高并发秒杀的7种实现方式

待我称王封你为后i 2023-10-13 19:14 31阅读 0赞

1.引言

高并发场景在现场的日常工作中很常见，特别是在互联网公司中，这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。

*  本文环境： SpringBoot 2.5.7 + MySQL 8.0 X + MybatisPlus + Swagger2.9.2
 *  模拟工具： Jmeter
 *  模拟场景： 减库存->创建订单->模拟支付

### 2.商品秒杀-超卖 ###

在开发中，对于下面的代码，可能很熟悉：在Service里面加上`@Transactional`事务注解和Lock锁。

控制层：Controller

@ApiOperation(value="秒杀实现方式——Lock加锁")
    @PostMapping("/start/lock")
    public Result startLock(long skgId){
        try {
            log.info("开始秒杀方式一...");
            final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
            Result result = secondKillService.startSecondKillByLock(skgId, userId);
            if(result != null){
                log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));
            }else{
                log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
    
        }
        return Result.ok();
    }

业务层：Service

@Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Result startSecondKillByLock(long skgId, long userId) {
        lock.lock();
        try {
            // 校验库存
            SecondKill secondKill = secondKillMapper.selectById(skgId);
            Integer number = secondKill.getNumber();
            if (number > 0) {
                // 扣库存
                secondKill.setNumber(number - 1);
                secondKillMapper.updateById(secondKill);
                // 创建订单
                SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
                killed.setSeckillId(skgId);
                killed.setUserId(userId);
                killed.setState((short) 0);
                killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                successKilledMapper.insert(killed);
    
                // 模拟支付
                Payment payment = new Payment();
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setUserId(userId);
                payment.setMoney(40);
                payment.setState((short) 1);
                payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                paymentMapper.insert(payment);
            } else {
                return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
    }

对于上面的代码应该没啥问题吧，业务方法上加事务，在处理业务的时候加锁。

但上面这样写法是有问题的，会出现超卖的情况，看下测试结果：模拟1000个并发，抢100商品。

![图片][1329acbe9d15b1fa5bb46e17837a215f.png]

![图片][aab6616e60d3be15ae7995e12b090d6f.png]

这里在业务方法开始加了锁，在业务方法结束后释放了锁。但这里的事务提交却不是这样的，有可能在事务提交之前，就已经把锁释放了，这样会导致商品超卖现象。所以加锁的时机很重要！

3. 解决商品超卖

对于上面超卖现象，主要问题出现在事务中锁释放的时机，事务未提交之前，锁已经释放。（事务提交是在整个方法执行完）。如何解决这个问题呢，就是把加锁步骤提前

*  可以在controller层进行加锁
 *  可以使用Aop在业务方法执行之前进行加锁

#### 3.1 方式一（改进版加锁） ####

@ApiOperation(value="秒杀实现方式——Lock加锁")
    @PostMapping("/start/lock")
    public Result startLock(long skgId){
        // 在此处加锁
        lock.lock();
        try {
            log.info("开始秒杀方式一...");
            final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
            Result result = secondKillService.startSecondKillByLock(skgId, userId);
            if(result != null){
                log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));
            }else{
                log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 在此处释放锁
            lock.unlock();
        }
        return Result.ok();
    }

上面这样的加锁就可以解决事务未提交之前，锁释放的问题，可以分三种情况进行压力测试：

*  并发数1000，商品100
 *  并发数1000，商品1000
 *  并发数2000，商品1000

对于并发量大于商品数的情况，商品秒杀一般不会出现少卖的请况，但对于并发数小于等于商品数的时候可能会出现商品少卖情况，这也很好理解。

对于没有问题的情况就不贴图了，因为有很多种方式，贴图会太多

![图片][f7463e1c5ef52f5ddfd6d3cc7ae1a227.png]

#### 3.2 方式二（AOP版加锁） ####

对于上面在控制层进行加锁的方式，可能显得不优雅，那就还有另一种方式进行在事务之前加锁，那就是AOP

自定义AOP注解

@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    @Documented
    public  @interface ServiceLock {
        String description()  default "";
    }

定义切面类

@Slf4j
    @Component
    @Scope
    @Aspect
    @Order(1) //order越小越是最先执行，但更重要的是最先执行的最后结束
    public class LockAspect {
        /**
         * 思考：为什么不用synchronized
         * service 默认是单例的，并发下lock只有一个实例
         */
        private static  Lock lock = new ReentrantLock(true); // 互斥锁 参数默认false，不公平锁
    
        // Service层切点     用于记录错误日志
        @Pointcut("@annotation(com.scorpios.secondkill.aop.ServiceLock)")
        public void lockAspect() {
    
        }
    
        @Around("lockAspect()")
        public  Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
            lock.lock();
            Object obj = null;
            try {
                obj = joinPoint.proceed();
            } catch (Throwable e) {
                e.printStackTrace();
       throw new RuntimeException();
            } finally{
                lock.unlock();
            }
            return obj;
        }
    }

在业务方法上添加AOP注解

@Override
    @ServiceLock // 使用Aop进行加锁
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Result startSecondKillByAop(long skgId, long userId) {
    
        try {
            // 校验库存
            SecondKill secondKill = secondKillMapper.selectById(skgId);
            Integer number = secondKill.getNumber();
            if (number > 0) {
                //扣库存
                secondKill.setNumber(number - 1);
                secondKillMapper.updateById(secondKill);
                //创建订单
                SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
                killed.setSeckillId(skgId);
                killed.setUserId(userId);
                killed.setState((short) 0);
                killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                successKilledMapper.insert(killed);
    
                //支付
                Payment payment = new Payment();
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setUserId(userId);
                payment.setMoney(40);
                payment.setState((short) 1);
                payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                paymentMapper.insert(payment);
            } else {
                return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");
        }
        return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
    }

控制层：

@ApiOperation(value="秒杀实现方式二——Aop加锁")
    @PostMapping("/start/aop")
    public Result startAop(long skgId){
        try {
            log.info("开始秒杀方式二...");
            final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
            Result result = secondKillService.startSecondKillByAop(skgId, userId);
            if(result != null){
                log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));
            }else{
                log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return Result.ok();
    }

这种方式在对锁的使用上，更高阶、更美观！

#### 3.3 方式三（悲观锁一） ####

除了上面在业务代码层面加锁外，还可以使用数据库自带的锁进行并发控制。

悲观锁，什么是悲观锁呢？通俗的说，在做任何事情之前，都要进行加锁确认。这种数据库级加锁操作效率较低。

使用for update一定要加上事务，当事务处理完后，for update才会将行级锁解除

如果请求数和秒杀商品数量一致，会出现少卖

@ApiOperation(value="秒杀实现方式三——悲观锁")
    @PostMapping("/start/pes/lock/one")
    public Result startPesLockOne(long skgId){
        try {
            log.info("开始秒杀方式三...");
            final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
            Result result = secondKillService.startSecondKillByUpdate(skgId, userId);
            if(result != null){
                log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));
            }else{
                log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return Result.ok();
    }

业务逻辑

@Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Result startSecondKillByUpdate(long skgId, long userId) {
        try {
            // 校验库存-悲观锁
            SecondKill secondKill = secondKillMapper.querySecondKillForUpdate(skgId);
            Integer number = secondKill.getNumber();
            if (number > 0) {
                //扣库存
                secondKill.setNumber(number - 1);
                secondKillMapper.updateById(secondKill);
                //创建订单
                SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
                killed.setSeckillId(skgId);
                killed.setUserId(userId);
                killed.setState((short) 0);
                killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                successKilledMapper.insert(killed);
    
                //支付
                Payment payment = new Payment();
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setUserId(userId);
                payment.setMoney(40);
                payment.setState((short) 1);
                payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                paymentMapper.insert(payment);
            } else {
                return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");
        } finally {
        }
        return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
    }

Dao层

@Repository
    public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {
    
        /**
         * 将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁
         * @param skgId
         * @return
         */
        @Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")
        SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);
    
    }

上面是利用for update进行对查询数据加锁，加的是行锁。

3.4 方式四（悲观锁二）

悲观锁的第二种方式就是利用update更新命令来加表锁

/**
     * UPDATE锁表
     * @param skgId  商品id
     * @param userId    用户id
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Result startSecondKillByUpdateTwo(long skgId, long userId) {
        try {
    
            // 不校验，直接扣库存更新
            int result = secondKillMapper.updateSecondKillById(skgId);
            if (result > 0) {
                //创建订单
                SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
                killed.setSeckillId(skgId);
                killed.setUserId(userId);
                killed.setState((short) 0);
                killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                successKilledMapper.insert(killed);
    
                //支付
                Payment payment = new Payment();
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setSeckillId(skgId);
                payment.setUserId(userId);
                payment.setMoney(40);
                payment.setState((short) 1);
                payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                paymentMapper.insert(payment);
            } else {
                return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");
        } finally {
        }
        return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
    }

Dao层

#### 3.5 方式五（乐观锁） ####

乐观锁，顾名思义，就是对操作结果很乐观，通过利用version字段来判断数据是否被修改。

乐观锁，不进行库存数量的校验，直接做库存扣减。

这里使用的乐观锁会出现大量的数据更新异常（抛异常就会导致购买失败）、如果配置的抢购人数比较少、比如120:100(人数:商品) 会出现少买的情况，不推荐使用乐观锁。

@ApiOperation(value="秒杀实现方式五——乐观锁")
    @PostMapping("/start/opt/lock")
    public Result startOptLock(long skgId){
        try {
            log.info("开始秒杀方式五...");
            final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
            // 参数添加了购买数量
            Result result = secondKillService.startSecondKillByPesLock(skgId, userId,1);
            if(result != null){
                log.info("用户:{}--{}", userId, result.get("msg"));
            }else{
                log.info("用户:{}--{}", userId, "哎呦喂，人也太多了，请稍后！");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return Result.ok();
    }
    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public Result startSecondKillByPesLock(long skgId, long userId, int number) {
    
        // 乐观锁，不进行库存数量的校验，直接
        try {
            SecondKill kill = secondKillMapper.selectById(skgId);
            // 剩余的数量应该要大于等于秒杀的数量
            if(kill.getNumber() >= number) {
                int result = secondKillMapper.updateSecondKillByVersion(number,skgId,kill.getVersion());
                if (result > 0) {
                    //创建订单
                    SuccessKilled killed = new SuccessKilled();
                    killed.setSeckillId(skgId);
                    killed.setUserId(userId);
                    killed.setState((short) 0);
                    killed.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                    successKilledMapper.insert(killed);
    
                    //支付
                    Payment payment = new Payment();
                    payment.setSeckillId(skgId);
                    payment.setSeckillId(skgId);
                    payment.setUserId(userId);
                    payment.setMoney(40);
                    payment.setState((short) 1);
                    payment.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
                    paymentMapper.insert(payment);
                } else {
                    return Result.error(SecondKillStateEnum.END);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new ScorpiosException("异常了个乖乖");
        } finally {
        }
        return Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
    }
    @Repository
    public interface SecondKillMapper extends BaseMapper<SecondKill> {
    
        /**
         * 将此行数据进行加锁，当整个方法将事务提交后，才会解锁
         * @param skgId
         * @return
         */
        @Select(value = "SELECT * FROM seckill WHERE seckill_id=#{skgId} FOR UPDATE")
        SecondKill querySecondKillForUpdate(@Param("skgId") Long skgId);
    
        @Update(value = "UPDATE seckill SET number=number-1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND number > 0")
        int updateSecondKillById(@Param("skgId") long skgId);
    
        @Update(value = "UPDATE seckill  SET number=number-#{number},version=version+1 WHERE seckill_id=#{skgId} AND version = #{version}")
        int updateSecondKillByVersion(@Param("number") int number, @Param("skgId") long skgId, @Param("version")int version);
    }

乐观锁会出现大量的数据更新异常（抛异常就会导致购买失败），会出现少买的情况，不推荐使用乐观锁。

#### 3.6 方式六（阻塞队列） ####

利用阻塞队类，也可以解决高并发问题。其思想就是把接收到的请求按顺序存放到队列中，消费者线程逐一从队列里取数据进行处理，看下具体代码。

阻塞队列：这里使用静态内部类的方式来实现单例模式，在并发条件下不会出现问题。

// 秒杀队列(固定长度为100)
    public class SecondKillQueue {
    
        // 队列大小
        static final int QUEUE_MAX_SIZE = 100;
    
        // 用于多线程间下单的队列
        static BlockingQueue<SuccessKilled> blockingQueue = new LinkedBlockingQueue<SuccessKilled>(QUEUE_MAX_SIZE);
    
        // 使用静态内部类，实现单例模式
        private SecondKillQueue(){};
    
        private static class SingletonHolder{
            // 静态初始化器，由JVM来保证线程安全
            private  static SecondKillQueue queue = new SecondKillQueue();
        }
    
        /**
         * 单例队列
         * @return
         */
        public static SecondKillQueue getSkillQueue(){
            return SingletonHolder.queue;
        }
    
        /**
         * 生产入队
         * @param kill
         * @throws InterruptedException
         * add(e) 队列未满时，返回true；队列满则抛出IllegalStateException(“Queue full”)异常——AbstractQueue
         * put(e) 队列未满时，直接插入没有返回值；队列满时会阻塞等待，一直等到队列未满时再插入。
         * offer(e) 队列未满时，返回true；队列满时返回false。非阻塞立即返回。
         * offer(e, time, unit) 设定等待的时间，如果在指定时间内还不能往队列中插入数据则返回false，插入成功返回true。
         */
        public  Boolean  produce(SuccessKilled kill) {
            return blockingQueue.offer(kill);
        }
        /**
         * 消费出队
         * poll() 获取并移除队首元素，在指定的时间内去轮询队列看有没有首元素有则返回，否者超时后返回null
         * take() 与带超时时间的poll类似不同在于take时候如果当前队列空了它会一直等待其他线程调用notEmpty.signal()才会被唤醒
         */
        public  SuccessKilled consume() throws InterruptedException {
            return blockingQueue.take();
        }
    
        /**
         * 获取队列大小
         * @return
         */
        public int size() {
            return blockingQueue.size();
        }
    }

消费秒杀队列：实现ApplicationRunner接口

// 消费秒杀队列
    @Slf4j
    @Component
    public class TaskRunner implements ApplicationRunner{
    
        @Autowired
        private SecondKillService seckillService;
    
        @Override
        public void run(ApplicationArguments var){
            new Thread(() -> {
                log.info("队列启动成功");
                while(true){
                    try {
                        // 进程内队列
                        SuccessKilled kill = SecondKillQueue.getSkillQueue().consume();
                        if(kill != null){
                            Result result = seckillService.startSecondKillByAop(kill.getSeckillId(), kill.getUserId());
                            if(result != null && result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){
                                log.info("TaskRunner,result:{}",result);
                                log.info("TaskRunner从消息队列取出用户，用户:{}{}",kill.getUserId(),"秒杀成功");
                            }
                        }
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
    @ApiOperation(value="秒杀实现方式六——消息队列")
    @PostMapping("/start/queue")
    public Result startQueue(long skgId){
        try {
            log.info("开始秒杀方式六...");
            final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
            SuccessKilled kill = new SuccessKilled();
            kill.setSeckillId(skgId);
            kill.setUserId(userId);
            Boolean flag = SecondKillQueue.getSkillQueue().produce(kill);
            // 虽然进入了队列，但是不一定能秒杀成功 进队出队有时间间隙
            if(flag){
                log.info("用户:{}{}",kill.getUserId(),"秒杀成功");
            }else{
                log.info("用户:{}{}",userId,"秒杀失败");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return Result.ok();
    }

> 注意：在业务层和AOP方法中，不能抛出任何异常， throw new RuntimeException()这些抛异常代码要注释掉。因为一旦程序抛出异常就会停止，导致消费秒杀队列进程终止！

使用阻塞队列来实现秒杀，有几点要注意：

*  消费秒杀队列中调用业务方法加锁与不加锁情况一样，也就是`seckillService.startSecondKillByAop()`、`seckillService.startSecondKillByLock()`方法结果一样，这也很好理解
 *  当队列长度与商品数量一致时，会出现少卖的现象，可以调大数值
 *  下面是队列长度1000，商品数量1000，并发数2000情况下出现的少卖

![图片][d07ca2e9a6fba7e2cc24720f553af258.png]

#### 3.7.方式七（Disruptor队列） ####

Disruptor是个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题，在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级，基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。

// 事件生成工厂（用来初始化预分配事件对象）
    public class SecondKillEventFactory implements EventFactory<SecondKillEvent> {
    
        @Override
        public SecondKillEvent newInstance() {
            return new SecondKillEvent();
        }
    }
    // 事件对象（秒杀事件）
    public class SecondKillEvent implements Serializable {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        private long seckillId;
        private long userId;
    
     // set/get方法略
    
    }
    // 使用translator方式生产者
    public class SecondKillEventProducer {
    
        private final static EventTranslatorVararg<SecondKillEvent> translator = (seckillEvent, seq, objs) -> {
            seckillEvent.setSeckillId((Long) objs[0]);
            seckillEvent.setUserId((Long) objs[1]);
        };
    
        private final RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer;
    
        public SecondKillEventProducer(RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer){
            this.ringBuffer = ringBuffer;
        }
    
        public void secondKill(long seckillId, long userId){
            this.ringBuffer.publishEvent(translator, seckillId, userId);
        }
    }
    // 消费者(秒杀处理器)
    @Slf4j
    public class SecondKillEventConsumer implements EventHandler<SecondKillEvent> {
    
        private SecondKillService secondKillService = (SecondKillService) SpringUtil.getBean("secondKillService");
    
        @Override
        public void onEvent(SecondKillEvent seckillEvent, long seq, boolean bool) {
            Result result = secondKillService.startSecondKillByAop(seckillEvent.getSeckillId(), seckillEvent.getUserId());
            if(result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){
                log.info("用户:{}{}",seckillEvent.getUserId(),"秒杀成功");
            }
        }
    }
    public class DisruptorUtil {
    
        static Disruptor<SecondKillEvent> disruptor;
    
        static{
            SecondKillEventFactory factory = new SecondKillEventFactory();
            int ringBufferSize = 1024;
            ThreadFactory threadFactory = runnable -> new Thread(runnable);
            disruptor = new Disruptor<>(factory, ringBufferSize, threadFactory);
            disruptor.handleEventsWith(new SecondKillEventConsumer());
            disruptor.start();
        }
    
        public static void producer(SecondKillEvent kill){
            RingBuffer<SecondKillEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
            SecondKillEventProducer producer = new SecondKillEventProducer(ringBuffer);
            producer.secondKill(kill.getSeckillId(),kill.getUserId());
        }
    }
    @ApiOperation(value="秒杀实现方式七——Disruptor队列")
    @PostMapping("/start/disruptor")
    public Result startDisruptor(long skgId){
        try {
            log.info("开始秒杀方式七...");
            final long userId = (int) (new Random().nextDouble() * (99999 - 10000 + 1)) + 10000;
            SecondKillEvent kill = new SecondKillEvent();
            kill.setSeckillId(skgId);
            kill.setUserId(userId);
            DisruptorUtil.producer(kill);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return Result.ok();
    }

经过测试，发现使用Disruptor队列队列，与自定义队列有着同样的问题，也会出现超卖的情况，但效率有所提高。

4. 小结

对于上面七种实现并发的方式，做一下总结：

*  一、二方式是在代码中利用锁和事务的方式解决了并发问题，主要解决的是锁要加载事务之前
 *  三、四、五方式主要是数据库的锁来解决并发问题，方式三是利用for upate对表加行锁，方式四是利用update来对表加锁，方式五是通过增加version字段来控制数据库的更新操作，方式五的效果最差
 *  六、七方式是通过队列来解决并发问题，这里需要特别注意的是，在代码中不能通过throw抛异常，否则消费线程会终止，而且由于进队和出队存在时间间隙，会导致商品少卖

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