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黑马复盘 -- 优惠券秒杀

news 2026/6/3 10:18:35

全局ID生成器

在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具：
唯一性，高可用，递增性，安全性，高性能

MySQL自增 ID 缺陷

1，ID 可被预测
2，单库自增 ID 有性能上限，高并发场景扛不住
3，分库分表自增 ID 会重复

全局 ID

符号位(1 bit)，时间戳(31 bit)，序列号(32 bit)

@ComponentpublicclassRedisIdWorker{//开始时间戳privatestaticfinallongBEGIN_TIMESTAMP=1640995200L;//序列号位数privatestaticfinalintCOUNT_BITS=32;privateStringRedisTemplatestringRedisTemplate;publicRedisIdWorker(StringRedisTemplatestringRedisTemplate){this.stringRedisTemplate=stringRedisTemplate;}publiclongnextId(StringkeyPrefix){//这个参数是业务前缀// 1.生成时间戳LocalDateTimenow=LocalDateTime.now();longnowSecond=now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);longtimestamp=nowSecond-BEGIN_TIMESTAMP;// 2.生成序列号// 2.1.获取当前日期，精确到天Stringdate=now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));// 2.2.自增长longcount=stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:"+keyPrefix+":"+date);// 3.拼接并返回returntimestamp<<COUNT_BITS|count;}}

1,每个业务用自己的自增序列
2，INCR icr:order:2026:06:01如果这个key不存在，创建它，值设置为1；每天自增都会清0，防止redis内存过大

UUID

雪花算法

优惠券下单

表现层

@PostMapping("seckill")publicResultaddSeckillVoucher(@RequestBodyVouchervoucher){voucherService.addSeckillVoucher(voucher);returnResult.ok(voucher.getId());}

其中 voucher 是这个优惠券实体类：
优惠券分为普通优惠券和秒杀优惠券；

@TableField(exist=false)privateIntegerstock;

这个字段在 Java 类里有，但 tb_voucher 表里没有对应的列。

SeckillVoucher

@TableId(value="voucher_id",type=IdType.INPUT)privateLongvoucherId;

把 SeckillVoucher 的字段放进 Voucher里，是为了省事——前端展示优惠券时基本都要同时显示库存和时间，每次手动合并太麻烦，干脆在 Voucher 类里用 @TableField(exist = false) 带上这些字段。

新增优惠券

@Override@TransactionalpublicvoidaddSeckillVoucher(Vouchervoucher){// 保存优惠券save(voucher);// 保存秒杀信息SeckillVoucherseckillVoucher=newSeckillVoucher();seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());seckillVoucherService.save(seckillVoucher);// 保存秒杀库存到Redis中stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY+voucher.getId(),voucher.getStock().toString());}}

保存秒杀券的库存到缓存；

实现下单功能

1，秒杀时间是否开始或者结束
2，库存是否充足

@RestController@RequestMapping("/voucher-order")publicclassVoucherOrderController{@ResourceprivateIVoucherOrderServicevoucherOrderService;@PostMapping("seckill/{id}")publicResultseckillVoucher(@PathVariable("id")LongvoucherId){returnvoucherOrderService.seckillVoucher(voucherId);}}

略过部分简单的代码。

// 5. 扣减库存booleansuccess=seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")// SET stock = stock - 1.eq("voucher_id",voucherId)// WHERE voucher_id = ?.update();// 执行更新

这是 MyBatis-Plus 提供的链式查询语法。 MyBatis-Plus 的 ServiceImpl 里继承来的 update() 方法，它返回一个UpdateWrapper 对象，让你可以链式拼接 SQL 条件。
在 MySQL 里完成加减，而不是在 Java里算好再传进去，能避免并发问题

超卖问题

悲观锁串行执行

/** * 悲观锁方式：秒杀扣减库存 * 必须加 @Transactional ！！！（锁和事务绑定） */@TransactionalpublicResultseckillByPessimisticLock(LongvoucherId){LonguserId=UserHolder.getUser().getId();// 1.【核心】查询优惠券库存 + 加悲观锁 (FOR UPDATE)// 关键SQL：SELECT * FROM tb_seckill_voucher WHERE voucher_id = ? FOR UPDATESeckillVouchervoucher=seckillVoucherService.lambdaQuery().eq(SeckillVoucher::getVoucherId,voucherId).last("FOR UPDATE")// 这行就是加悲观锁！.one();// 2. 判断库存if(voucher.getStock()<=0){returnResult.fail("库存不足");}// 3. 扣减库存（因为加了锁，只有一个线程能执行到这）booleansuccess=seckillVoucherService.lambdaUpdate().set(SeckillVoucher::getStock,voucher.getStock()-1).eq(SeckillVoucher::getVoucherId,voucherId).update();if(!success){returnResult.fail("扣减失败");}// 4. 创建订单...returnResult.ok();}

@Transactional 到底是什么？为什么必须加？

它的作用：Spring 声明式事务
保证方法内所有数据库操作要么全部成功，要么全部失败
比如：扣减库存成功、创建订单失败 → 事务回滚，库存恢复
悲观锁必须加它的生死原因
FOR UPDATE 加的锁，和事务绑定！
事务开启 → 加锁
事务执行完毕（提交 / 回滚） → 自动释放锁
如果不加 @Transactional，Spring 不会开启事务，查询完数据锁立刻释放，等于没加锁！

@Transactional = 给悲观锁提供生命周期容器
没有它，悲观锁瞬间失效。

MySQL InnoDB 引擎的行锁分为两种：
共享锁 (S 锁)：读锁，多个线程可以同时加 S 锁，互不阻塞
排他锁 (X 锁)：写锁，一个线程加了 X 锁，其他线程不能加任何锁，必须阻塞等待
所有写操作（INSERT/UPDATE/DELETE）都会自动加 X 锁，这是数据库的基本规则，没有例外。

利用MySQL的条件式乐观锁

乐观锁，判断之前查询的数据是否有被修改；
1，版本号
2，CAS
3，条件式乐观锁

booleansuccess=seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")// 原子扣减.eq("voucher_id",voucherId).gt("stock",0)// ←这就是乐观锁！.update();

MySQL 执行 UPDATE 时，会用行锁锁住这一行，两个 UPDATE 不会同时执行，会排队；
在高并发的场景下，条件式的乐观锁比版本号性能更好，能让更多线程执行；

一人一单

同一个优惠券，一个用户只能下一单

通过悲观锁synchronized＋事务来实现

@TransactionalpublicResultcreateVoucherOrder(LongvoucherId){// 5.一人一单LonguserId=UserHolder.getUser().getId();synchronized(userId.toString().intern()){// 5.1.查询订单intcount=query().eq("user_id",userId).eq("voucher_id",voucherId).count();// 5.2.判断是否存在if(count>0){// 用户已经购买过了returnResult.fail("用户已经购买过一次！");}// 6.扣减库存booleansuccess=seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1")// set stock = stock - 1.eq("voucher_id",voucherId).gt("stock",0)// where id = ? and stock > 0.update();if(!success){// 扣减失败returnResult.fail("库存不足！");}// 7.创建订单VoucherOrdervoucherOrder=newVoucherOrder();// 7.1.订单idlongorderId=redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 7.2.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 7.3.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);save(voucherOrder);// 7.返回订单idreturnResult.ok(orderId);}}