一、全局唯一ID
（1）定义
全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一半满足下列特性：
- 唯一性
- 高可用
- 高性能
- 递增性
- 安全性
为了增加ID的安全性，我们不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其他的信息。
ID的组成部分：
- 符号位：1bit，永远为0
- 时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年
- 序列号：32bit，秒内计数器，支持每秒产生2ⁿ32个不同的ID
（2）代码实现
@Component
public class RedisIdWorker {
/**
* 开始时间戳
*/
private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
/**
* 序列号的位数
*/
private static final int COUNT_BITS = 32;
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public long nextId(String keyPrefix) {
// 1.生成时间戳
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
// 2.生成序列号
// 2.1.获取当前日期，精确到天
String date = now.format(DateTimeFormatter
.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
// 2.2.自增长
long count = stringRedisTemplate.opsForValue()
.increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
// 3.拼接并返回
return timestamp << COUNT_BITS | count;
}
}
（3）总结
全局唯一ID生成策略：
- UUID
- Redis自增
- 雪花算法
- 数据库自增
Redis自增ID策略：
- 每天一个key，方便统计
- ID构造是时间戳 + 计数器
二、超卖问题
1、解决办法
超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：
悲观锁
认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行。例如Synchronized、Lock都属于悲观锁
乐观锁
认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁，只是在更新数据时去判断有没有其他线程对数据进行了修改。如果没有修改则认为是安全的，自己才更新数据；如果已经被其他线程修改，说明了安全问题，此时可以重试或异常。
2、乐观锁
乐观锁的关键是判断之前查询得到的数据是否有被修改过，常见的方式有两种：
（1）版本号法
（2）CAS法
（3）总结
| 悲观锁 | 乐观锁 | |
|---|---|---|
| 方案 | 添加同步锁，让线程串行执行 | 不加锁，在更新时判断是否有其他线程在修改 |
| 优点 | 简单粗暴 | 性能好 |
| 缺点 | 性能一般 | 存在成功率低的问题 |
四、分布式锁
五、Reids优化秒杀—异步执行
1、思路
（1）Lua脚本逻辑
判断库存是否充足：利用String类型
判断用户是否下单：利用Set类型
（2）java执行Lua脚本逻辑
（3）代码
-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
-- 3.2.库存不足，返回1
return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
-- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2
return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
return 0
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
static {
SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
// 1.执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(), userId.toString()
);
int r = result.intValue();
// 2.判断结果是否为0
if (r != 0) {
// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
// 3.发送消息队列 异步
// 4.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}六、消息队列
消息队列（Message Queue）,字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：
- 消息队列：存储和管理消息，也被成为消息代理。
- 生产者：发送消息导消息队列
- 消费者：从消息队列获取消息并处理消息。
Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列：
- list结构：基于Liist结构模拟消息队列
- PubSub：基本的点对点消息模型
- Stream：比较完善的消息队列模型
1、基于List结构模拟消息队列
消息队列就是存放消息的队列。而Redis的List数据结构是一个双向链表，很容易模拟。
队列是入口和出口不在一边，因此可以利用LPUSH结合RPOP来实现。
实现阻塞效果，应该使用BRPOP。
| 描述 | |
|---|---|
| 优点 | 1、利用Redis存储，不受限于JVM内存上限； 2、基于Redis的持久化机制，数据安全性有保障 3、可以满足消息有序性 |
| 缺点 | 1、无法避免消息丢失 2、只支持单消费者 |
2、PubSub
发布订阅模式，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。
- SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
- PUBLISH channel msg: 向一个频道发送消息
- PSUBSCRIBE pattern [pattern] :订阅与pattern格式匹配的所有频道
| 描述 | |
|---|---|
| 优点 | 1、采用发布订阅模式，支持多生产、多消费 |
| 缺点 | 1、不支持数据持久化 2、无法避免消息丢失 3、消息堆积有上限，超出时数据丢失 |
3、Stream
（1）基本用法
是Redis 5.0引入的新数据
特点：
- 消息可回溯一个消息可以被多个消费者读取
- 可以阻塞读取
- 有消息漏读的风险
（2）消费者组
消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。特点如下：
确认pending-list
查看pendingList
特点：
- 消息可回溯
- 可以多消费者争抢消息，加快消费速度
- 可以阻塞读取
- 没有消息漏读的风险
- 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次
4、比较
| List | PubSub | Stream | |
|---|---|---|---|
| 消息持久化 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 阻塞读取 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 消息堆积处理 | 受限于内存空间，可以利用多消费者加快处理 | 受限于消费者缓冲区 | 受限于队列长度，可以利用消费者组提高消息速度，减少堆积 |
| 消息回溯 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
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