session 共享问题:多台 Tomcat 并不共享 session 存储空间,当请求切换到不同 tomcat 服务时导致数据丢失的问题。
登陆验证流程:
拦截器优化:
缓存穿透是指客户端的数据在缓存中和数据中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有两种:
解决方案:
缓存击穿问题也叫热点 Key 问题,就是一个被高并发访问并且缓存冲击就按业务比较复杂的 Key 突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种:
获取的锁是分布式锁
优化前:查询MySQL速度慢,而且下一步操作需要等待上一步执行完成
优化后:
(1)新增秒杀优惠券的同时,将优惠券信息保存到Redis中
(2)基于Lua脚本,判断秒杀库存、一人一单,决定用户是否抢购成功
(3)如果抢购成功,将优惠券id和用户id封装后发送到消息队列
(4)开启线程任务,不断从消息队列中获取信息,实现异步下单功能
-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]
-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId
-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
-- 3.2.库存不足,返回1
return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
-- 3.3.存在,说明是重复下单,返回2
return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单(保存用户)sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中, XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
// 1.执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
);
int r = result.intValue();
// 2.判断结果是否为0
if (r != 0) {
// 2.1.不为0 ,代表没有购买资格
return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
// 3.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
private class VoucherOrderHandler implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
// 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
List> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
Consumer.from("g1", "c1"),
StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
);
// 2.判断订单信息是否为空
if (list == null || list.isEmpty()) {
// 如果为null,说明没有消息,继续下一次循环
continue;
}
// 解析数据
MapRecord record = list.get(0);
Map
private void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
Long userId = voucherOrder.getUserId();
Long voucherId = voucherOrder.getVoucherId();
// 创建锁对象
RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
// 尝试获取锁
boolean isLock = redisLock.tryLock();
// 判断
if (!isLock) {
// 获取锁失败,直接返回失败或者重试
log.error("不允许重复下单!");
return;
}
try {
// 5.1.查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
log.error("不允许重复下单!");
return;
}
// 6.扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
.update();
if (!success) {
// 扣减失败
log.error("库存不足!");
return;
}
// 7.创建订单
save(voucherOrder);
} finally {
// 释放锁
redisLock.unlock();
}
}
场景:线程1执行完业务,需要释放分布式锁时,先判断锁的标识为自己,但是释放锁的操作阻塞,此时锁被超时释放,被另外线程2获取之后,线程1已经认为是自己的锁,然后执行释放操作。因此使用Redis提供的Lua脚本,在一个脚本中编写多条Redis命令,确保多条命令执行时的原子性