這篇文章要跟大家介紹一下使用nodejs設計一個秒殺系統的方法。有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對大家有幫助。
對前端來說，「並發」場景很少遇到，本文將從常見的秒殺場景，來講講一個真實線上的node應用程式遇到「並發」將會用到什麼技術。本文範例程式碼資料庫基於MongoDB，快取基於Redis。 【相關推薦：《nodejs 教學》】
規則：一個使用者只能領取一張券。
首先我們的思路是，用一個records表來保存用戶的領券記錄，用戶領券時在該表查詢是否已領取。
records架構如下
new Schema({
// 用户id
userId: {
type: String,
required: true,
},
});業務流程也很簡單：
#MongoDB實作
範例程式碼如下：
async grantCoupon(userId: string) {
const record = await this.recordsModel.findOne({
userId,
});
if (record) {
return false;
} else {
this.grantCoupon();
this.recordModel.create({
userId,
});
}
}postman測試一下，好像沒問題。然後我們考慮並發場景，例如「使用者」並不會乖乖的點一下按鈕等待發券，而是快速點擊，又或者使用工具並發請求領券接口，我們的程式會出問題麼？ （並發問題前端可以用loading來規避，但是介面必要攔截住，防止駭客攻擊）
結果是，使用者可能會領取到多張券。問題就出在查詢records與新增領券記錄，這兩步是分開進行的，也就是存在一個時間點：查詢到用戶A無領券記錄，發券後A用戶又請求一次接口，此時records表資料插入操作還未完成，導致重複發放問題。
解決也很容易，就是如何讓查詢和插入語句一起執行，消除中間的非同步過程。 mongoose為我們提供了findOneAndUpdate，即尋找並修改，下面看一下改寫後的語句：
async grantCoupon(userId: string) {
const record = await this.recordModel.findOneAndUpdate({
userId,
}, {
$setOnInsert: {
userId,
},
}, {
new: false,
upsert: true,
});
if (! record) {
this.grantCoupon();
}
}實際上這是一個mongo的原子操作，第一個參數是查詢語句，查詢userId的條目，第二個參數$setOnInsert表示新增的時候插入的字段，第三個參數upsert=true表示如果查詢的條目不存在，將新建它，new=false表示返回查詢的條目而不是修改後的條目。那我們只用判斷查詢的record不存在，就執行發放邏輯，而插入語句是和查詢語句一起執行的。即使此時有並發請求進來，下一次查詢是在上次插入語句之後了。
原子（atomic），本意是指「不能被進一步分割的粒子」。原子操作意味著“不可被中斷的一個或一系列操作”，兩個原子操作不可能同時作用於同一個變數。
Redis實作
不只MongoDB，redis也很適合這個邏輯，下面用redis實作一下：
async grantCoupon(userId: string) {
const result = await this.redis.setnx(userId, 'true');
if (result === 1) {
this.grantCoupon();
}
}同樣setnx是redis的一個原子操作，表示：如果key沒有值，則將值設為進去，如果已有值就不做處理，提示失敗。這裡只是示範並發處理，實際線上服務還需要考慮：
套用名稱功能名稱userId#規則：券總庫存一定，單一使用者不限領取數量
MongoDB實作
使用stocks表來記錄券的發放數量，當然我們需要一個couponId欄位去標識這條記錄
new Schema({
/* 券标识 */
couponId: {
type: String,
required: true,
},
/* 已发放数量 */
count: {
type: Number,
default: 0,
},
});async grantCoupon(userId: string) {
const couponId = 'coupon-1'; // 券标识
const total = 100; // 总库存
const result = await this.stockModel.findOneAndUpdate({
couponId,
}, {
$inc: {
count: 1,
},
$setOnInsert: {
couponId,
},
}, {
new: true, // 返回modify后结果
upsert: true, // 不存在则新增
});
if (result.count <= total) {
this.grantCoupon();
}
}# Redis實作
incr: 原子操作，將key的值1，如果值不存在，將初始化為0；async grantCoupon(userId: string) {
const total = 100; // 总库存
const result = await this.redis.incr('coupon-1');
if (result <= total) {
this.grantCoupon();
}
}count欄位還會增加麼？應該如何優化？
#規則：一個用戶只能領一張券，總庫存有限制
解析
單獨去解決“一個用戶只能領一張”或“總庫存限制”，我們都可以用原子操作去處理，當有兩個條件，那是否可以實現一個，類似原子操作將“一個用戶只能領一張”和“總庫存限制”合併操作，或者說是更類似於數據庫的“事務”数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成
mongoDB已经从4.0开始支持事务，但这里作为演示，我们还是使用代码逻辑来控制并发
业务逻辑：
代码：
async grantCoupon(userId: string) {
const couponId = 'coupon-1';// 券标识
const totalStock = 100;// 总库存
// 查询用户是否已领过券
const recordByFind = await this.recordModel.findOne({
couponId,
userId,
});
if (recordByFind) {
return '每位用户只能领一张';
}
// 查询已发放数量
const grantedCount = await this.stockModel.findOne({
couponId,
});
if (grantedCount >= totalStock) {
return '超过库存限制';
}
// 原子操作：已发放数量+1，并返回+1后的结果
const result = await this.stockModel.findOneAndUpdate({
couponId,
}, {
$inc: {
count: 1,
},
$setOnInsert: {
couponId,
},
}, {
new: true, // 返回modify后结果
upsert: true, // 如果不存在就新增
});
// 根据+1后的的结果判断是否超出库存
if (result.count > totalStock) {
// 超出后执行-1操作，保证数据库中记录的已发放数量准确。
this.stockModel.findOneAndUpdate({
couponId,
}, {
$inc: {
count: -1,
},
});
return '超过库存限制';
}
// 原子操作：records表新增用户领券记录，并返回新增前的查询结果
const recordBeforeModify = await this.recordModel.findOneAndUpdate({
couponId,
userId,
}, {
$setOnInsert: {
userId,
},
}, {
new: false, // 返回modify后结果
upsert: true, // 如果不存在就新增
});
if (recordBeforeModify) {
// 超出后执行-1操作，保证数据库中记录的已发放数量准确。
this.stockModel.findOneAndUpdate({
couponId,
}, {
$inc: {
count: -1,
},
});
return '每位用户只能领一张';
}
// 上述条件都满足，才执行发放操作
this.grantCoupon();
}其实我们可以舍去前两部查询records记录和查询库存数量，结果并不会出问题。从数据库优化来说，显然更改比查询更耗时，而且库存有限，最终库存消耗完，后面请求都会在前两步逻辑中走完。
什么情况下会走到第3步的左分支？
场景举例：库存仅剩1个，此时用户A和用户B同时请求，此时A稍快一点，库存+1后=100，B库存+1=101;
什么情况下会走到第4步的左分支？
场景举例：A用户同时发出两个请求，库存+1后均小于100，则稍快的一次请求会成功，另一个会查询到已有领券记录
思考：什么情况下会出现，先请求的用户没抢到券，反而靠后的用户能抢到券？
库存还剩4个，A用户发起大量请求，最终导致数据库记录的已发放库存大于100，-1操作还全部执行完成，而此时B、C、D用户也同时请求，则会返回超出库存，待到库存回滚操作完成，E、F、G用户后续请求的反而显示还有库存，成功抢到券，当然这只是理论上可能存在的情况。
设计一个秒杀系统，其实还要考虑很多情况。如大型电商的秒杀活动，一次有几万的并发请求，服务器可能都支撑不住，可能会再网关层直接舍弃部分用户请求，减少服务器压力，或结合kafka消息队列，或使用动态扩容等技术。
更多编程相关知识，请访问：编程入门！！
以上是淺談使用nodejs設計一個秒殺系統的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
