分布式锁:四种方案解决商品超卖的方案

2023-10-05 02:04

本文主要是介绍分布式锁:四种方案解决商品超卖的方案,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一 分布式锁

1.1 分布式锁的作用

在多线程高并发场景下,为了保证资源的线程安全问题,jdk为我们提供了synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁,但是它们只能保证一个工程内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下,如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题。jdk并没有给我们提供既有的解决方案。需要自己通过编写方案来解决,目前主流的实现有以下方式:

  1. 基于mysql关系型实现

  2. 基于redis非关系型数据实现

  3. 基于zookeeper/etcd实现

二  模拟单体超卖

2.1 工程结构

2.2 编写工程代码

1.pom文件

  <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.46</version></dependency><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.4.1</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.16</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><version>2.3.12.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope><exclusions><exclusion><groupId>org.junit.vintage</groupId><artifactId>junit-vintage-engine</artifactId></exclusion></exclusions></dependency>

2.配置文件

server.port=9999
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/fenbu_lock?characterEncoding=utf-8&useSSL=true
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=cloudiip
redis.host=172.16.116.100

 3.controller

@RestController
public class StockController {@Autowiredprivate StockService stockService;@GetMapping("stock/deduct")public String deduct(){// this.stockService.deduct();this.stockService.deductByMsqlDb();return "hello stock deduct!!";}}

4.service

@Service
public class StockService {@Autowiredprivate StockMapper stockMapper;private Stock stock = new Stock();private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void deduct(){
//        lock.lock();
//        try {
//            stock.setStock(stock.getStock() - 1);
//            System.out.println("库存余量:" + stock.getStock());
//        } finally {
//            lock.unlock();
//        }}public void deductByMsqlDb(){// 先查询库存是否充足Stock stock = this.stockMapper.selectById(1L);// 再减库存if (stock != null && stock.getCount() > 0){stock.setCount(stock.getCount() - 1);this.stockMapper.updateById(stock);}}}

5.mapper


@Mapper
public interface StockMapper extends BaseMapper<Stock> {
}

6.启动类

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.atguigu.distributed.lock.mapper")
public class DistributedLockApplication {public static void main(String[] args){SpringApplication.run(DistributedLockApplication.class, args);System.out.println("========================启动成功==========");}}

7.pojo类

@Data
@TableName("db_stock")
public class Stock {@TableIdprivate Long id;private String productCode;private String stockCode;private Integer count;// private Integer stock = 5000;
}

8.附件数据表

1.新建一个数据库,附件数据表,如图

2.脚本文件

CREATE TABLE `db_stock` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`product_code` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品编号',`stock_code` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '仓库编号',`count` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '库存量',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

2.3 测试验证

http://localhost:9999/stock/deduct

查看数据库

2.4 jmeter模拟并发访问

2.4.1 启动jmeter

 2.4.2 配置jmeter

1.添加线程组

并发100循环50次,即5000次请求。  

3.给线程组添加HTTP Request请求:

4.将接口地址:http://localhost:9999/stock/deduct  配置到下面

 5.再选择你想要的测试报表,例如这里选择聚合报告:

启动测试,查看压力测试报告:

 参数api说明如下:

1.Label 取样器别名,如果勾选Include group name ,则会添加线程组的名称作为前缀

# Samples 取样器运行次数

Average 请求(事务)的平均响应时间

Median 中位数

90% Line 90%用户响应时间

95% Line 90%用户响应时间

99% Line 90%用户响应时间

Min 最小响应时间

Max 最大响应时间

Error 错误率

Throughput 吞吐率

Received KB/sec 每秒收到的千字节

Sent KB/sec 每秒收到的千字节

测试结果:请求总数5000次,平均请求时间129ms,中位数(50%)请求是在36ms内完成的,错误率0%,每秒钟平均吞吐量716.7次。

结论:此时如果还有人来下单,就会出现超卖现象(别人购买成功,而无货可发)。

三 方案1:使用jvm的本地锁解决冲突

3.1 原理

添加synchronized关键字之后,StockService就具备了对象锁,由于添加了独占的排他锁,同一时刻只有一个请求能够获取到锁,并减库存。此时,所有请求只会one-by-one执行下去,也就不会发生超卖现象。

3.2 操作

用jvm锁(synchronized关键字或者ReetrantLock)试试:

2.使用jmeter再次测试

查看数据库

并没有发生超卖现象,完美解决。  

3.3 此方案的缺点失效情况

1.多例模式  2.事务 ;3.集群

四 方案2:使用update的sql解决本地锁

4.1 操作案例

1.mapper级别

    @Update("update db_stock set count=count-#{count} where product_code=#{productCode} and count>=#{count}")int updateStock(@Param("productCode") String productCode,@Param("count") Integer count);

2.service

  public   void deductBySql(){// 先查询库存是否充足this.stockMapper.updateStock("1001",1);System.out.println("请求进来了.......");}

 3.查看数据库

4.并发压力测试

5.查看效果:均正确消费。

 

4.2 此方案缺点

优点:能够解决jvm本地锁多失效的3种情况。

缺点:1.确定锁的范围 行级锁还是表级锁;2.同一个商品有多条库存记录;3.无法记录库存前后的变化记录。

五  解决单体超卖的其他方式

3.1 使用悲观锁和乐观锁

除了使用jvm锁之外,还可以使用数据锁:悲观锁 或者 乐观锁。

一个sql:直接更新时判断,在更新中判断库存是否大于0 ;

update table set surplus = (surplus - buyQuantity) where id = 1 and (surplus - buyQuantity) > 0

1.悲观锁:在读取数据时锁住那几行,其他对这几行的更新需要等到悲观锁结束时才能继续 。

select ... for update

2.乐观锁:读取数据时不锁,更新时检查是否数据已经被更新过,如果是则取消当前更新进行重试。

version 或者 时间戳(CAS思想)。

这篇关于分布式锁:四种方案解决商品超卖的方案的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/3165

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