全局唯一id问题订单表使用数据自增idid的规律性太明显受到单表数据量的限制定义在分布式系统下用来生成全局唯一id的工具要满足以下特性唯一性、高可用、高性能、递增性、安全性实现方案基于Redis自增的策略64位id1位符号位固定为031位时间戳以秒为单位使用69年32位序列号秒内计数器每秒产生2^32次方位id每天1个key方便统计订单量代码public class RedisIdWorker{ /*初始日期*/ private static final long BEGIN_TIMESTAMP 1640995200L; /*序列号位数*/ private static final int COUNT_BITS 32; public StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public long nextId(String keyPrefix){ // 1. 生成时间戳 LocalDateTime now LocalDateTime.now(); long nowsecond now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC); long timestamp nowsecond - BEGIN_TIMESTAMP; // 2. 生成序列号 // 2.1 得到时间精确到天 String date now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(yyyyMMdd)); // 2.2 自增长 Long count stringRedisTemplate.opsForValue().increment(icr: keyPrefix : date); // 3. 拼接并返回 return timestamp COUNT_BITS | count; }其他方案UUID16进制String不是单增snowflake算法64位long不依赖于Redis性能更好对时钟依赖高数据库自增单独做一张表用于自增Redis自增数据库版Redis性能更好优惠券下单QQ_1774759885733.png先提交优惠券id在数据库里查询优惠券判断是否在秒杀时间内否返回异常信息是的话判断库存是否超卖是返回错误信息否扣减库存创建订单并存入数据库中返回订单id。Override Transactional public Result seckillvoucher(Long voucherId) { // 1. 查询优惠券 SeckillVoucher voucher seckillVoucherService.getById(voucherId); // 2. 判断秒杀是否开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) { return Result.fail(秒杀未开始); } // 3. 判断秒杀是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) { return Result.fail(秒杀已结束); } // 4. 判断库存是否充足 if (voucher.getStock() 1) { return Result.fail(库存不足); } // 5. 减少库存 boolean success seckillVoucherService.update().setSql(stock stock - 1).eq(voucher_id, voucherId).update(); if (!success) { return Result.fail(库存不足); } // 6. 生成订单 VoucherOrder voucherOrder new VoucherOrder(); // 6.1 订单id Long orderId redisIdWorker.nextId(order); voucherOrder.setId(orderId); // 6.2 用户id Long userId UserHolder.getUser().getId(); voucherOrder.setUserId(userId); // 6.3 代金券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); // 7. 返回订单id return Result.ok(orderId); }库存超卖高并发场景下多卖了很多并发安全问题线程二在线程一扣减库存之前去查询了认为库存是原来的数值没有计入线程一的操作解决方案加锁悲观锁认为并发安全问题一定会发生会在执行数据操作之前先获取锁确保线程串行执行简单粗暴性能不高不适合高并发场景。如JDK中的locksynchronized数据库互斥锁乐观锁认为线程安全问题不一定发生因此不加锁。只是在更新数据的时候判断有没有线程正在做修改没有就认为安全修改数据有的话说明发生了安全问题就返回异常或者重试【成功率太低只判断有库存只适用于查询】版本号法最普遍最常用加入version字段查询库存时同时查询版本号版本号跟之前查到的一致的话正常扣减不然报错CAS法Compare and Switch直接查库存有没有变boolean success seckillVoucherService .update() .setSql(stock stock - 1) .eq(voucher_id, voucherId) .gt(stock, 0) //防止超卖 .update();分布式锁分成好几张表去分别加锁然后抢解决成功率低 CurrentHashMap一人一单同一个优惠券一个人只能下一单在扣减库存之前根据用户id和优惠券id查询是否存在订单存在就不能再下单返回异常不存在正常下单类似库存超卖的问题先查询再操作但是操作的时候已经有人下单了。并发安全问题这里是可能查不到所以要用悲观锁查询订单到新增订单封装加synchronized不要在方法上加锁this变成串行执行了性能慢而且所有的用户都是同一把锁没必要在userid上加锁转成字符串且返回规范表示【去字符串池里面找跟你值一样的地址返回地址or引用】保证id值一样不会是新的id但是范围小了万一释放锁之后还没提交会导致同样的并发安全问题所以我们在方法外面根据userId加锁总结先获取锁提交事务再释放锁事务失效调用函数的不是事务的代理对象把代理对象用aop找出来调用改依赖改暴露Override public Result seckillvoucher(Long voucherId) { // 1. 查询优惠券 SeckillVoucher voucher seckillVoucherService.getById(voucherId); // 2. 判断秒杀是否开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())) { return Result.fail(秒杀未开始); } // 3. 判断秒杀是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) { return Result.fail(秒杀已结束); } // 4. 判断库存是否充足 if (voucher.getStock() 1) { return Result.fail(库存不足); } Long userId UserHolder.getUser().getId(); synchronized (userId.toString().intern()) { // 获取代理对象事务 // 集群锁不住不可靠 IVoucherOrderService proxy (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy(); return proxy.createVoucherOrder(voucherId); } } Transactional public Result createVoucherOrder(Long voucherId) { // 5. 一人一单 Long userId UserHolder.getUser().getId(); // 5.1 查询订单 int count query().eq(voucher_id, voucherId).eq(user_id, userId).count(); // 5.2 判断订单是否存在 if (count 0) { // 该用户已经购买过了 return Result.fail(已购买); } // 5. 减少库存 boolean success seckillVoucherService .update() .setSql(stock stock - 1) .eq(voucher_id, voucherId) .gt(stock, 0) //防止超卖 .update(); if (!success) { return Result.fail(库存不足); } // 6. 生成订单 VoucherOrder voucherOrder new VoucherOrder(); // 6.1 订单id Long orderId redisIdWorker.nextId(order); voucherOrder.setId(orderId); // 6.2 用户id voucherOrder.setUserId(userId); // 6.3 代金券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); // 7. 返回订单id return Result.ok(orderId); }集群下的线程并发安全问题锁的原理在当前JVM内部维护了锁的监视器对象。在集群分布式情况下每个JVM都有自己的锁导致每一个锁都有自己的线程获取于是出现了并行运行可能出现安全问题