一、设计思路
秒杀系统的特点就是并发量大，一秒钟就可能几千几万的请求进来了，如果不使点儿手段，系统分分钟就垮了。下面就探讨一下如何设计一个能打的秒杀系统。
1、限流：
首先不考虑业务逻辑，假如有如下一个最简单的接口：
@GetMapping("/test")
public String test() {
return "success";
}尽管这个接口非常简单，没有任何逻辑，但如果有成千上万的请求同时访问，服务器也会崩溃。所以，高并发系统该做的第一件事就是限流。springcloud项目可以使用hystrix进行限流，springcloud alibaba可以使用sentinel进行限流，那么非springcloud项目呢？guava为我们提供了一个RateLimiter工具类，可以做限流。它主要有漏桶算法和令牌桶算法。
这里应该使用令牌桶算法进行限流，如果没拿到令牌，直接返回“人太多了，挤不进去”的提示。
2、检查用户是否登录：
经过第一步的限流，进来的请求应该检查用户是否登录，本项目使用JWT，即先请求登录接口，登录后返回token，请求其他所有接口都在请求头中带上token，然后通过token就可以拿到用户信息。当未获取到用户信息时，提示用户重新登录：无效的token。
3、检查商品是否卖完：
如果前两步校验都通过，就需要进行商品是否售罄的检查，如果售罄了就返回一个提示信息“抱歉，商品已经被秒杀一空”。注意，检查商品是否卖完不能查数据库，否则会很慢。可以使用一个字典来存储商品ID，用商品ID作为键。如果商品售罄，将其值设置为True，否则为False。
4、将参加秒杀的商品加到redis中：
首先搞个ISINREDIS的key，表示商品是否已经加到redis中了，避免每个请求进来都重复此操作。如果ISINREDIS值为false，表示redis中还没有秒杀商品。那么就查询出所有参加秒杀的商品，商品id作为key，商品库存作为value，存到redis中，同时将商品id作为key，false作为value，放到第三步的map中，表示该商品没有售完。最后将ISINREDIS的值设置为true，表示已经将所有参加秒杀的商品加到redis中了。
5、预扣库存：
使用redis的decr函数对商品数量进行减少，并对减少后的值进行判断。如果自减后结果小于0，表示商品已经卖完了，那么就将map中对应的商品id的值设置为true，并且返回“来迟了，商品已秒杀完”的提示。
6、判断是否重复秒杀：
如果用户秒杀成功，在秒杀订单入库后，会将用户id和商品id作为key，true作为value存入redis中，表示该用户已经秒杀过该商品了。所以在这里就根据用户id和商品id去redis中判断是否重复秒杀，如果是，就返回“请勿重复秒杀”的提示。
7、异步处理：
如果以上校验都通过了，那么就可以处理秒杀了。如果对每一个秒杀请求都进行扣库存和创建订单这种操作，那么不仅速度非常慢，而且可能会导致数据库崩溃。所以我们可以异步处理，即通过了以上校验，就将用户id和商品id作为message发送到MQ中，然后立即给用户返回“排队中”的提示。然后在MQ的消费者端对消息进行消费，拿到用户id和商品id，可以根据商品id查询库存，再次确保库存充足；然后也可以再次判断是否重复秒杀。通过了判断后，就操作数据库，扣减库存，创建秒杀订单。注意扣减库存和创建秒杀订单需要在同一个事务中。
8、超卖问题：
超卖问题就是商品库存出现负数的情况。比如库存剩余1了，然后10个用户同时秒杀，在判断库存的时候都是1，所以10个人都能下单成功，最后库存为-9。如何解决？其实本系统中根本就不会出现这样的问题，因为一开始用redis进行了库存预减，而redis命令核心模块是单线程的，所以可以保证不会超卖。如果没有用到redis，也可以给该商品增加一个version字段，每次扣减库存前先查其version，扣减库存的sql加上一个条件，就是version要等于刚才查出来的version。
二、核心代码
@RestController
@RequestMapping("/seckill")
public class SeckillController {
@Autowired
private UserService userService;
@Autowired
private SeckillService seckillService;
@Autowired
private RabbitMqSender mqSender;
// 用来标记商品是否已经加入到redis中的key
private static final String ISINREDIS = "isInRedis";
// 用goodsId作为key，标记该商品是否已经卖完
private Map<Integer, Boolean> seckillOver = new HashMap<Integer, Boolean>();
// 用RateLimiter做限流，create(10)，可以理解为QPS阈值为10
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);
@PostMapping("/{sgId}")
public JsonResult<?> seckillGoods(@PathVariable("sgId") Integer sgId, HttpServletRequest httpServletRequest){
// 1. 如果QPS阈值超过10，即1秒钟内没有拿到令牌，就返回“人太多了，挤不进去”的提示
if (!rateLimiter.tryAcquire(1, TimeUnit.SECONDS)) {
return new JsonResult<>(SeckillGoodsEnum.TRY_AGAIN.getCode(), SeckillGoodsEnum.TRY_AGAIN.getMessage());
}
// 2. 检查用户是否登录（用户登录后，访问每个接口都应该在请求头带上token，根据token再去拿user）
String token = httpServletRequest.getHeader("token");
String userId = JWT.decode(token).getAudience().get(0);
User user = userService.findUserById(Integer.valueOf(userId));
if (user == null) {
return new JsonResult<>(SeckillGoodsEnum.INVALID_TOKEN.getCode(), SeckillGoodsEnum.INVALID_TOKEN.getMessage());
}
// 3. 如果商品已经秒杀完了，就不执行下面的逻辑，直接返回商品已秒杀完的提示
if (!seckillOver.isEmpty() && seckillOver.get(sgId)) {
return new JsonResult<>(SeckillGoodsEnum.SECKILL_OVER.getCode(), SeckillGoodsEnum.SECKILL_OVER.getMessage());
}
// 4. 将所有参加秒杀的商品信息加入到redis中
if (!RedisUtil.isExist(ISINREDIS)) {
List<SeckillGoods> goods = seckillService.getAllSeckillGoods();
for (SeckillGoods seckillGoods : goods) {
RedisUtil.set(String.valueOf(seckillGoods.getSgId()), seckillGoods.getSgSeckillNum());
seckillOver.put(seckillGoods.getSgId(), false);
}
RedisUtil.set(ISINREDIS, true);
}
// 5. 先自减，预扣库存，判断预扣后库存是否小于0，如果是，表示秒杀完了
Long stock = RedisUtil.decr(String.valueOf(sgId));
if (stock < 0) {
// 标记该商品已经秒杀完
seckillOver.put(sgId, true);
return new JsonResult<>(SeckillGoodsEnum.SECKILL_OVER.getCode(), SeckillGoodsEnum.SECKILL_OVER.getMessage());
}
// 6. 判断是否重复秒杀（成功秒杀并创建订单后，会将userId和goodsId作为key放到redis中）
if (RedisUtil.isExist(userId + sgId)) {
retur
.........................................................