功能需求：设计一个秒杀系统

初始方案

商品表设计：热销商品提供给用户秒杀，有初始库存。

<code>@Entity
public class SecKillGoods implements Serializable{
    @Id
    private String id;

    /**
     * 剩余库存
     */
    private Integer remainNum;

    /**
     * 秒杀商品名称
     */
    private String goodsName;
}/<code>

秒杀订单表设计：记录秒杀成功的订单情况

<code>@Entity
public class SecKillOrder implements Serializable {
    @Id
    @GenericGenerator(name = "PKUUID", strategy = "uuid2")
    @GeneratedValue(generator = "PKUUID")
    @Column(length = 36)
    private String id;

    //用户名称
    private String consumer;

    //秒杀产品编号
    private String goodsId;

    //购买数量
    private Integer num;
}/<code>

Dao设计：主要就是一个减少库存方法，其他CRUD使用JPA自带的方法

<code>public interface SecKillGoodsDao extends JpaRepository<seckillgoods>{

    @Query("update SecKillGoods g set g.remainNum = g.remainNum - ?2 where g.id=?1")
    @Modifying(clearAutomatically = true)
    @Transactional
    int reduceStock(String id,Integer remainNum);

}/<seckillgoods>/<code>

数据初始化以及提供保存订单的操作：

<code>@Service
public class SecKillService {

    @Autowired
    SecKillGoodsDao secKillGoodsDao;

    @Autowired
    SecKillOrderDao secKillOrderDao;

    /**
     * 程序启动时：
     * 初始化秒杀商品，清空订单数据
     */
    @PostConstruct
    public void initSecKillEntity(){
        secKillGoodsDao.deleteAll();
        secKillOrderDao.deleteAll();
        SecKillGoods secKillGoods = new SecKillGoods();
        secKillGoods.setId("123456");
        secKillGoods.setGoodsName("秒杀产品");
        secKillGoods.setRemainNum(10);
        secKillGoodsDao.save(secKillGoods);
    }

    /**
     * 购买成功,保存订单
     * @param consumer
     * @param goodsId
     * @param num
     */ 

    public void generateOrder(String consumer, String goodsId, Integer num) {
        secKillOrderDao.save(new SecKillOrder(consumer,goodsId,num));
    }
}/<code>

下面就是controller层的设计

<code>@Controller
public class SecKillController {

    @Autowired
    SecKillGoodsDao secKillGoodsDao;
    @Autowired
    SecKillService secKillService;

    /**
     * 普通写法
     * @param consumer
     * @param goodsId
     * @return
     */
    @RequestMapping("/seckill.html")
    @ResponseBody
    public String SecKill(String consumer,String goodsId,Integer num) throws InterruptedException {
        //查找出用户要买的商品
        SecKillGoods goods = secKillGoodsDao.findOne(goodsId);
        //如果有这么多库存
        if(goods.getRemainNum()>=num){
            //模拟网络延时
            Thread.sleep(1000);
            //先减去库存
            secKillGoodsDao.reduceStock(num);
            //保存订单
            secKillService.generateOrder(consumer,goodsId,num);
            return "购买成功";
        }
        return "购买失败,库存不足";
    }

}/<code>

上面是全部的基础准备，下面使用一个单元测试方法，模拟高并发下，很多人来购买同一个热门商品的情况。

<code>@Controller
public class SecKillSimulationOpController {

    final String takeOrderUrl = "http://127.0.0.1:8080/seckill.html";

    /**
     * 模拟并发下单
     */
    @RequestMapping("/simulationCocurrentTakeOrder")
    @ResponseBody
    public String simulationCocurrentTakeOrder() {
        //httpClient工厂
        final SimpleClientHttpRequestFactory httpRequestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
        //开50个线程模拟并发秒杀下单
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            //购买人姓名
            final String consumerName = "consumer" + i;
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    ClientHttpRequest request = null;
                    try {
                        URI uri = new URI(takeOrderUrl + "?consumer=consumer" + consumerName + "&goodsId=123456&num=1");
                        request = httpRequestFactory.createRequest(uri, HttpMethod.POST);
                        InputStream body = request.execute().getBody();
                        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(body));
                        String line = "";
                        String result = "";
                        while ((line = br.readLine()) != null) {
                            result += line;//获得页面内容或返回内容
                        }
                        System.out.println(consumerName+":"+result);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }
        return "simulationCocurrentTakeOrder";
    }

}/<code>

访问localhost:8080/simulationCocurrentTakeOrder，就可以测试了预期情况：因为我们只对秒杀商品（123456）初始化了10件，理想情况当然是库存减少到0，订单表也只有10条记录。

实际情况：订单表记录

商品表记录

下面分析一下为啥会出现超库存的情况：因为多个请求访问，仅仅是使用dao查询了一次数据库有没有库存，但是比较恶劣的情况是很多人都查到了有库存，这个时候因为程序处理的延迟，没有及时的减少库存，那就出现了脏读。如何在设计上避免呢？最笨的方法是对SecKillController的seckill方法做同步，每次只有一个人能下单。但是太影响性能了，下单变成了同步操作。

<code> @RequestMapping("/seckill.html")
 @ResponseBody
 public synchronized String SecKill/<code>

改进方案

根据多线程编程的规范，提倡对共享资源加锁，在最有可能出现并发争抢的情况下加同步块的思想。应该同一时刻只有一个线程去减少库存。但是这里给出一个最好的方案，就是利用Oracle,Mysql的行级锁–同一时间只有一个线程能够操作同一行记录，对SecKillGoodsDao进行改造：

<code>public interface SecKillGoodsDao extends JpaRepository<seckillgoods>{

    @Query("update SecKillGoods g set g.remainNum = g.remainNum - ?2 where g.id=?1 and g.remainNum>0")
    @Modifying(clearAutomatically = true)
    @Transactional
    int reduceStock(String id,Integer remainNum);

}/<seckillgoods>/<code>

仅仅是加了一个and，却造成了很大的改变，返回int值代表的是影响的行数，对应到controller做出相应的判断。

<code>@RequestMapping("/seckill.html")
    @ResponseBody
    public String SecKill(String consumer,String goodsId,Integer num) throws InterruptedException {
        //查找出用户要买的商品
        SecKillGoods goods = secKillGoodsDao.findOne(goodsId);
        //如果有这么多库存
        if(goods.getRemainNum()>=num){
            //模拟网络延时
            Thread.sleep(1000);
            if(goods.getRemainNum()>0) {
                //先减去库存
                int i = secKillGoodsDao.reduceStock(goodsId, num);
                if(i!=0) {
                    //保存订单
                    secKillService.generateOrder(consumer, goodsId, num);
                    return "购买成功";
                }else{
                    return "购买失败,库存不足";
                }
            }else {
                return "购买失败,库存不足";
            }
        }
        return "购买失败,库存不足";
    }/<code>

在看看运行情况

订单表：

在高并发问题下的秒杀情况，即使存在网络延时，也得到了保障。

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