1.首先我們新建一個Controller用於秒殺:
package com.imooc.Controller;
import com.imooc.service.impl.SeckillServiceImpl;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* Created by zhongliahi on 2018/6/11.
* 秒殺測試
*/
@RestController
@RequestMapping(value = "/skill")
@Slf4j
public class SeckillController {
@Autowired
private SeckillServiceImpl seckillService;
//@PathVariable 可以將 URL 中占位符參數綁定到控制器處理方法的入參中
// URL 中的 {xxx} 占位符可以通過@PathVariable(“xxx“) 綁定到操作方法的入參中。
@GetMapping(value = "/query/{productId}")
public String query(@PathVariable String productId) throws Exception{
return seckillService.querySeckillProductInfo(productId);
}
@GetMapping("/order/{productId}")
public String skill(@PathVariable String productId) throws Exception{
log.info("秒殺----productId:"+productId);
seckillService.orderProductMockDiffUser(productId);
return seckillService.querySeckillProductInfo(productId);
}
}
2.建立一個Service
package com.imooc.service; /** * Created by zhongliahi on 2018/6/11. */ public interface SeckillService { String queryMap(String productId); String querySeckillProductInfo(String productId); void orderProductMockDiffUser(String productId); }
3.實現Service
package com.imooc.service.impl;
import com.imooc.Exception.SellException;
import com.imooc.enums.ExceptionEnum;
import com.imooc.service.SeckillService;
import com.imooc.util.KeyUtils;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* Created by zhonglihai on 2018/6/11.
* 秒殺Serviceimpl
* 演示
*/
@Service
public class SeckillServiceImpl implements SeckillService {
/**
* 秒殺特價 1000000份
* @param productId
* @return
*/
static Map<String,Integer> products;
static Map<String,Integer> stock;
static Map<String,String> orders;
static{
/**
* ,模擬多個表,商品信息表,庫存表,秒殺成功訂單表
*/
products =new HashMap<>();
stock=new HashMap<>();
orders=new HashMap<>();
products.put("123",1000000);
stock.put("123",1000000);
}
@Override
public String queryMap(String productId) {
return "活動特價,限量:"+products.get(productId)+",還剩:"+stock.get(productId)
+"份"+",成功下單用戶數:"+orders.size()+"人。";
}
@Override
public String querySeckillProductInfo(String productId) {
return this.queryMap(productId);
}
/**
* 主要秒殺的邏輯
* @param productId
*/
@Override
public synchronized void orderProductMockDiffUser(String productId) {
//查詢該商品庫存,為0則活動結束
int stockNum=stock.get(productId);
if(stockNum==0){
throw new SellException(ExceptionEnum.SECKILL_OVER);
}else{
//2.下單(模擬不同用戶opendid不同)
orders.put(KeyUtils.getUniqueKey(),productId);
//3.減庫存
stockNum=stockNum-1;
try{
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
stock.put(productId,stockNum);
}
}
}
關於壓測:
壓力測試是一種基本的質量保證行為,在秒殺活動中更為重要,能有效測量超賣(賣出去的比庫存的多)、少賣(有買了但是沒賣)等現象,目前主流的壓測工具有Jmeter、LoadRunner等,老一點的有apache ab,正好本人機器裝有Apace服務,因此使用apache ab做壓測。
項目中,我們只添加了一件商品,productId為123,啟動項目,在瀏覽器中查詢,URL:http://127.0.0.1:8080/sell/skill/query/123,結果如下:

可以看到,項目能正常訪問,查詢的庫存為1000000份。現在我們咋瀏覽器上進行秒殺,URL:http://127.0.0.1:8080/sell/skill/order/123

我們已經秒殺了一件商品,那么如何實現高並發秒殺呢?這就需要使用上面介紹的Apache ab進行壓測
使用方法:安裝Apache Http Services 后,配置相關環境變量,保證能在命令行直接調用。
測試命令:ab -n 1000 -c 10 http://127.0.0.1:8080/sell/skill/order/123
其中ab表示在命令行調取apache ab壓測工具,-n表示發起1000條請求,-c 表示10個並發
http://127.0.0.1:8080/sell/skill/order/123 :表示測試的URL.
(注意:壓測會占用大量電腦資源,特別是並發大的時候)
結果:

可以發現,秒殺還是比較快的,僅用了19秒。現在我們來查看庫存;

-----------------------------------------
重點:查看庫存發現雖然秒殺都成功了,但是庫存量與下單成功量之和與總量不對應:999878+1000>1000000,出現了超賣現象。
下面我們在秒殺方法上加上synchronized關鍵字,修SeckillServiceImpl,對秒殺方法上鎖

然后重啟項目,在此重新查詢庫存:

沒問題!
繼續並發秒殺:

測試完成,明顯可以感覺到,訪問慢了很多,用了100多秒,因為我們使用了資源鎖,保證每次只有一個線程去調用它。
現在我們在來查看庫存。

重點:可以發現,庫存與下單都是正確的,使用synchronized是一種資源控制的解決辦法
那么,秒殺中直接使用synchronized進行鎖控制有什么不好的地方呢?
1.無法做到細粒度的控制,在測試中,我們只有一個商品,如果有多個商品呢?
多個商品參與秒殺活動,有的人秒殺商品A、有的秒殺商品B,都要走秒殺方法,使用synchronized
會一樣的慢。
2.只支持單點(單機、服務器環境),無法做到水平擴展,如果項目使用負載均衡,會出現混亂。
那么,又有什么好的辦法可以解決上面提到的問題?
答案當然是有,那就是分布式鎖。
