Go-SecKill

基于Go语言的秒杀商品系列

1. 单机模式

1.1 实现方法

1.1.1 不加锁 出现超卖情况

api/v1/without-lock?gid=1197

1.1.2 加锁(sync包中的Mutex类型的互斥锁),没有问题

api/v1/with-lock?gid=1197

1.1.3 加锁(数据库悲观锁，读限定), 出现超卖

api/v1/with-pcc-read?gid=1197

1.1.4 加锁(数据库悲观锁，更新限定), 正常

api/v1/with-pcc-update?gid=1197

1.1.5 加锁(数据库乐观锁，正常)

api/v1/with-occ?gid=1197

1.1.6 使用 channel 限制，正常

api/v1/with-channel?gid=1197

2. 分布式模式

2.1 环境搭建

1. 搭建三主三从Cluster模式的Redis集群,配置Redisson
2. 搭建ETCD集群

2.2 实现方法

2.2.1:基于Redisson的Redis分布式锁，正常

api/v2/with-redission?gid=1197

注意要用Redis Lock把整个事务提交都包住。这里仅仅使用了Redis分布式提供的锁功能，秒杀数据处理还是直接访问数据库来完成

2.2.2:基于缓存的ETCD分布式锁，正常

api/v2/with-etcd?gid=1197

类似于之前使用BlockingQueue时编写了一个单例模式的工具类来全局使用的形式相同， 注意这里也要用ETCD分布式锁把整个事务提交都包住。这里只用了ETCD的分布式锁功能， 秒杀数据处理也是直接访问数据库来完成

2.2.3:Redis的List队列，正常

api/v2/with-redis-list?gid=1197

这里利用Redis分布式队列的方式是，在秒杀活动初始化阶段时有多少库存就在Redis的List中初始化多少个商品元素。 然后每有一个用户进行秒杀，就从List队列中取出一个商品元素分配给该用户。 同时将该用户信息存入到Redis的Set类型中，防止用户多次秒杀的情况。 在秒杀结束之后，在Redis中数据写入到数据库中进行保存。可参考下图：

2.2.4:Redis原子递减,正常

这里先将秒杀商品的库存数量，写入到redis中，利用redis的incr来实现原子递减。 假如有100件商品，这里相当于准备好了100个钥匙，有人没有抢到钥匙，就返回库存不够，有人抢到了钥匙， 就进行下一步处理，先将秒杀订单的信息写入到redis中，等空闲下来后在写入到数据库中。这里其实与case3差不多

其他

1. 基于Redis的任务队列，订阅监听 (是将在前端进行秒杀的用户的信息传入到通道中，等待被消费。后端订阅监听这个通道，有秒杀用户信息传过来就进行消费处理，再将处理数据写入到数据库。)

2. 基于MQ消息队列的分布式锁

改进：

• 索引与SQL语句检查
• 尽可能利用缓存
• 利用MQ进行流量削峰
• Nginx负载均衡
• 读写分离与分表分库
• CDN内容分发网络
• 流量防刷和反爬虫