如何进行秒杀场景下的异步下单实现

背景异步削峰，目的是削峰，方式是异步。面对瞬时压力，都需要异步削峰，其关键都在于拉长时间线，削平毛刺，最终整体提升吞吐量。核心流程

提交下单任务：用户发出下单请求后，先要获取订单许可，若获取成功才能将下单任务提交给消息队列进行处理；下单任务轮询：异步处理，不会立刻返回结果。所以用户需要一定频率来轮询处理结果；实现原理下单许可所谓下单许可，指的是在秒杀品开始秒杀前，根据秒杀品的库存配置特定比例（可调节） 的下单许可，只有获得下单许可的用户才能提交下单任务。个例子，假如秒杀品 A 有库存 10000 个，那么我们可以将秒杀许可设定为 10000*1.2 或 10000**1.5。

降低不必要的资源竞争与浪费。限制订单任务放入消息队列，如果不设置 12000 的下单许可，则可能有 10,000 甚至 100,0000 的用户将请求提交到任务队列，但是我们只有区区 12000 的库存，这会给队列和相关计算方造成巨大压力。提升用户体验。有了下单许可之后，当许可被抢完的时候，我们即可立即向用户展示“售罄”或“暂无库存”等更为友好且贴近事实的提示，不存在忽悠，是真没有库存了。确保所有库存可以卖出。按照 1.2 或 1.5 等比例设置高出库存数量的下单许可，就是为了预留一定的 Buffer，允许一些无效提交但不会影响整体售卖。

提交下单任务异步处理过程中，提交下单任务是第一步，注意事项：

提交下单任务之前，应通过基础且必要的账号、安全相关的校验；下单要加锁，防止抖动、连续点击等导致用户层面出现重复提交问题；所提交的下单任务，应该具有明确且唯一的编码以便于跟踪，即 placeOrderTaskId，当用户获得提交许可时，应向用户提供 placeOrderTaskId 用以后续的结果轮询；同一用户、同一秒杀品，不应出现重复提交（可以通过 placeOrderTaskId 判断） ；下单许可的设计应结合本地缓存+中心化缓存，以降低网络请求负载并提高处理效率；在处理本地缓存和中心化缓存时，要着重注意过期时间的设置和更新时的锁竞争问题；

生成 placeOrderTaskId 代码通过 userId 和 itemId 生成 placeOrderTaskId 可以保证同一用户只能购买一个商品/**

• 订单任务 id

• @param userId

• @param itemId

• @return*/private String generatePlaceOrderTaskId(Long userId, Long itemId) {String toEncrypt = userId + "_" + itemId;return DigestUtils.md5DigestAsHex(toEncrypt.getBytes());}复制代码生成下单许可代码结合本地缓存 + 分布式缓存的实现 private final static Cache<Long, Integer> availableOrderTokensLocalCache = CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(20).concurrencyLevel(5).expireAfterWrite(20, TimeUnit.MILLISECONDS).build();

// 从本地获取 orderTokenprivate Integer getAvailableOrderTokens(Long itemId) {Integer localAvailableToken = localAvailableTokens.getIfPresent(itemId);if (localAvailableToken != null) {logger.info("本地缓存命中|{}", itemId);return localAvailableToken;}

return refreshLocalAvailableTokens(itemId);

}

// 从本地获取远程的缓存并更新 private synchronized Integer refreshLocalAvailableTokens(Long itemId) {// 再次从本地缓存获取 Integer localAvailableToken = localAvailableTokens.getIfPresent(itemId);if (localAvailableToken != null) {logger.info("本地缓存命中|{}", itemId);return localAvailableToken;}

String goodAvailableTokensKey = getGoodAvailableTokensKey(itemId);Integer goodAvailableTokensInRedis = redisCacheService.getInteger(goodAvailableTokensKey);if (goodAvailableTokensInRedis != null) {  logger.info("远程缓存命中|{}", itemId);  localAvailableTokens.put(itemId, goodAvailableTokensInRedis);  return goodAvailableTokensInRedis;}
return refreshLatestAvailableTokens(itemId);

}

// 获取最新的库存信息 private Integer refreshLatestAvailableTokens(Long itemId) {DistributedLock distributedLock = distributedLockFactoryService.getDistributedLock(getRefreshTokensLockKey(itemId));try {

  boolean isSuccessLock = distributedLock.tryLock(500, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);  if (!isSuccessLock) {    return null;  }
  GoodStockCache availableItemStock = goodStockCacheService.getAvailableItemStock(-1L, itemId);  if (availableItemStock == null || availableItemStock.getAvailableStock() == null || !availableItemStock.isSuccess()) {    logger.info("库存不存在|{}", itemId);    return null;  }
  Integer availableOrderTokens = (int) Math.ceil(availableItemStock.getAvailableStock() * 1.5);  // 更新远程的下单许可  redisCacheService.put(getGoodAvailableTokensKey(itemId), availableOrderTokens, 24, TimeUnit.HOURS);  // 存入本地缓存  localAvailableTokens.put(itemId, availableOrderTokens);  return availableOrderTokens;} catch (InterruptedException e) {  logger.info("刷新tokens失败|{}", itemId, e);  return null;}

}复制代码扣减下单许可代码使用 Lua 代码扣减 远程缓存中存储的 许可数量（本地缓存保存的时间非常短，基本都会到分布式缓存中读取）if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) thenlocal availableTokensCount = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]))if availableTokensCount == 0 thenreturn -1endif availableTokensCount > 0 thenredis.call('incrby', KEYS[1], -1)return 1endend

return -100 复制代码使用 Java 代码多次调用 Lua 脚本为了保证可用下单许可数量的有效性，我们给下单许可设置了过期时间，这会导致在执行 LUA 脚本时数据不存在，所以为了应对这种情况，在数据不存在时当前线程会主动尝试刷新数据，然后继续执行 LUA 脚本。也就是说，当用户抢到了下单许可但是下单失败或取消订单时，系统会定时对数据进行纠正，腾出来空余的许可给后面需要的用户，确保所有库存均可对外销售// 扣减许可 private boolean takeOrRecoverToken(PlaceOrderTask placeOrderTask) {ArrayList<String> keys = new ArrayList<>();keys.add(getGoodAvailableTokensKey(placeOrderTask.getItemId()));

for (int i = 0; i < 3; i++) {  Long result = redisCacheService.getRedisTemplate().execute(TAKE_ORDER_TOKEN_LUA, keys);  if (result == null) {    return false;  }  // 没有库存  if (result == -1L) {    logger.info("库存为0|{}", JSON.toJSONString(placeOrderTask));    return false;  }  // 数据在缓存中不存在，先去更新  if (result == -100L) {    refreshLatestAvailableTokens(placeOrderTask.getItemId());    continue;  }  return result == 1L;}return false;

}复制代码异步处理下单任务通过异步提交到 MQ 中的订单，MQ 会根据订阅将消息推送给订阅方处理。

异步处理下单任务时，应先确定 TOPIC 和订阅关系；任务处理结果存储到缓存中，方便客户端轮询；任务处理成功后，将订单 ID 返回给客户端，方便查看订单详情；

异步发送消息使用 RabbitMQ 发送消息 @Overridepublic boolean post(PlaceOrderTask placeOrderTask) {logger.info("投递下单任务|{}", JSON.toJSONString(placeOrderTask));if (placeOrderTask == null) {logger.info("下单任务参数为空");return false;}String placeOrderTaskString = JSON.toJSONString(placeOrderTask);

try {  rabbitTemplate.convertAndSend(MqConfig.SECKILL_EXCHANGE_NAME, MqConfig.SECKILL_ROUTING_KEY, placeOrderTaskString);  logger.info("OrderTaskPostServiceImpl|任务投递成功|{}", placeOrderTaskString);  return true;} catch (AmqpException e) {  logger.info("OrderTaskPostServiceImpl|任务投递失败|{}", placeOrderTaskString);  return false;}

}复制代码库存扣减异步下单不存在库存扣减逻辑，由于异步并发可控，将直接在数据库层面进行竞争扣减。任务处理结束后，会将结果写入到缓存中以供查询。/**

• 处理下单任务

• @param placeOrderTask*/@Transactionalpublic void handlePlaceOrderTask(PlaceOrderTask placeOrderTask) {Long userId = placeOrderTask.getUserId();

• SeckillGoodResponse seckillGoodResponse = seckillGoodClient.getSeckillGood(userId, placeOrderTask.getActivityId(), placeOrderTask.getItemId()).getData();// 构造 实体类 SeckillOrder seckillOrder = SeckillOrderBuilder.toDomain(placeOrderTask);seckillOrder.setItemTitle(seckillGoodResponse.getItemTitle());seckillOrder.setFlashPrice(seckillGoodResponse.getFlashPrice());seckillOrder.setUserId(userId);

• StockDeduction stockDeduction = new StockDeduction().setItemId(placeOrderTask.getItemId()).setUserId(userId).setQuantity(seckillOrder.getQuantity());Long orderId = null;try {

• } catch (Exception e) {// 扣减成功了才恢复 logger.error("下单失败|{},{}", userId, JSON.toJSONString(placeOrderTask), e);placeOrderTaskService.updateTaskHandleResult(placeOrderTask.getPlaceOrderTaskId(), false);throw new BusinessException(ErrorCode.PLACE_ORDER_FAILED);}}复制代码客户端轮询结果用户提交下单任务后，会返回任务 ID，随后就可以通过任务 ID 来查询该任务的结果：

初始提交： SUBMITTED，即尚未处理；下单成功：SUCCESS，完成处理并成功下单入库；下单失败：FAILED，完成处理但下单失败；任务不存在：错误的任务 ID 或任务缓存已过期被删除。

/** * 获取订单结果 * @param userId * @param itemId * @param placeOrderTaskId * @return */public BaseResponse<SeckillOrderMessageResponse> getPlaceOrderResult(Long userId, Long itemId, String placeOrderTaskId) {    String orderTaskId = generatePlaceOrderTaskId(userId, itemId);    if (!orderTaskId.equals(placeOrderTaskId)) {        logger.info("下单ID错误|{}, {}, {}", userId, itemId, placeOrderTaskId);        return ResultUtils.error(ErrorCode.PLACE_ORDER_TASK_ID_INVALID);    }
    // 获取订单的状态    OrderTaskStatus taskStatus = placeOrderTaskService.getTaskStatus(placeOrderTaskId);    if (taskStatus == null) {        logger.info("任务状态为空|{}", placeOrderTaskId);        return ResultUtils.error(ErrorCode.PLACE_ORDER_TASK_ID_INVALID);    }
    if (!taskStatus.getStatus().equals(OrderTaskStatus.SUCCESS.getStatus())) {        logger.info("订单任务尚未成功|{}", placeOrderTaskId);        return ResultUtils.success(SeckillOrderMessageResponse.ok().setCode(taskStatus.getStatus()));    }    // 获取订单号    Long orderId = redisCacheService.getLong(PLACE_ORDER_TASK_ORDER_ID_KEY + placeOrderTaskId);    if (orderId == null) {        logger.info("订单id尚未存在|{}, {}, {}", userId, itemId, placeOrderTaskId);        return null;    }    // 封装对象    SeckillOrderMessageResponse seckillOrderMessageResponse = SeckillOrderMessageResponse.ok().setOrderId(orderId)            .setPlaceOrderTaskId(orderTaskId)            .setCode(OrderTaskStatus.SUCCESS.getStatus());    return ResultUtils.success(seckillOrderMessageResponse);}

复制代码提供接口实现轮询在接口方面，本次方案仅增加了任务结果轮询接口。需要注意的是，该接口用于轮询结果，且没有复杂计算和数据状态变更，在限流方面的阈值可以相对调高些。/**

• 获取订单结果

• @param userId

• @param itemId

• @param placeOrderTaskId

• @return*/@GetMapping("/result/{itemId}/{placeOrderTaskId}")public BaseResponse<SeckillOrderMessageResponse> getPlaceOrderResult(@RequestHeader("TokenInfo") Long userId,@PathVariable Long itemId,@PathVariable String placeOrderTaskId) {return seckillOrderService.getPlaceOrderResult(userId, itemId, placeOrderTaskId);}}复制代码总结单异步削峰的目标，即提升用户体验和提升系统吞吐能力。在核心流程上，我们将异步下单过程拆分为三个环节：提交下单任务、处理下单任务和轮询下单结果。