内容简介:说罢秒杀网关相关的核心要点,我们接着聊聊秒杀收单相关的核心要点与代码实现。本文重点说明以下几点:首先对业务场景进行概述。
说罢秒杀网关相关的核心要点,我们接着聊聊秒杀收单相关的核心要点与代码实现。
本文重点说明以下几点:
- 业务场景概述
- 通过消息队列异步收单
- 实际库存扣减
- 实际下单操作
业务场景概述
首先对业务场景进行概述。
完整的业务流可参考 实战分布式之电商高并发秒杀场景总览
秒杀收单核心业务逻辑如下:
- 秒杀下单消费者从MQ中获取到下单消息,开始下单操作
- 首先进行下单前的消息幂等校验,对于已经存在的下单消息不予消费
- 接着进行真实的库存判断,如果库存不够扣减则不再消费,这里应当通过消息推送告知用户商品已售罄,提示用户下次再来
- 如果库存足够,则扣减库存并下单。这两者在同一个本地事务域中,保证扣减完库存一定能够下单成功
- 下单成功后,通过消息推送通知用户对秒杀订单进行付款,付款后进行后续的发货等操作
通过消息队列异步收单
接着讲解下如何通过消息队列进行异步收单。
关于如何对消息进行封装,可以参考 实战分布式之电商高并发秒杀网关核心要点及代码实现 , 这里不再赘述。
定义消费者客户端
我们需要定义一个进行下单操作的消费者客户端,并对秒杀收单消息进行订阅。
@PostConstruct public void init() { defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(MessageProtocolConst.SECKILL_CHARGE_ORDER_TOPIC.getConsumerGroup()); defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(nameSrvAddr); // 从头开始消费 defaultMQPushConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET); // 消费模式:集群模式 defaultMQPushConsumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING); // 注册监听器 defaultMQPushConsumer.registerMessageListener(messageListener); // 订阅所有消息 try { defaultMQPushConsumer.subscribe(MessageProtocolConst.SECKILL_CHARGE_ORDER_TOPIC.getTopic(), "*"); // 启动消费者 defaultMQPushConsumer.start(); } catch (MQClientException e) { LOGGER.error("[秒杀下单消费者]--SecKillChargeOrderConsumer加载异常!e={}", LogExceptionWapper.getStackTrace(e)); throw new RuntimeException("[秒杀下单消费者]--SecKillChargeOrderConsumer加载异常!", e); } LOGGER.info("[秒杀下单消费者]--SecKillChargeOrderConsumer加载完成!"); }
接着需要实现秒杀收单核心的逻辑,也就是实现我们自己的MessageListenerConcurrently。
@Component public class SecKillChargeOrderListenerImpl implements MessageListenerConcurrently { /** * 秒杀核心消费逻辑 * @param msgs * @param context * @return */ @Override public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
定义一个类实现接口MessageListenerConcurrently,通过@Component标注为一个SpringBean。
这就是秒杀客户端的主要骨架代码。
进行库存校验
我们虽然在秒杀网关已经对库存进行了校验,但那是不可靠的。
原因在于秒杀网关的库存是在启动时预热的,后续扣减是基于缓存进行的。核心目的在于减少对数据库的压力。
当下单消费者进行真实下单的时候就需要对库存进行校验,此时数据库的压力已经很小了,因为在网关的前置校验已经对流量进行了大幅度的削弱。
我们看一下真实库存校验逻辑
// 库存校验 String prodId = chargeOrderMsgProtocol.getProdId(); SecKillProductDobj productDobj = secKillProductService.querySecKillProductByProdId(prodId); // 取库存校验 int currentProdStock = productDobj.getProdStock(); if (currentProdStock <= 0) { LOGGER.info("[decreaseProdStock]当前商品已售罄,消息消费成功!prodId={},currStock={}", prodId, currentProdStock); return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; }
此处先对库存进行了查询并校验是否已经小于等于0,如果等于0说明已经售罄,则不再进行消费。
实际下单操作
实际下单操作与实际库存扣减处于同一个本地事务中,核心代码逻辑如下:
// 减库存 if (!secKillProductService.decreaseProdStock(prodId)) { LOGGER.info("[insertSecKillOrder]orderId={},prodId={},下单前减库存失败,下单失败!", orderId, prodId); // TODO 此处可给用户发送通知,告知秒杀下单失败,原因:商品已售罄 return false; } // 设置产品名称 SecKillProductDobj productInfo = secKillProductService.querySecKillProductByProdId(prodId); orderInfoDO.setProdName(productInfo.getProdName()); try { insertCount = secKillOrderMapper.insertSecKillOrder(orderInfoDO); } catch (Exception e) { LOGGER.error("[insertSecKillOrder]orderId={},秒杀订单入库[异常],事务回滚,e={}", orderId, LogExceptionWapper.getStackTrace(e)); String message = String.format("[insertSecKillOrder]orderId=%s,秒杀订单入库[异常],事务回滚", orderId); throw new RuntimeException(message); } if (insertCount != 1) { LOGGER.error("[insertSecKillOrder]orderId={},秒杀订单入库[失败],事务回滚,e={}", orderId); String message = String.format("[insertSecKillOrder]orderId=%s,秒杀订单入库[失败],事务回滚", orderId); throw new RuntimeException(message); } return true;
我们首先进行减库存操作,如果减库存失败,则事务回滚。
如果扣减成功则进行下单操作,下单操作失败则事务回滚,同时对库存进行回滚。此处通过Spring的声明式事务对事务进行处理。使用默认事务传播级别 Propagation.REQUIRED 即可。
小结
本文主要对高并发秒杀场景下的收单部分的重点逻辑进行了讲解,对库存真实扣减、真实下单部分的逻辑和注意点以代码的形式做了较为直观的展现。
到此,实战分布式之电商高并发秒杀场景的系列就暂时告一段落。
实际上,在收单之后还有支付、物流相关的操作,它们都能够通过使用RocketMQ之类的消息引擎进行异步化处理。思路和秒杀下单主逻辑很相似,碍于篇幅就暂时不做讲解了,感兴趣的同学可以参考之前的思路自己实现,聪明的你一定能够举一反三。更多的实战相关的总结与分享,我会及时呈现,那么我们下篇文章再见。
以上所述就是小编给大家介绍的《实战分布式之电商高并发秒杀收单核心要点及代码实现》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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