前两篇聊了三马代驾系统的整体架构和长连接心跳，这篇聊一个更刺激的：

同一时间几十个司机抢一个订单，怎么保证不超卖、不漏单、不重复派

抢单是三马代驾系统里并发压力最大的场景，比计价和派单都刺激——用户下单后系统按半径查附近在线司机推单，如果优推和普通派单都没人接，订单落入抢单池，池子里的订单所有附近司机都能看到，谁先点谁抢。

以下代码取自三马代驾系统的生产实现。

一、抢单入口：六道校验先挡掉非法请求

@PostMapping(OrderMapping.GRAB_SINGLE)
public RestResult grabSingle(@RequestBody OrderGrabSingleVo vo) {
    Integer did = loginTokenService.validLoginDriverid(token);
    DDriver driver = dDriverService.getById(did);
    if (driver == null) return RestResult.fail("当前司机信息错误");
    //1.司机是否被禁用
    if (cal.isEquals(status, StaticUtils.STATUS_NO)) return RestResult.fail("当前司机信息无效");
    //2.司机当前是否在接单状态
    if (!cal.isEquals(state, StaticUtils.STATUS_YES)) return RestResult.fail("您当前不在接单状态");
    //3.是否通过审核
    if (!cal.isEquals(isAudit, StaticUtils.STATUS_YES)) return RestResult.fail("尚未通过审核");
    //4.是否支持线上单
    if (cal.isEquals(orderType, StaticUtils.STATUS_NO)) return RestResult.fail("当前账号不支持线上单");
    //5.账号是否正常
    RestResult restResult = dAccountService.checkAccount(did);
    if (!restResult.status) return restResult;
    //6.订单是否还在派单中
    if (!cal.isEquals(orderStatus, OrderStatusEnums.SEND_ORDER.getId())) {
        MsgVo msgVo = new MsgVo(NettyCodeEnums.DRIVER_GRAB_SINGLE_ORDERED);
        UserChanelRel.get(StaticUtils.DRIVER + did).writeAndFlush(msgVo.toJsonStringbuf());
        return RestResult.fail("订单已经被抢了");
    }

这里有个细节：订单已被抢时，不是简单返回"已被抢"，而是通过长连接推 

，让司机端 App 主动刷新抢单池列表——否则司机看到的是一个已经不存在的订单，点了还是"已被抢"，体验很差。

二、Redis 锁：2 秒锁住订单 + 司机锁

//查看当前司机是否已被锁定（一司机一单）
String lock_driver = redisUtilsService.getKey(StaticUtils.DRIVER_LOCK_ORDER + did);
if (StringUtils.isNotBlank(lock_driver))
    return RestResult.fail("您已经抢了一单了");
//缓存到redis加锁锁住订单
boolean oLock = true;
try {
    oLock = redisUtilsService.lock("GRAB_SINGLE_" + orderCode, 2000);//锁住2秒
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
    oLock = false;
}
if (oLock) {
    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    map.put("orderCode", orderCode);
    map.put("did", did);
    map.put("handleType", 1);
    map.put("lonAndLat", lonAndLat);
    map.put("address", address);
    Boolean aBoolean = orderCalculateService.sendGrabSingle(map);//发MQ
    redisUtilsService.deleteKey("GRAB_SINGLE_" + orderCode);
    if (!aBoolean) return RestResult.fail("您的网络有点慢，请稍后重试");
} else {
    MsgVo msgVo = new MsgVo(NettyCodeEnums.DRIVER_GRAB_SINGLE_ORDERED);
    UserChanelRel.get(StaticUtils.DRIVER + did).writeAndFlush(msgVo.toJsonStringbuf());
    redisUtilsService.deleteKey(StaticUtils.DRIVER_LOCK_ORDER + did);
    return RestResult.fail("订单已经被抢了哦");
}
return RestResult.success("正在抢单");

（不等消费完）。这样锁的作用范围是"防止同一秒内重复投递到 MQ"，而不是"保证整个消费过程独占"——后者由 MQ 消费端的二次校验保证。

注意返回的是"正在抢单"而不是"抢单成功"——因为真正的抢单逻辑在 MQ 消费端异步执行，接口只负责"把请求塞进队列"。

三、RabbitMQ 配置：mandatory + confirm 保消息不丢

@Configuration
public class RabbitConfig {
    public static final String GRAB_SINGLE = "grab_single";

    @Bean
    public Queue grabSingleQueue() {
        return new Queue(GRAB_SINGLE);
    }

    @Bean
    public RabbitTemplate rabbitTemplate(ConnectionFactory connectionFactory) {
        RabbitTemplate rabbitTemplate = new RabbitTemplate(connectionFactory);
        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        //消息发送失败返回到队列（需 yml 配 publisher-returns: true）
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
            log.debug("消息：{} 发送失败, 应答码：{} 原因：{} 交换机: {} 路由键: {}",
                message.getMessageProperties().getCorrelationId(), replyCode, replyText, exchange, routingKey);
        });
        //消息确认（需 yml 配 publisher-confirms: true）
        rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) -> {
            if (!ack) log.debug("消息发送到exchange失败,原因: {}", cause);
        });
        return rabbitTemplate;
    }
}

 的作用是：消息找不到队列时不会静默丢弃，而是触发 ReturnCallback。配合 ConfirmCallback（确认消息是否到达 exchange），生产端的消息可靠性就闭环了。注意这两个回调都需要 yml 里开启对应的配置项，否则配了也不生效。

四、消费端：二次校验 + 手动 ack + 异常重试

@RabbitListener(queues = RabbitConfig.GRAB_SINGLE)
public void handleGrabSingle(Message message, Channel channel) throws IOException {
    JSONObject map = JSONObject.parseObject(new String(message.getBody()));
    String orderCode = map.getString("orderCode");
    int did = Integer.parseInt(map.getString("did"));
    //二次校验订单状态——防止锁过期后的重复消费
    OrderMain orderMain = orderMainService.getOne(orderCode);
    if (!cal.isEquals(orderStatus, OrderStatusEnums.SEND_ORDER.getId())) {
        MsgVo msgVo = new MsgVo(NettyCodeEnums.DRIVER_GRAB_SINGLE_ORDERED);
        UserChanelRel.get(StaticUtils.DRIVER + did).writeAndFlush(msgVo.toJsonStringbuf());
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);
        return;
    }
    try {
        //更新订单状态、司机状态、接单详情、抢单池记录
        orderMain.setDid(did);
        orderMain.setOrderStatus(OrderStatusEnums.AWAIT_CAR.getId());
        orderMainService.updateById(orderMain);
        driver.setState(StaticUtils.STATUS_SUCCESS);
        dDriverService.updateById(driver);
        grabSinglePondService.updateGrabSinglePond(orderMain.getId(), did);
        //双通道推送：司机端"开始服务"+语音播报，用户端"司机已接单"+公众号模板消息
        ...
    } catch (Exception e) {
        channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);//重新入队
        TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().setRollbackOnly();
    }
    channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);
}

：MQ 消费时再查一次订单状态。因为 Redis 锁只锁 2 秒，如果 MQ 积压了，2 秒后锁被删了第二个司机也能进 MQ。二次校验保证即使消息重复消费，也只有第一个能真正改订单状态。

 而非自动 ack。成功才确认，失败 

 重新入队。这样即使消费过程中崩溃，消息也不会丢。

，保证订单/司机/详情/抢单池四张表的更新要么全成功要么全回滚。

三马代驾的抢单链路核心设计是：

入口校验 + Redis 双锁 + MQ 异步消费 + 二次校验 + 手动 ack + 事务回滚

。整套实现都在三马代驾系统里，RabbitConfig、DriverOrderMainController、OrderCalculateService 的代码都可以对照本文直接阅读。

前两篇聊了三马代驾系统的整体架构和长连接心跳，这篇聊一个更刺激的：同一时间几十个司机抢一个订单，怎么保证不超卖、不漏单、不重复派。

三马代驾实战：抢单池的 Redis 锁 + RabbitMQ 异步消费怎么做

三马代驾实战：抢单池高并发下如何用 Redis 锁防超卖、RabbitMQ 异步消费保消息不丢，配合二次校验、手动 ack 与事务回滚，落地一套可直接阅读的生产级实现。

后端

架构设计

三马代驾抢单系统通过六道入口校验、Redis双锁、RabbitMQ异步消费及手动ack，实现高并发下订单不超卖不漏单。二次校验与事务回滚保障数据一致性，2秒锁超时及消费幂等性待优化，完整生产级代码可参考。

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