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09小节：用户兑换秒杀优惠券功能（二）

作者：程序员马丁

在线博客：https://nageoffer.com

note

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开发兑换/秒杀优惠券功能（二），元数据信息：

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内容摘要：技术架构并非一成不变，合适的业务场景配合对应的架构往往能发挥最大的效用。对于类似订单或 12306 抢票这样的场景，每一笔数据都必须精确无误，这种情况下如果不依赖数据库保障一致性，单纯依赖 Redis 缓存会存在一定的不足。但对于用户优惠券场景，偶尔多发一张优惠券问题不大，因此没必要将压力过多转移到数据库，毕竟数据库是宝贵的资源。通过消息队列进行异步解耦，不仅可以减少数据库的压力，还能提高系统的吞吐量，肯定更为合适。

课程目录如下所示：

  • 业务背景
  • Git 分支
  • 开发基于消息队列秒杀逻辑
  • 文末总结

业务背景​

在上一节中，我们介绍了通过数据库扣减完成用户兑换优惠券的逻辑，这种方式虽然稳妥，但性能有所不足，因为主流程的操作是同步执行的，导致响应时间变长，吞吐量下降。在本章节中，我们通过引入消息队列进行异步解耦，主流程仅同步操作 Redis，后续的数据库耗时操作则交由消息队列消费者来执行，从而提升整体性能。

Git 分支​

20240910_dev_acquire-coupon-v2_seckill_ding.ma

开发基于消息队列秒杀逻辑​

1. 编写兑换优惠券 v2 接口​

保持原有代码不变，我们开发一个 v2 版本的方法。前置校验部分可以直接复用 v1 版本的通用逻辑。

代码如下所示：

@Override
public void redeemUserCouponByMQ(CouponTemplateRedeemReqDTO requestParam) {
    // 验证缓存是否存在，保障数据存在并且缓存中存在
    CouponTemplateQueryRespDTO couponTemplate = couponTemplateService.findCouponTemplate(BeanUtil.toBean(requestParam, CouponTemplateQueryReqDTO.class));

    // 验证领取的优惠券是否在活动有效时间
    boolean isInTime = DateUtil.isIn(new Date(), couponTemplate.getValidStartTime(), couponTemplate.getValidEndTime());
    if (!isInTime) {
        // 一般来说优惠券领取时间不到的时候，前端不会放开调用请求，可以理解这是用户调用接口在“攻击”
        throw new ClientException("不满足优惠券领取时间");
    }

    // 获取 LUA 脚本，并保存到 Hutool 的单例管理容器，下次直接获取不需要加载
    DefaultRedisScript<Long> buildLuaScript = Singleton.get(STOCK_DECREMENT_AND_SAVE_USER_RECEIVE_LUA_PATH, () -> {
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        redisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource(STOCK_DECREMENT_AND_SAVE_USER_RECEIVE_LUA_PATH)));
        redisScript.setResultType(Long.class);
        return redisScript;
    });

    // 验证用户是否符合优惠券领取条件
    JSONObject receiveRule = JSON.parseObject(couponTemplate.getReceiveRule());
    String limitPerPerson = receiveRule.getString("limitPerPerson");

    // 执行 LUA 脚本进行扣减库存以及增加 Redis 用户领券记录次数
    String couponTemplateCacheKey = String.format(EngineRedisConstant.COUPON_TEMPLATE_KEY, requestParam.getCouponTemplateId());
    String userCouponTemplateLimitCacheKey = String.format(EngineRedisConstant.USER_COUPON_TEMPLATE_LIMIT_KEY, UserContext.getUserId(), requestParam.getCouponTemplateId());
    Long stockDecrementLuaResult = stringRedisTemplate.execute(
            buildLuaScript,
            ListUtil.of(couponTemplateCacheKey, userCouponTemplateLimitCacheKey),
            String.valueOf(couponTemplate.getValidEndTime().getTime()), limitPerPerson
    );

    // 判断 LUA 脚本执行返回类，如果失败根据类型返回报错提示
    long firstField = StockDecrementReturnCombinedUtil.extractFirstField(stockDecrementLuaResult);
    if (RedisStockDecrementErrorEnum.isFail(firstField)) {
        throw new ServiceException(RedisStockDecrementErrorEnum.fromType(firstField));
    }

    UserCouponRedeemEvent userCouponRedeemEvent = UserCouponRedeemEvent.builder()
            .requestParam(requestParam)
            .receiveCount((int) StockDecrementReturnCombinedUtil.extractSecondField(stockDecrementLuaResult))
            .couponTemplate(couponTemplate)
            .userId(UserContext.getUserId())
            .build();
    SendResult sendResult = userCouponRedeemProducer.sendMessage(userCouponRedeemEvent);
    // 发送消息失败解决方案简单且高效的逻辑之一：打印日志并报警，通过日志搜集并重新投递
    if (ObjectUtil.notEqual(sendResult.getSendStatus().name(), "SEND_OK")) {
        log.warn("发送优惠券兑换消息失败，消息参数：{}", JSON.toJSONString(userCouponRedeemEvent));
    }
}

我们的 Event 事件仅保留必须的，也就是 v1 接口后半部分需要新增数据库、缓存的内容。

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