java抢购功能，多并发范例代码

很酷的站长

发布于 2023-12-12 13:59:10

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发布于 2023-12-12 13:59:10

文章被收录于专栏：站长的编程笔记

大规模并发抢购，需要细致地优化代码以应对高并发压力。以下是一些关键点：

数据库优化：
- 使用数据库连接池，确保连接的高效使用。
- 考虑数据库的读写分离，将读操作分散到多个从库上，减轻主库压力。
- 使用数据库索引，以提高查询效率。
缓存优化：
- 使用缓存来存储商品库存等数据，减轻数据库负担。可以使用诸如Redis等缓存工具。
- 利用缓存预热，提前将商品信息加载到缓存中。
分布式锁：
- 考虑使用分布式锁，确保同一时刻只有一个用户能够成功抢购。可以使用Redis等分布式锁实现。
消息队列：
- 使用消息队列来削峰填谷，将请求异步处理。例如，用户发起抢购请求后，先将请求放入消息队列，再由后台异步处理。
- 异步处理可以在后台进行库存检查、扣减等操作，提高系统的并发处理能力。
限流措施：
- 引入限流机制，限制每秒/每分钟的抢购请求数，防止过多的请求同时涌入系统。
- 可以使用Guava RateLimiter等工具实现简单的限流。
CDN加速：
- 使用CDN服务来加速静态资源的访问，减轻服务器负担。
分批处理：
- 如果可能，将用户分批处理，避免所有用户同时进行抢购。
- 使用分布式任务调度系统，将大量任务拆分成多个小任务并发执行。
前端优化：
- 使用前端缓存技术，减少服务器的请求数。
- 合理利用浏览器缓存，减轻服务器负担。
水平扩展：
- 考虑使用负载均衡和水平扩展，将流量分散到多个服务器上。

一个简单的例子如下所示：

演示如何使用分布式锁（基于Redis的分布式锁）和消息队列（基于Spring Boot和RabbitMQ）来优化高并发抢购场景。请注意，这只是一个基本示例，实际场景可能需要更多的细节和安全性考虑。

首先，添加相关的依赖：

<!-- Spring Boot Starter for RabbitMQ -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring Data Redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后，配置文件中添加相关配置：

# RabbitMQ Configuration
spring.rabbitmq.host=your-rabbitmq-host
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=your-username
spring.rabbitmq.password=your-password

# Redis Configuration
spring.redis.host=your-redis-host
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=your-redis-password

接下来，创建分布式锁工具类：

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class DistributedLock {

    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    public DistributedLock(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public boolean acquireLock(String lockKey, String clientId, long expireTime) {
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, clientId, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        return lock != null && lock;
    }

    public void releaseLock(String lockKey, String clientId) {
        String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        if (clientId.equals(lockValue)) {
            redisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }
}

创建抢购服务：

import org.springframework.amqp.core.AmqpTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class PurchaseService {

    @Autowired
    private DistributedLock distributedLock;

    @Autowired
    private AmqpTemplate amqpTemplate;

    @Transactional
    public boolean purchase(Long productId, int quantity, String clientId) {
        // 使用分布式锁
        boolean lockAcquired = distributedLock.acquireLock("product_" + productId, clientId, 5000L);
        if (!lockAcquired) {
            return false; // 未获取到锁，购买失败
        }

        try {
            // 模拟业务处理时间
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);

            // 执行抢购逻辑，此处省略...

            // 发送购买消息到消息队列
            amqpTemplate.convertAndSend("purchase-exchange", "purchase", "ProductID: " + productId + ", Quantity: " + quantity);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放分布式锁
            distributedLock.releaseLock("product_" + productId, clientId);
        }

        return true; // 购买成功
    }
}

创建消息队列监听器：

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class PurchaseMessageListener {

    @RabbitListener(queues = "purchase-queue")
    public void processPurchaseMessage(String message) {
        // 处理购买消息，可以在此处进行订单生成、库存扣减等操作
        System.out.println("Received purchase message: " + message);
    }
}

这个示例中，使用了分布式锁来确保同一时刻只有一个用户能够成功抢购。购买服务在获取锁后，执行抢购逻辑，然后发送购买消息到消息队列。消息队列监听器负责处理购买消息，进行订单生成、库存扣减等操作。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

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