# 分布式秒杀系统

**Repository Path**: miracleSam/eureka-cluster

## Basic Information

- **Project Name**: 分布式秒杀系统
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 3
- **Created**: 2021-04-02
- **Last Updated**: 2023-03-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 分布式秒杀系统

## 技术栈

### 框架

- 微服务 springboot+maven
- 数据库 mybatis-plus
- 负载均衡 springCloud/Nginx

### Java

- 线程池 ThreadPoolExecutor
- Redis 实现分布式session
- JVM锁 ReentrantLock/Synchronized/AOP切面锁
- 数据库锁 乐观锁/悲观锁
- 分布式锁 Redis锁框架Redison/Zookeeper锁
- JVM消息队列 LinkedBlockingQueue/ConcurrentLinkedQueue
- 分布式消息队列 kafka

## 优化方案

- 缓存静态页面
- Nginx流量分发
- Redis缓存提高并发量
- kafka异步下单
- 数据库、消息队列、微服务高可用
- 前端限流

### 软件架构
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### 安装教程

1.  在provider1、provider2目录下的application.yml中配置端口、数据库、redis、kafka、eureka服务注册地址
2.  在server1、server2下配置application-peer.yml中配置对等实体
3.  导入resource目录下的sql文件
4.  enjoy

## 登录处理

### 单机

1. 为每个用户生成UUID
2. HttpServletRequest从cookie获取UUID，HttpServletResponse将UUID写入cookie中

### 分布式session

客户端发送一个请求，经过负载均衡后该请求会被分配到服务器中的其中一个，由于不同服务器含有不同的web服务器(例如Tomcat)，不同的web服务器中并不能发现之前web服务器保存的session信息，就会再次生成一个JSESSIONID，之前的状态就会丢失。

1. springSession
2. 将UUID放入redis中
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## 秒杀案例

### 单机环境

#### 秒杀1（出现超卖） ReentrantLock

服务层方法加上@Transactional注解，lock放在方法中

 **问题：** lock与事务冲突，lock在事务单元中执行，某个事务未提交前锁已经释放，下一个事务脏读

 **解决方案：** 锁上移包裹整个事务单元，或者手动提交事务后释放锁

#### 秒杀1 AOP锁

QPS 30

1、自定义注解@ServiceLock

2、切面绑定@ServiceLock，将注解用在服务层方法上，连接点为该方法

#### 秒杀2 数据库悲观锁

QPS 42

- for update 行锁
- 表锁（未采用）

#### 秒杀3 数据库乐观锁

QPS 26

- 更新库存时判断new stock==stock-1

- 版本号 

  1. 数据库表加入version字段（**int,Integer,long,Long,Date,Timestamp,LocalDateTime**）
  2. 取出记录时，获取当前version
  3. 更新时，带上这个version
  4. 执行更新时， set version = newVersion where version = oldVersion
  5. 如果version不对，就更新失败

  [mybatis-plus实现：@Version+乐观锁拦截器OptimisticLockerInnerInterceptor](https://mp.baomidou.com/guide/interceptor-optimistic-locker.html#optimisticlockerinnerinterceptor)

#### 秒杀4 单例阻塞队列

QPS 61

所有请求都生成Order，放入队列中

##### BlockingQueue

    take() 与带超时时间的poll类似，不同在于take时候如果当前队列空了它会一直等待其他线程调用notEmpty.signal()才会被唤醒
     offer(e) 队列未满时，返回true；队列满时返回false。非阻塞立即返回。
    //类级的内部类，只有调用时才延迟加载
    private static class SingletonHolder{
        /**
         * 静态初始化器，由JVM来保证线程安全
         */
        private static SeckillQueue queue = new SeckillQueue();
    }

##### 消费类SeckillQueueCunsumer

1. 实现ApplicationRunner接口，程序运行时启动

2. 开启线程消费BlockingQueue的订单

##### 问题：队列大小要根据业务合理设置

#### 秒杀5 Redis缓存优化+阻塞队列

QPS 1071

##### 思路：

1. 请求查找缓存，缓存未命中则查数据库，更新缓存
2. 如果库存不足，直接返回
3. 更新数据库，更新成功后删除缓存（旁路缓存原则）

[数据不一致问题：设置过期时间](https://blog.csdn.net/dabaoshiwode/article/details/115410630)

#### 秒杀6 Redis+kafka异步下单

QPS 1281

##### kafka订单对象序列化问题

1. 自定义序列化工具类，实现Serializer接口
2. 采用fastjson将对象转换为字符串，使用默认的StringSerializer序列化，消费端使用fastjson反序列化字符串

### 分布式环境

分布式环境下请求会转发到多个服务实例，每个服务的JVM锁都是不一样的，所以导致了ReentrantLock、Synchronized失效的情况。

#### 解决方案：

1. 数据库锁

2. 分布式锁

#### 秒杀1 Redisson锁+kafka异步下单

QPS 84
Nginx(2个服务) 186

##### 原理：

相当于调用redis的setnx命令设置（lockname，lock，过期时间）的键值对，如果设置成功视为获取到锁，业务处理完后删除键值对，删除成功视为释放锁。但这种方式存在问题：

1. 设置的超时时间小于业务执行时间，锁过期；过期时间不好把握
2. 业务出现bug，没有释放锁，出现死锁

##### 看门狗机制（watch dog）:

1. 自动续期，如果业务超长，运行期间自动续上30s,不用担心业务时间长，锁自动过期被删掉
2. 超时自动释放锁

#### 秒杀2 Redis原子递减+kafka

QPS 652
Nginx(2个服务) 1340

Lua脚本实现递减操作的原子性

##### 思路：

1. 将秒杀商品的库存预热加载到redis中，存储格式 goodsId：goodsStock
2. goodsStock小于1直接返回
3. 原子递减，操作成功生成订单发送到kafka的topic中
4. 消费者消费订单，入库

#### 秒杀3 Zookeeper锁+kafka
Nginx(2个服务) 350

##### CAP理论：一致性，可用性，分区容错性

redis集群满足AP 单机CP zk集群满足CP

- redis集群加锁后马上返回客户端结果，然后同步（牺牲一致性）

- zk集群先保证半数节点同步成功，再返回加锁结果（牺牲可用性）

##### 选择策略

优先满足高并发选择redis，优先满足高可用选择zk

## 限流与负载均衡

### Sentinel

##### 重要概念

Resource

sentinel通过资源来保护业务代码或后方服务，使用@SentinelResource注解定义资源（指定 `blockHandler` 和 `fallback` 方法），FlowRule定义规则，然后在程序中埋点实现服务的保护。

- try-catch 方式（通过 `SphU.entry(...)`），当 catch 到BlockException时执行异常处理(或fallback)
- if-else 方式（通过 `SphO.entry(...)`），当返回 false 时执行异常处理(或fallback)

Slot

插槽链通过一定的编排顺序来达到最终的限流目的。

Entry

Sentinel 中用来表示是否通过限流的一个凭证，每次执行 `SphU.entry()` 或 `SphO.entry()` 都会返回一个 `Entry` 给调用者，意思就是告诉调用者，如果正确返回了 `Entry` 给你，那表示你可以正常访问被 Sentinel 保护的后方服务了，否则 Sentinel 会抛出一个BlockException(如果是 `SphO.entry()` 会返回false)，这就表示调用者想要访问的服务被保护了，也就是说调用者本身被限流了。

##### 实现思路

根据每个服务的负载能力，设定流量极限。

[SpringBoot 2.0 + 阿里巴巴 Sentinel 动态限流实战](https://blog.52itstyle.vip/archives/4395/)

### Nginx

Nginx采用了Linux的epoll模型，epoll模型基于事件驱动机制，它可以监控多个事件是否准备完毕，如果OK，那么放入epoll队列中，这个过程是异步的。worker只需要从epoll队列循环处理即可。

##### 反向代理

![img](https://pic2.zhimg.com/v2-4787a512240b238ebf928cd0651e1d99_b.jpg)

##### Master-Worker模式

![img](https://pic4.zhimg.com/v2-b24eb2b29b48f59883232a58392ddae3_b.jpg)

##### 实现思路

Nginx采用轮询策略实现负载均衡，每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。

根据每个服务的负载能力，采用加权轮询指定轮询几率。

分布式session问题：每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一个后端服务器，可以解决session的问题。

### SpringCloud

##### Eureka

server1，server2使用@EnableEurekaServer启用对等服务注册中心，provider1，provider2向注册发送心跳。

consumer服务使用@LoadBalance注解实现负载均衡。实例代码：

```
@SpringBootApplication
@RestController
@EnableEurekaClient
public class ConsumerApplication {
    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }

    @LoadBalanced
    @Bean
    public RestTemplate rest() {
        return new RestTemplate();
    }
    @GetMapping(value = "/callHello")
    @ResponseBody
    public String hello(){
        /**
         * 小伙伴发现没有，地址居然是http://service-provider
         * 居然不是http://127.0.0.1:8082/
         * 因为他向注册中心注册了服务，服务名称service-provider,我们访问service-provider即可
         */
        String data = restTemplate.getForObject("http://service-provider/hello",String.class);
        return data;
    }
}
```

##### 与Nginx的区别



![与Nginx的区别](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0421/111322_44b48dda_1515186.png "屏幕截图.png")
## JVM调优案例
![JVM调优案例](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0421/111510_947716f7_1515186.png "屏幕截图.png")