Java中的司机抢单实现：并发问题与解决方案
文章目录
- 司机抢单的基础实现
- 乐观锁解决并发问题
- 总结
在共享经济的浪潮中，像滴滴打车这样的服务已经成为我们生活中不可或缺的一部分。对于司机和平台来说，抢单是一个关键环节，如何在保证系统高效运行的同时，确保抢单过程的公平与准确，是一个值得深入探讨的问题。在这篇博客中，我将带大家一起看看在Java中如何实现司机抢单的逻辑，并且如何解决可能存在的并发问题。
司机抢单的基础实现
首先，我们来看一下基础的司机抢单实现。这个方法通过Redis来判断订单是否存在，以减少数据库的压力。具体代码如下：
@Override
public Boolean robNewOrder(Long driverId, Long orderId) {// 判断订单是否存在，通过Redis，减少数据库压力String redisKey = RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK + orderId;if (Boolean.FALSE.equals(redisTemplate.hasKey(redisKey))) {// 抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}// 司机抢单// 修改订单表状态值为2：已经接单LambdaQueryWrapper<OrderInfo> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();wrapper.eq(OrderInfo::getId, orderId);OrderInfo orderInfo = orderInfoMapper.selectOne(wrapper);orderInfo.setStatus(OrderStatus.ACCEPTED.getStatus());orderInfo.setDriverId(driverId);orderInfo.setAcceptTime(new Date());int rows = orderInfoMapper.updateById(orderInfo);if (rows != 1) {throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}// 删除Redis中的标示redisTemplate.delete(redisKey);return true;
}
这个实现的思路是非常直观的：
- 首先，通过Redis来判断订单是否已经存在，这样做的好处是减少对数据库的直接访问，从而减轻数据库的压力。
- 然后，通过
LambdaQueryWrapper查询订单，并将订单状态修改为“已接单”。 - 最后，删除Redis中的订单标识。
这种实现方式对于普通的业务场景已经足够了，但在高并发场景下可能会出现问题。比如，当多个司机同时抢同一个订单时，可能会导致订单状态更新的竞争，进而出现数据不一致的问题。
乐观锁解决并发问题
为了解决并发问题，我们可以引入乐观锁的思想。乐观锁不会像悲观锁那样锁住数据库记录，而是通过在更新时检查记录的状态是否发生变化，来确保数据的一致性。代码如下：
public Boolean robNewOrder1(Long driverId, Long orderId) {// 判断订单是否存在，通过Redis，减少数据库压力String redisKey = RedisConstant.ORDER_ACCEPT_MARK + orderId;if (Boolean.FALSE.equals(redisTemplate.hasKey(redisKey))) {// 抢单失败throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}// 司机抢单// 修改订单表状态值为2：已经接单LambdaQueryWrapper<OrderInfo> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();wrapper.eq(OrderInfo::getId, orderId);wrapper.eq(OrderInfo::getStatus, OrderStatus.WAITING_ACCEPT.getStatus());// 修改值OrderInfo orderInfo = new OrderInfo();orderInfo.setStatus(OrderStatus.ACCEPTED.getStatus());orderInfo.setDriverId(driverId);orderInfo.setAcceptTime(new Date());int rows = orderInfoMapper.update(orderInfo, wrapper);if (rows != 1) {throw new GuiguException(ResultCodeEnum.COB_NEW_ORDER_FAIL);}// 删除Redis中的标示redisTemplate.delete(redisKey);return true;
}
在这个版本中，我们通过增加对订单状态的判断，确保只有在订单状态是“等待接单”的情况下，才允许更新订单为“已接单”。这样做的好处是，避免了多个司机同时抢同一个订单时，可能产生的并发问题。
通过这种乐观锁的机制，即使在高并发的情况下，我们也能保证订单状态的更新是安全的。
总结
抢单是一个看似简单却充满挑战的功能，尤其是在高并发场景下，如何保证数据的一致性和系统的高效运行，是每个开发者必须面对的问题。在这篇博客中，我们首先实现了一个简单的抢单逻辑，随后引入乐观锁，解决了可能的并发问题。希望这些内容能对大家有所帮助，在实际项目中能更加从容地应对类似的问题。