
        String limitNum = stringRedisTemplate.opsForValue().get(limitKey);
        int limit =-1;
        if (limitNum == null) {
            //第一次调用放入redis中设置为0
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(limitKey, "0", 3600, TimeUnit.SECONDS);
        } else {
            //不是第一次调用每次+1
            limit = Integer.parseInt(limitNum) + 1;
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(limitKey, String.valueOf(limit), 3600, TimeUnit.SECONDS);
        }
        return limit;//返回调用次数
    }

    @Override
    public boolean getUserCount(Integer userId) {
        String limitKey = "LIMIT"+ "_" + userId;
        //跟库用户调用次数的key获取redis中调用次数
        String limitNum = stringRedisTemplate.opsForValue().get(limitKey);
        if (limitNum == null) {
            //为空直接抛弃说明key出现异常
            log.error("该用户没有访问申请验证值记录,疑似异常");
            return true;
        }
        return Integer.parseInt(limitNum) > 10; //false代表没有超过 true代表超过
    }
}

image-20200616192013277.png

3.测试调用

image-20200616204841045.png

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