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秒杀系统解决两个核心问题的思路方法总结:1.库存超卖问题;2.用户重复抢购问题。

秒杀系统解决两个核心问题

  • 秒杀系统解决两个核心问题:
    • 一、解决库存超卖的核心逻辑:
      • 解释:
      • 原子性保证:
    • 二、如何避免重复抢购:
      • 使用 Redis 做唯一标识判断
      • 优点:
    • 三、流程完整梳理:
    • 四、通过数据库建立唯一索引避免(用户重复抢购)
      • 原因背景
      • 如何通过数据库唯一索引避免重复下单?
      • 程序中如何体现这一机制?
      • 配合使用 Redis + 唯一索引实现双重保障

秒杀系统解决两个核心问题:

  1. 库存超卖问题
  2. 用户重复抢购问题

一、解决库存超卖的核心逻辑:

关键点:数据库层面的原子性更新 + 乐观锁判断库存是否充足

seckillGoodsService.update(new UpdateWrapper<SeckillGoods>().set("stock_count", seckillGoods.getStockCount()).eq("id", seckillGoods.getId()).gt("stock_count", 0)
);

解释:

  • eq("id", ...): 保证更新的是这条商品记录。
  • gt("stock_count", 0): 加了一条库存大于 0 的条件,防止库存为 0 仍被减。

这个 update() 方法只有在满足条件(也就是库存大于 0)时才会成功返回 true,否则不更新。

原子性保证:

这个 UPDATE 操作由数据库完成,是原子性的,同时加了条件判断,避免并发环境下出现超卖问题


二、如何避免重复抢购:

使用 Redis 做唯一标识判断

String seckillOrderJson = (String) redisTemplate.opsForValue().get("order:" + user.getId() + ":" + goodsId);
if (!StringUtils.isEmpty(seckillOrderJson)) {return RespBean.error(RespBeanEnum.REPEATE_ERROR);
}

优点:

  • Redis 访问速度极快,适合做高并发下的抢购标记。
  • 提前判断用户是否已抢过,无需再查数据库,提高性能。

三、流程完整梳理:

用户请求 /seckill/doSeckill 接口↓
校验用户是否登录↓
查询商品库存(goodsService.findGoodsVoByGoodsId)↓
判断库存是否为 0↓
从 Redis 判断用户是否已经下过单(防止重复抢购)↓
调用 service 层下单逻辑(orderService.seckill)↓① 减库存(update + gt 判断)② 生成订单、秒杀订单入库③ 将订单信息写入 Redis 标记用户已抢购↓
返回下单成功 / 失败信息

四、通过数据库建立唯一索引避免(用户重复抢购)

在这个秒杀系统中,其实是非常关键的一步,是防止同一用户对同一商品生成多个秒杀订单的最终兜底措施


原因背景

在高并发环境下,即使你在代码中已经通过 Redis 判断是否重复下单:

String seckillOrderJson = (String) redisTemplate.opsForValue().get("order:" + user.getId() + ":" + goodsId);
if (!StringUtils.isEmpty(seckillOrderJson)) {return RespBean.error(RespBeanEnum.REPEATE_ERROR);
}

由于 Redis 与数据库之间存在一定的 时延,仍可能出现“并发抢购成功但生成了两个订单”的情况 —— 即所谓的并发穿透检查逻辑


如何通过数据库唯一索引避免重复下单?

seckill_order 表结构如下:

CREATE TABLE seckill_order (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,user_id BIGINT NOT NULL,goods_id BIGINT NOT NULL,order_id BIGINT NOT NULL,-- 其他字段 ...UNIQUE KEY uniq_user_goods (user_id, goods_id)
);

关键:

UNIQUE KEY uniq_user_goods (user_id, goods_id)

它的作用是:同一个用户,对同一件商品,只能有一条秒杀订单记录
也就是说,如果你尝试插入相同 user_idgoods_id 的数据,就会违反唯一索引,导致 SQL 执行失败。


程序中如何体现这一机制?

OrderServiceImpl.java 的代码中:

SeckillOrder seckillOrder = new SeckillOrder();
seckillOrder.setOrderId(order.getId());
seckillOrder.setUserId(user.getId());
seckillOrder.setGoodsId(goods.getId());
seckillOrderService.save(seckillOrder); // 插入数据库

这个 save 方法其实最终是调用 MyBatis-Plus 的 INSERT 操作。如果用户在极端并发下重复插入,就会因为违反唯一索引而抛出异常。


配合使用 Redis + 唯一索引实现双重保障

  • Redis:拦截大部分重复请求,提升性能
  • 数据库唯一索引:兜底保障,防止极端并发场景中出现重复订单
http://www.xdnf.cn/news/3637.html

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