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1、并發(fā)隊列的選擇

Java的并發(fā)包提供了三個常用的并發(fā)隊列實現(xiàn)，分別是：ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue 。

ArrayBlockingQueue是初始容量固定的阻塞隊列，我們可以用來作為數(shù)據(jù)庫模塊成功競拍的隊列，比如有10個商品，那么我們就設(shè)定一個10大小的數(shù)組隊列。

ConcurrentLinkedQueue使用的是CAS原語無鎖隊列實現(xiàn)，是一個異步隊列，入隊的速度很快，出隊進行了加鎖，性能稍慢。

LinkedBlockingQueue也是阻塞的隊列，入隊和出隊都用了加鎖，當(dāng)隊空的時候線程會暫時阻塞。

在請求預(yù)處理階段，由于我們的系統(tǒng)入隊需求要遠(yuǎn)大于出隊需求，一般不會出現(xiàn)隊空的情況，所以我們可以選擇ConcurrentLinkedQueue來作為我們的請求隊列實現(xiàn)。

2、請求接口的合理設(shè)計

一個秒殺或者搶購頁面，通常分為2個部分，一個是靜態(tài)的HTML等內(nèi)容，另一個就是參與秒殺的Web后臺請求接口。

通常靜態(tài)HTML等內(nèi)容，是通過CDN的部署，一般壓力不大，核心瓶頸實際上在后臺請求接口上。這個后端接口，必須能夠支持高并發(fā)請求，同時，非常重要的一點，必須盡可能“快”，在最短的時間里返回用戶的請求結(jié)果。

為了實現(xiàn)盡可能快這一點，接口的后端存儲使用內(nèi)存級別的操作會更好一點。仍然直接面向MySQL之類的存儲是不合適的，如果有這種復(fù)雜業(yè)務(wù)的需求，都建議采用異步寫入。

當(dāng)然，也有一些秒殺和搶購采用“滯后反饋”，就是說秒殺當(dāng)下不知道結(jié)果，一段時間后才可以從頁面中看到用戶是否秒殺成功。

但是，這種屬于“偷懶”行為，同時給用戶的體驗也不好，容易被用戶認(rèn)為是“暗箱操作”。推薦：秒殺系統(tǒng)設(shè)計的 5 個要點。

3、高并發(fā)下的數(shù)據(jù)安全

我們知道在多線程寫入同一個文件的時候，會存現(xiàn)“線程安全”的問題(多個線程同時運行同一段代碼，如果每次運行結(jié)果和單線程運行的結(jié)果是一樣的，結(jié)果和預(yù)期相同，就是線程安全的)。

如果是MySQL數(shù)據(jù)庫，可以使用它自帶的鎖機制很好的解決問題，但是，在大規(guī)模并發(fā)的場景中，是不推薦使用MySQL的。秒殺和搶購的場景中，還有另外一個問題，就是“超發(fā)”，如果在這方面控制不慎，會產(chǎn)生發(fā)送過多的情況。

我們也曾經(jīng)聽說過，某些電商搞搶購活動，買家成功拍下后，商家卻不承認(rèn)訂單有效，拒絕發(fā)貨。這里的問題，也許并不一定是商家奸詐，而是系統(tǒng)技術(shù)層面存在超發(fā)風(fēng)險導(dǎo)致的。

超發(fā)的原因

假設(shè)某個搶購場景中，我們一共只有100個商品，在***一刻，我們已經(jīng)消耗了99個商品，僅剩***一個。

這個時候，系統(tǒng)發(fā)來多個并發(fā)請求，這批請求讀取到的商品余量都是99個，然后都通過了這一個余量判斷，最終導(dǎo)致超發(fā)。(同文章前面說的場景)

在上面的這個圖中，就導(dǎo)致了并發(fā)用戶B也“搶購成功”，多讓一個人獲得了商品。這種場景，在高并發(fā)的情況下非常容易出現(xiàn)。

悲觀鎖思路

解決線程安全的思路很多，可以從“悲觀鎖”的方向開始討論。

悲觀鎖，也就是在修改數(shù)據(jù)的時候，采用鎖定狀態(tài)，排斥外部請求的修改。遇到加鎖的狀態(tài)，就必須等待。

雖然上述的方案的確解決了線程安全的問題，但是，別忘記，我們的場景是“高并發(fā)”。也就是說，會很多這樣的修改請求，每個請求都需要等待“鎖”，某些線程可能永遠(yuǎn)都沒有機會搶到這個“鎖”，這種請求就會死在那里。

同時，這種請求會很多，瞬間增大系統(tǒng)的平均響應(yīng)時間，結(jié)果是可用連接數(shù)被耗盡，系統(tǒng)陷入異常。推薦：并發(fā)控制--悲觀鎖和樂觀鎖詳解。

FIFO隊列思路

那好，那么我們稍微修改一下上面的場景，我們直接將請求放入隊列中的，采用FIFO(First Input First Output，先進先出)，這樣的話，我們就不會導(dǎo)致某些請求永遠(yuǎn)獲取不到鎖?？吹竭@里，是不是有點強行將多線程變成單線程的感覺哈。

然后，我們現(xiàn)在解決了鎖的問題，全部請求采用“先進先出”的隊列方式來處理。那么新的問題來了，高并發(fā)的場景下，因為請求很多，很可能一瞬間將隊列內(nèi)存“撐爆”，然后系統(tǒng)又陷入到了異常狀態(tài)。

或者設(shè)計一個極大的內(nèi)存隊列，也是一種方案，但是，系統(tǒng)處理完一個隊列內(nèi)請求的速度根本無法和瘋狂涌入隊列中的數(shù)目相比。

也就是說，隊列內(nèi)的請求會越積累越多，最終Web系統(tǒng)平均響應(yīng)時候還是會大幅下降，系統(tǒng)還是陷入異常。

樂觀鎖思路

這個時候，我們就可以討論一下“樂觀鎖”的思路了。樂觀鎖，是相對于“悲觀鎖”采用更為寬松的加鎖機制，大都是采用帶版本號(Version)更新。

實現(xiàn)就是，這個數(shù)據(jù)所有請求都有資格去修改，但會獲得一個該數(shù)據(jù)的版本號，只有版本號符合的才能更新成功，其他的返回?fù)屬徥　Ｍ扑]：并發(fā)控制--悲觀鎖和樂觀鎖詳解。

這樣的話，我們就不需要考慮隊列的問題，不過，它會增大CPU的計算開銷。但是，綜合來說，這是一個比較好的解決方案。

有很多軟件和服務(wù)都“樂觀鎖”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通過這個實現(xiàn)，我們保證了數(shù)據(jù)的安全。