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网站建设的3个基本原则百度权重批量查询

news 2025/6/29 21:25:48

网站建设的3个基本原则,百度权重批量查询,用香港阿里云做网站好有钱,开发网站步骤当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤 1、查询优惠卷 2、判断秒杀库存是否足够 3、查询订单 4、校验是否是一人一单 5、扣减库存 6、创建订单…

当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤

1、查询优惠卷

2、判断秒杀库存是否足够

3、查询订单

4、校验是否是一人一单

5、扣减库存

6、创建订单

在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行，这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行

思路：

当用户下单之后，判断库存是否充足只需要到redis中去根据key找对应的value是否大于0即可，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单，如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，整个过程需要保证是原子性的，我们可以使用lua来操作

当以上判断逻辑走完之后，我们可以判断当前redis中返回的结果是否是0 ，如果是0，则表示可以下单，则将之前说的信息存入到到queue中去，然后返回，然后再来个线程异步的下单，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功

执行lua脚本用redis判断购买资格 0则表示用户有资格消息已经发出

-- 1、参数列表
-- 优惠卷id
local voucherId = ARGV[1]
-- 用户id
local userId = ARGV[2]
-- 订单id
local orderId = ARGV[3]-- 2、数据key
-- 库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3、脚本业务
-- 获取库存
local stock = redis.call('get', stockKey)
-- 判断库存是否存在或是否为空
if (stock == nil or stock == '') then-- 库存不存在或为空，返回错误码（例如 3 表示库存未初始化）return 1
end
-- 将库存转换为数字
local stockNum = tonumber(stock)
-- 判断库存是否为有效数字
if (stockNum == nil) then-- 库存不是有效数字，返回错误码（例如 4 表示库存数据异常）return 1
end
-- 判断库存充足与否
if (stockNum <= 0) then-- 库存不足return 1
end
-- 判断用户是否下单
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then-- 重复下单return 2
end
-- 扣库存 保存用户
redis.call('incrby', stockKey, -1)
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 发送消息到队列中
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

public Result seckillVoucher(Long voucherId) {//获取用户 线程Long userId = UserHolder.getUser().getId();//执行LUA脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPY,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString());int r = result.intValue();//判断结果是不是0if (r != 0) {//不是0 代表没有购买资格return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");}//是0 有购买资格，保存下单消息到阻塞队列中// TODO 保存阻塞队列VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);//创建阻塞队列orderTasks.add(voucherOrder);//获取代理对象 放入队列proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();//返回订单idreturn Result.ok(orderId);}*

优化：基于阻塞队列实现秒杀优化

//异步处理线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
//在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 用于线程池处理的任务
// 当初始化完毕后，就会去从对列中去拿信息private class VoucherOrderHandler implements Runnable{@Overridepublic void run() {while (true){try {// 1.获取队列中的订单信息VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();// 2.创建订单handleVoucherOrder(voucherOrder);} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);}}}private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {//1.获取用户Long userId = voucherOrder.getUserId();// 2.创建锁对象RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);// 3.尝试获取锁boolean isLock = redisLock.lock();// 4.判断是否获得锁成功if (!isLock) {// 获取锁失败，直接返回失败或者重试log.error("不允许重复下单！");return;}try {//注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);} finally {// 释放锁redisLock.unlock();}}//aprivate BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new  ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);@Overridepublic 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(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();// 2.判断结果是否为0if (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");}VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 2.3.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 2.4.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 2.5.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);// 2.6.放入阻塞队列orderTasks.add(voucherOrder);//3.获取代理对象proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();//4.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}@Transactionalpublic  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();// 5.1.查询订单int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();// 5.2.判断是否存在if (count > 0) {// 用户已经购买过了log.error("用户已经购买过了");return ;}// 6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0.update();if (!success) {// 扣减失败log.error("库存不足");return ;}save(voucherOrder);}

代码逻辑及实现

1、使用 Executors.newSingleThreadExecutor() 创建一个单线程的线程池，用于异步处理订单

2、执行lua 判断是不是满足要求满足要求提交到线程池中
proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();获取代理存储到成员变量中，以便后续在异步线程中使用。

3、返回给用户已经完成

4、之后的就是在线程池中完成
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count(); 这里做数据库二次检查，确保数据一致性（Redis 和数据库可能不同步）

总结思路