Redis秒杀实现方案讲解
来源:脚本之家
时间:2023-02-25 10:41:31 384浏览 收藏
从现在开始,努力学习吧!本文《Redis秒杀实现方案讲解》主要讲解了redis秒杀等等相关知识点,我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章,欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧,希望能帮到你!
一、全局唯一ID
(1)定义
全局ID生成器,是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具,一半满足下列特性:
- 唯一性
- 高可用
- 高性能
- 递增性
- 安全性
为了增加ID的安全性,我们不直接使用Redis自增的数值,而是拼接一些其他的信息。
ID的组成部分:
- 符号位:1bit,永远为0
- 时间戳:31bit,以秒为单位,可以使用69年
- 序列号:32bit,秒内计数器,支持每秒产生2ⁿ32个不同的ID
(2)代码实现
@Component public class RedisIdWorker { /** * 开始时间戳 */ private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L; /** * 序列号的位数 */ private static final int COUNT_BITS = 32; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; public long nextId(String keyPrefix) { // 1.生成时间戳 LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC); long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP; // 2.生成序列号 // 2.1.获取当前日期,精确到天 String date = now.format(DateTimeFormatter .ofPattern("yyyy:MM:dd")); // 2.2.自增长 long count = stringRedisTemplate.opsForValue() .increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date); // 3.拼接并返回 return timestamp(3)总结
全局唯一ID生成策略:
- UUID
- Redis自增
- 雪花算法
- 数据库自增
Redis自增ID策略:
- 每天一个key,方便统计
- ID构造是时间戳 + 计数器
二、超卖问题
1、解决办法
超卖问题是典型的多线程安全问题,针对这一问题的常见解决方案就是加锁:
悲观锁
认为线程安全问题一定会发生,因此在操作数据之前先获取锁,确保线程串行执行。例如Synchronized、Lock都属于悲观锁
乐观锁
认为线程安全问题不一定会发生,因此不加锁,只是在更新数据时去判断有没有其他线程对数据进行了修改。如果没有修改则认为是安全的,自己才更新数据;如果已经被其他线程修改,说明了安全问题,此时可以重试或异常。
2、乐观锁
乐观锁的关键是判断之前查询得到的数据是否有被修改过,常见的方式有两种:
(1)版本号法
(2)CAS法
(3)总结
悲观锁 | 乐观锁 | |
---|---|---|
方案 | 添加同步锁,让线程串行执行 | 不加锁,在更新时判断是否有其他线程在修改 |
优点 | 简单粗暴 | 性能好 |
缺点 | 性能一般 | 存在成功率低的问题 |
四、分布式锁
传送门
五、Reids优化秒杀—异步执行
1、思路
(1)Lua脚本逻辑
判断库存是否充足:利用String类型
判断用户是否下单:利用Set类型
(2)java执行Lua脚本逻辑
(3)代码
-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) -- 3.2.库存不足,返回1
return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
-- 3.3.存在,说明是重复下单,返回2
return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单(保存用户)sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
return 0
private static final DefaultRedisScriptSECKILL_SCRIPT; static { SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript(); SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua")); SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class); } @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { Long userId = UserHolder.getUser().getId(); long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); // 1.执行lua脚本 Long result = stringRedisTemplate.execute( SECKILL_SCRIPT, Collections.emptyList(), voucherId.toString(), userId.toString() ); int r = result.intValue(); // 2.判断结果是否为0 if (r != 0) { // 2.1.不为0 ,代表没有购买资格 return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单"); } // 3.发送消息队列 异步 // 4.返回订单id return Result.ok(orderId); }
六、消息队列
消息队列(Message Queue),字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色:
- 消息队列:存储和管理消息,也被成为消息代理。
- 生产者:发送消息导消息队列
- 消费者:从消息队列获取消息并处理消息。
Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列:
- list结构:基于Liist结构模拟消息队列
- PubSub:基本的点对点消息模型
- Stream:比较完善的消息队列模型
1、基于List结构模拟消息队列
消息队列就是存放消息的队列。而Redis的List数据结构是一个双向链表,很容易模拟。
队列是入口和出口不在一边,因此可以利用LPUSH结合RPOP来实现。
实现阻塞效果,应该使用BRPOP。
描述 | |
---|---|
优点 | 1、利用Redis存储,不受限于JVM内存上限; 2、基于Redis的持久化机制,数据安全性有保障 3、可以满足消息有序性 |
缺点 | 1、无法避免消息丢失 2、只支持单消费者 |
2、PubSub
发布订阅模式,消费者可以订阅一个或多个channel,生产者向对应channel发送消息后,所有订阅者都能收到相关消息。
- SUBSCRIBE channel [channel] :订阅一个或多个频道
- PUBLISH channel msg: 向一个频道发送消息
- PSUBSCRIBE pattern [pattern] :订阅与pattern格式匹配的所有频道
描述 | |
---|---|
优点 | 1、采用发布订阅模式,支持多生产、多消费 |
缺点 | 1、不支持数据持久化 2、无法避免消息丢失 3、消息堆积有上限,超出时数据丢失 |
3、Stream
(1)基本用法
是Redis 5.0引入的新数据
特点:
- 消息可回溯一个消息可以被多个消费者读取
- 可以阻塞读取
- 有消息漏读的风险
(2)消费者组
消费者组(Consumer Group):将多个消费者划分到一个组中,监听同一个队列。特点如下:
确认pending-list
查看pendingList
特点:
- 消息可回溯
- 可以多消费者争抢消息,加快消费速度
- 可以阻塞读取
- 没有消息漏读的风险
- 有消息确认机制,保证消息至少被消费一次
4、比较
List | PubSub | Stream | |
---|---|---|---|
消息持久化 | 支持 | 不支持 | 支持 |
阻塞读取 | 支持 | 支持 | 支持 |
消息堆积处理 | 受限于内存空间,可以利用多消费者加快处理 | 受限于消费者缓冲区 | 受限于队列长度,可以利用消费者组提高消息速度,减少堆积 |
消息回溯 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
好了,本文到此结束,带大家了解了《Redis秒杀实现方案讲解》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多数据库知识!
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