按设置的概率实时抽奖-库存扣减（后台管理配置）
场景：表结构参考奖品配置步骤1.配置奖池2.配置奖品信息，关联到奖池
用户抽奖步骤1.完成任务获得抽奖资格2.按配置的概率初步得到中奖结果3.中奖用户扣减对应库存
上次讲了保证概率的，这次我们加上库存。顺便再加一个活动。
场景：
用户参加某个活动，完成活动后获得抽奖资格，可实时抽奖，根据实际库存情况返回中奖结果。
表结构参考
拼拼凑凑几个表：
活动表活动详情表奖池表奖品表 以上几个表之间都两两关联，又零零散散几个表用户获奖资格记录用户抽奖记录用户活动记录
具体的表结构？没有的哈 ，自己的作业自己做
奖品配置步骤
1.配置奖池
2.配置奖品信息，关联到奖池
用户抽奖步骤
1.完成任务获得抽奖资格
2.按配置的概率初步得到中奖结果
这一步怎么实现在上一篇提过了 （幸运的是 三位用户在这个流程中都中奖了，不幸的事儿还在后头(*￣︶￣)）
3.中奖用户扣减对应库存
现在我们可以看到,场上选手2 和选手3来到了赛点,究竟这个1元红包会花落谁家呢,请各位观众拭目以待! 战况直播: 用户为了争抢锁,大打出手!战况非常激烈
最终用户2获得了粉锁的欢心,让我们来恭喜这个B 这位用户
那么这个用户3怎么处理呢？
这个就看我们具体的需求了，你可以让他免为其难收下其他奖品（比如汤臣一品），或者狠心一点，把他算作未中奖（男人嘛，区区汤臣一品有什么是吧？）
可以看到为了保证在高并发的时候，超卖的情况，我们使用了锁。具体怎么用，来，进来，我告诉你
//中奖后查找对应的奖品信息
Prize priz = prizes.stream().filter(prize -> resultPrizeId.equals(prize.getId())).findFirst().get();
//扣减库存
ValueOperations vlo = redisTemplate.opsForValue();
Boolean absent = vlo.setIfAbsent("LOCK_PRIZE_" + resultPrizeId, 1);
try {
if (absent) {
//TODO 抢占锁失败，扣减抽奖次数，记录用户未中奖信息
// log.info("当前锁被占用 LOCK_PRIZE_" + resultPrizeId);
return "锁被占用";
} else {
//TODO 减少库存
//TODO 成功扣减库存后，变更用户抽奖次数，记录用户中奖信息
//TODO 如果库存为0，则返回未中奖
return prizeDto.getName();
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
redisTemplate.delete("LOCK_PRIZE_" + resultPrizeId);
// log.info("释放锁 LOCK_PRIZE_" + resultPrizeId);
}
}
随便创建几个用户和线程，模拟一下场景
public String result(@PathVariable String id, @RequestParam("times") int times) {
Map
Runnable drawTask = () -> {
String draw = null;
Random random = new Random();
int i = random.nextInt();
draw = lotteryService.draw(id, String.valueOf(i));
map.put(String.valueOf(i), draw);
};
List
for (int i = 0; i < times; i++) {
Thread thread = new Thread(drawTask);
threads.add(thread);
}
threads.stream().forEach(thread -> thread.start());
threads.stream().forEach(thread -> {
try {
thread.join();
} catch (InterruptedException e) {
log.error(e.getMessage());
}
});
//统计中奖情况
Map
collect.forEach((value,count)-> System.out.println(count+"人中："+value));
return JSON.toJSONString(collect);
}
浅试一下
这个并发比较严重，所以看到锁经常被占用，其实我这个实际业务中 不太会同时有这么多用户抽奖。
再浅试一下
每个线程加入的时候都sleep100ms，得到 以上、