From f8663cf78184107cbe30d301d73740851d6e611c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: hzcforever <847445563@qq.com> Date: Sun, 16 Jun 2019 16:00:07 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?update=20=E9=A1=B9=E7=9B=AE=E6=96=87=E6=A1=A3?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 200 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++- img/second_do_miaosha.png | Bin 0 -> 5564 bytes img/second_to_list.png | Bin 0 -> 5589 bytes 3 files changed, 195 insertions(+), 5 deletions(-) create mode 100644 img/second_do_miaosha.png create mode 100644 img/second_to_list.png diff --git a/README.md b/README.md index 366965c..c4c71a8 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -15,13 +15,10 @@ - [页面级高并发秒杀优化](#页面级高并发秒杀优化) - [商品列表页缓存实现](#商品列表页缓存实现) - [热点数据对象缓存](#热点数据对象缓存) - - [商品详情静态化](#商品详情静态化) - - [秒杀接口前后端分离](#秒杀接口前后端分离) - [解决超卖问题](#解决超卖问题) - [服务级高并发秒杀优化](#服务级高并发秒杀优化) - [集成 RabbitMQ](#集成-RabbitMQ) - - [Redis 预减库存](#Redis-预减库存) - - [RabbitMQ 异步下单](#RabbitMQ-异步下单) + - [Redis 预减库存和RabbitMQ 异步下单](#Redis-预减库存和RabbitMQ-异步下单) - [第二次压测](#第二次压测) - [写在最后](#写在最后) @@ -152,4 +149,197 @@ ## 页面级高并发秒杀优化 -待更... +这一节主要讨论使用页面优化技术来提升秒杀系统性能，即利用缓存最大程度地减少对用户数据库的直接访问，并解决超卖现象。 + +### 商品列表页缓存实现 + +最开始对于商品的查询优化是将 user 和 goodsList 直接加入到 model 中，然后通过动态渲染模板在浏览器端展示出来，接下来考虑如何做页面缓存。 + +先看修改后的代码： + + @RequestMapping(value = "/to_list", produces = "text/html") + @ResponseBody + public String toList(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, + Model model, MiaoshaUser user) { + model.addAttribute("user", user); + // 取缓存 + String html = redisService.get(GoodsKey.getGoodsList, "", String.class); + if (!StringUtils.isEmpty(html)) { + return html; + } + // 查询商品列表 + List goodsList = goodsService.listGoodsVo(); + model.addAttribute("goodsList", goodsList); + + // 手动渲染 + IWebContext ctx = new WebContext(request, response, request.getServletContext(), + request.getLocale(), model.asMap()); + html = thymeleafViewResolver.getTemplateEngine().process("goods_list", ctx); + if (!StringUtils.isEmpty(html)) { + redisService.set(GoodsKey.getGoodsList, "", html); + } + return html; + } + +首先，查看 Redis 缓存中是否存在以 GoodsKey 为 key 的 String 类型的值，如果有且不为空则直接返回；否则通过 listGoodsVo() 查询商品列表，并放进 model 中，这个时候通过 ThymeleafViewResolver 手动渲染模板，如果得到的 html 不为空，则存入缓存(缓存的有效期可设为一分钟)。 + +其它相关页面的缓存实现以此类推，具体细节见源代码。 + +### 热点数据对象缓存 + +原先根据 id 取 user 的方法实现如下： + + public MiaoshaUser getById(long id) { + return miaoshaUserDAO.getById(id); + } + +显然每次取 user 都要通过 DAO 直接访问数据库，这里对该方法进行改进： + + public MiaoshaUser getById(long id) { + // 取缓存 + MiaoshaUser user = redisService.get(MiaoshaUserKey.getById, "" + id, MiaoshaUser.class); + if (user != null) { + return user; + } + // 取数据库 + user = miaoshaUserDAO.getById(id); + if (user != null) { + redisService.set(MiaoshaUserKey.getById, "" + id, user); + } + return user; + } + +还有更新密码的方法优化： + + public boolean updatePassword(String token, long id, String formPass) { + // 取user + MiaoshaUser user = getById(id); + if(user == null) { + throw new GlobalException(CodeMsg.MOBILE_NOT_EXIST); + } + // 更新数据库 + MiaoshaUser toBeUpdate = new MiaoshaUser(); + toBeUpdate.setId(id); + toBeUpdate.setPassword(MD5Util.formPassFromDBPass(formPass, user.getSalt())); + miaoshaUserDAO.update(toBeUpdate); + // 删除和更新缓存 + redisService.delete(MiaoshaUserKey.getById, "" + id); + user.setPassword(toBeUpdate.getPassword()); + redisService.set(MiaoshaUserKey.token, token, user); + return true; + } + +当更新密码的时候，首先通过 getById(id) 取 user，如果为空则抛出异常；这里对于处理缓存与写库的顺序是先更新数据库再删除缓存(在网上有很多博客都讲的是先删缓存再写库，原因是如果先写库再删缓存，万一删除失败，这时会出现数据库与缓存数据的不一致)，但是经过我的测试，也咨询了一些人，觉得处理缓存失败的概率要远远小于写库失败的概率，因此这里暂且使用先写库再删缓存的次序。 + +### 解决超卖问题 + +在高并发环境下，对于某一个共享变量的更新，很容易造成线程安全问题，在这里具体表现为超卖现象。 + +**超卖现象的解决思路：** + +在 SQL 语句中，加入条件判断语句，判断剩余库存是否大于0再去更新。 + + @Update("update miaosha_goods set stock_count = stock_count - 1 where goods_id = #{goodsId} " + + "and stock_count > 0") + int reduceStock(MiaoshaGoods g); + +由于数据库在每次更新的时候会对 miaosha_goods 加锁，因此更新其实是串行执行的，不会出现多个线程同时更新一条记录的情况，所以在这里是通过数据库来保证不会出现超卖现象。 + +在这里虽然解决了超卖现象，但仍然有一个问题，那就是同一个用户可能发出多个请求，也就是同一个用户秒杀到了多个相同商品。 + +**同一个用户秒杀多个相同商品的解决思路：** + +1. 通过验证码防止出现相关庆幸 +2. 在 miaosha_order 表中创建 user_id 与 goods_id 的唯一索引，并且通过 @Transactional 注解的 createOrder 方法中，先生成订单，后生成秒杀订单，如果出现了同一个用户发出的多个请求，则第二次及之后的秒杀请求会导致生成秒杀订单失败，从而引起事务的回滚，这里就能保证同一个用户只能秒杀一种商品一次。 + +## 服务级高并发秒杀优化 + +在前面的缓存优化中，我们考虑了如何最大程度地减少对数据库的访问，并解决了秒杀过程中可能出现的相关问题，在本节中我们进一步考虑如何减少对缓存的访问。 + +1. 通过 Redis 预减库存更进一步减少对数据库的访问 +2. 通过内存标记减少对 Redis 的访问 +3. 通过 RabbitMQ 将用户请求入队缓冲，实现异步下单，增强用户体验 +4. 第二次压测 + +### 集成 Rabbit MQ + +RabbitMQ 是采用 Erlang 语言实现 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）的消息中间件，它最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息。 + +RabbitMQ 整体上是一个生产者与消费者模型，主要负责接收、存储和转发消息。可以把消息传递的过程想象成：当你将一个包裹送到邮局，邮局会暂存并最终将邮件通过邮递员送到收件人的手上，RabbitMQ 就好比由邮局、邮箱和邮递员组成的一个系统。从计算机术语层面来说，RabbitMQ 模型更像是一种交换机模型。 + +在虚拟机上安装并配置 erlang 和 RabbitMQ，在 pom 文件中添加相关依赖，在本机浏览器中输入虚拟机 ip:15672 即可打开 RabbitMQ 的界面。 + +RabbitMQ 交换机有以下几种类型：fanout、direct、topic、headers 这四种，但 headers 类型的交换器性能比较差，一般不推荐。 + +### Redis 预减库存和RabbitMQ 异步下单 + +1. 在系统初始化的时候，把商品库存的数量预加载到 Redis 中(在 afterPropertiesSet 方法中实现预加载过程) +2. 在收到用户秒杀请求后，通过 Redis 预减库存，若库存不足则直接返回秒杀失败，并标记该 goods 已经秒杀完毕；如果库存大于0则入队，并返回正在排队中 +3. 请求出队，生成订单，减少库存 +4. 客户端轮询，判断是否秒杀成功 + +秒杀订单： + + @RequestMapping(value = "/do_miaosha") + @ResponseBody + public ResultUtil miaosha(Model model, MiaoshaUser user, + @RequestParam("goodsId") long goodsId) { + model.addAttribute("user", user); + if (null == user) { + return ResultUtil.error(CodeMsg.SESSION_ERROR); + } + + // 内存标记，减少对 Redis 的访问 + boolean over = localOverMap.get(goodsId); + if (over) { + return ResultUtil.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER); + } + + // 预减库存 + long stock = redisService.decr(GoodsKey.getMiaoshaGoodsStock, "" + goodsId); + if (stock <= 0) { + localOverMap.put(goodsId, true); + return ResultUtil.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER); + } + // 判断是否已经秒杀到 + MiaoshaOrder order = orderService.getMiaoshaOrderByUserIdGoodsId(user.getId(), goodsId); + if (order != null) { + return ResultUtil.error(CodeMsg.REPEATE_MIAOSHA); + } + // 入队 + MiaoshaMessage mm = new MiaoshaMessage(); + mm.setUser(user); + mm.setGoodsId(goodsId); + sender.sendMiaoshMessage(mm); + return ResultUtil.success(0); // 0 表示排队 + } + +## 第二次压测 + +为了尽可能保证两次压测结果对比的公平性，内存、CPU配置保持不变，多变量配置文件与第一次压测完全相同。 + +### 商品查询与秒杀下单压测 + +加了页面缓存和对象缓存后，商品查询压测结果：/goods/to_list + +
+ +通过 RabbitMQ 实现异步下单后，秒杀下单压测结果：/miaosha/do_miaosha + +
+ +很明显两者的 QPS 有明显的提高，如果将 Redis 和 RabbitMQ 部署在不同的服务器上，提升效果可能会更加明显。 + +## 写在最后 + +通过这个秒杀项目对缓存有了更加深刻的理解，通过压测前后的对比更加直观地感受到了缓存的好处。通过 RabbitMQ 将业务逻辑异步化，并在高并发环境下有效地削峰，也能够大幅度地提升系统性能。 + +在后续的功能优化与扩展中，可以有以下几个思路进行深入思考： + +1. 通过隐藏秒杀地址防止恶意刷新 +2. 通过数学公式和图片验证码防止恶意刷新 +3. 限制同一个用户在固定时间内访问秒杀接口的次数 +3. 通过 Ngnix 配置负载均衡，给服务器分流 +4. 通过 Redis 集群保证高可用 +5. 开启 RabbitMQ 持久化机制保证消息队列的可靠性传输 + diff --git a/img/second_do_miaosha.png b/img/second_do_miaosha.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3b0cbbdfdac1323eba37e892cdd74f4cad8f4add GIT binary patch literal 5564 zcmc&&eLzxa)^~RtXQr&iW-`Co$=PWt%M?>l!Py#RX4hqQhEmb|M4-aS5e!m5-^pex z6UZq)NRXY}jY$zjvNS}uEHOc-HBtP462%n6QTzfV-s@~LyYueM{`>xM?|q(g?>*0R z&hwn#`JLy&pAhg(8@x6+IXP|m_@fU$b8>P<0`1V(U4Z+>&s2Ee@hjqI@PkeQh0iq5 zamM}bkH2$r5;8ZgWxNXX-}vGq6w%3PYu@_xD-9NO+R16#ryqa#yThkbXW7pLd*QiX znM2Dixmmm)q`SUTG5O}-gSr`L**jHdoeoBEL5fc;brUh1BLic^6ILTwR7kx#ePlqw z>l~qg^3Se{I~|&2ZM$6|KKS}OXW#t(micQ*oZFAx#HS;byMFAwnJL${$620VR=)fg zc;o!c7QK2dN6THC4lJ^pFumtMMZ3K$fL@1w#j%1*dP{n#zi{Fv2r>&t*vkIBnJO@u z4UL`GEv%m7fs2^lz-TM|*!|732@V@PiQ;U0B&38gN@s9F*^Sv8=V~O~6RyuQe>Rmz zY85E_;+SqW?9{0pJbP3#QZBN=vnr9~ zguD8fx{g-Adsb!oz)s4o$L37hl%{lyi;I#@_Z*SO>cB(up0Cqb3m3N(?e!8KvWc~h zFI5r3t}YY&ekw@G7cM|JMuHb)Jd1>QwYtC0Kk`6kTBwpJ&iq7G^j_fP&3h90-}Ujj zo)ZpN!fu{h=xr}}ybU)r9YWEtXmZnlb@veaAHU>OM~o)$J!-d*0`To|f(pddz^>AT?RFVHn5u_-Qa4pxbp9MY|bWk9*`L7$Ii&0#oWt=$PdWU(M?q+~>TQ)Ce%$b~b_(9z$i$m$Yu& zsp2Gd1u4i)D{&+Uo#I6g65(TwQdg;PC5{nJS5`vFa#4qy$d1y!e;Xgm26wR#oJ6HH z7;A%bxs#;6^F-_;2#vV@9I}M%rgXES#PG~doGHo)H_o+lZn>!~F3U9!{libSGiWCN ztu_x~&J*o}&AeNcsCLkl73%GeYPj0pSEtM_LNQj3eBzS4Q-f2>t+=M~CpEb)q1##0 zxlLhWWplZ5`bO5kpm?P_zluT%g|oY-WHpg`5*@ltqfD0s9m<3z^NPWo zh(u+9$G;@6aQZuE4e8Rk8_^EeTtBh0dygHr(1R$e!``>tS}*IC00&IZ42Z%{7!sM^!9^DjAv=@Abm7QyQ8%~{}u*Vvggqp|HMyX*RDZB;R zw{@zoR5vi^pBhIx zQ|g~r1oHfSksPe81j49Kdbc{EZyGzmgC|9A(UqRG}RRfy+0&QzXr^<}ya`igDsPH`<_UM-sPqrP+CXkE^t=e99~XcQmrSGL4d{UBmmDG^>GS1B0S7-f!FNNRn7 zD_^R4Jc=MePBBbN5Cq8@;y2I6u4I?4M!2eqT=u}`)!(7~Q<=m}6Do$y%rD0nL`zYJ zqNE)tU?o@c)l(wsB&vZ-+9YpQrW^AAe40T6KdRj2Sku@>gy*;qX;IaYsE$`6Z#w2J z+i$AAnq}TC@Yigg+94#9sP2*MVC*suT3-2S--Q+tV6^FY2;ePLpgs}Q2PxjnQxkDI zwH=k_VjyQi4N7aQf%!ZyqBnu7wgxA5zGXlaslt+q&az>?OciK;YbVdB7TL-J1kdgd ztD~;n}JoF zFF&x~o7NpScZ^=@k9!imC)HCJ3V!XORZW%08kCC+RXSi^v_(z%sd-%LGGu+f9#sb# zd@&?Y1`S9o$NxHHrng*gfoQ+i;o&D|d{nS_$vJcZT zaH?(z_dL(*?&zGZB@;XLdVPZc*$`ccPIcPpJE-iq&>upenPXtf5O!sc7&u z54=Ft=&sQH6Vo{OEVKHkviTIcV>tR1AV2B2FR~+-zboTcU}_7EY9Jb!(e_eR#9gSs zSh=K76zyshvtuKcy$AoEdnB?NPU*gvK4}DC?zXjB|gYQ%J;8$ ziQ}`NI6Z1^Lj+HkUGCe-TV}8F=R1ba4c7VX6jTo=^kp2_P9{{%1`j=Zl3}Y`z6xo! zo$wo{%@@2U=3tu&yR+wduX6a-Eaf!n)@wk@EgjOK#j%-NikGB5_yBL=c!l4waR{?_*;^=L3D&<&_c~=AU*Q7*jaCdfESm5L$#MaVQj&B5y zv%#mcc$#9w4xyqO;ll-x8or`W_26$2?IySDX{F&f7YN6}Mor|sAY$_`XpzhE0l(&` zaaxDFzXDPW&-22&s@|FcH#q`GkiKQGSm_TNXV*gxFbY}MQ|4Ppe< zpWv{C`VD&!^Dwh6pHHEGN%I8+0RTzaqP1LDCn<1H(LwyU2Vt1WUiRnNdyYr{q|LoXG4rkc$#``jEvEmq@^rD6OZRIZY_T1%-B{UrM2J
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