redis抽奖并发_Redis优化高并发下的秒杀性能
本文內(nèi)容
使用Redis優(yōu)化高并發(fā)場景下的接口性能
數(shù)據(jù)庫樂觀鎖
隨著雙11的臨近，各種促銷活動(dòng)開始變得熱門起來，比較主流的有秒殺、搶優(yōu)惠券、拼團(tuán)等等。
涉及到高并發(fā)爭搶同一個(gè)資源的主要場景有秒殺和搶優(yōu)惠券。
前提
活動(dòng)規(guī)則
獎(jiǎng)品數(shù)量有限，比如100個(gè)
不限制參與用戶數(shù)
每個(gè)用戶只能參與1次秒殺
活動(dòng)要求
不能多發(fā)，也不能少發(fā)，100個(gè)獎(jiǎng)品要全部發(fā)出去
1個(gè)用戶最多搶1個(gè)獎(jiǎng)品
遵循先到先得原則，先來的用戶有獎(jiǎng)品
數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)
悲觀鎖性能太差，本文不予討論，討論一下使用樂觀鎖解決高并發(fā)問題的優(yōu)缺點(diǎn)。
數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
未中獎(jiǎng)時(shí)UserId為0，RewardAt為NULL
中獎(jiǎng)時(shí)UserId為中獎(jiǎng)用戶ID，RewardAt為中獎(jiǎng)時(shí)間
樂觀鎖實(shí)現(xiàn)
樂觀鎖實(shí)際上并不存在真正的鎖，樂觀鎖是利用數(shù)據(jù)的某個(gè)字段來做的，比如本文的例子就是以UserId來實(shí)現(xiàn)的。
實(shí)現(xiàn)流程如下：
1.查詢UserId為0的獎(jiǎng)品，如果未找到則提示無獎(jiǎng)品
SELECT*FROMenvelopeWHEREuser_id=0?LIMIT?1
2.更新獎(jiǎng)品的用戶ID和中獎(jiǎng)時(shí)間(假設(shè)獎(jiǎng)品ID為1，中獎(jiǎng)用戶ID為100，當(dāng)前時(shí)間為2019-10-29 12:00:00)，這里的user_id=0就是我們的樂觀鎖了。
UPDATEenvelopeSETuser_id=100,?reward_at='2019-10-29?12:00:00'WHEREuser_id=0ANDid=1
3.檢測UPDATE語句的執(zhí)行返回值，如果返回1證明中獎(jiǎng)成功，否則證明該獎(jiǎng)品被其他人搶了
為什么要添加樂觀鎖
正常情況下獲取獎(jiǎng)品、然后把獎(jiǎng)品更新給指定用戶是沒問題的。如果不添加user_id=0時(shí)，高并發(fā)場景下會(huì)出現(xiàn)下面的問題：
兩個(gè)用戶同時(shí)查詢到了1個(gè)未中獎(jiǎng)的獎(jiǎng)品(發(fā)生并發(fā)問題)
將獎(jiǎng)品的中獎(jiǎng)用戶更新為用戶1，更新條件只有ID=獎(jiǎng)品ID
上述SQL執(zhí)行是成功的，影響行數(shù)也是1，此時(shí)接口會(huì)返回用戶1中獎(jiǎng)
接下來將中獎(jiǎng)用戶更新為用戶2，更新條件也只有ID=獎(jiǎng)品ID
由于是同一個(gè)獎(jiǎng)品，已經(jīng)發(fā)給用戶1的獎(jiǎng)品會(huì)重新發(fā)放給用戶2，此時(shí)影響行數(shù)為1，接口返回用戶2也中獎(jiǎng)
所以該獎(jiǎng)品的最終結(jié)果是發(fā)放給用戶2
用戶1就會(huì)過來投訴活動(dòng)方了，因?yàn)槌楠?jiǎng)接口返回用戶1中獎(jiǎng)，但他的獎(jiǎng)品被搶了，此時(shí)活動(dòng)方只能賠錢了
添加樂觀鎖之后的抽獎(jiǎng)流程
更新用戶1時(shí)的條件為id=紅包ID AND user_id=0 ,由于此時(shí)紅包未分配給任何人，用戶1更新成功，接口返回用戶1中獎(jiǎng)
當(dāng)更新用戶2時(shí)更新條件為id=紅包ID AND user_id=0，由于此時(shí)該紅包已經(jīng)分配給用戶1了，所以該條件不會(huì)更新任何記錄，接口返回用戶2中獎(jiǎng)
樂觀鎖優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)
性能尚可，因?yàn)闊o鎖
不會(huì)超發(fā)
缺點(diǎn)
通常不滿足“先到先得”的活動(dòng)規(guī)則，一旦發(fā)生并發(fā)，就會(huì)發(fā)生未中獎(jiǎng)的情況，此時(shí)獎(jiǎng)品庫還有獎(jiǎng)品
壓測
在MacBook Pro 2018上的壓測表現(xiàn)如下(Golang實(shí)現(xiàn)的HTTP服務(wù)器,MySQL連接池大小100，Jmeter壓測)：
500并發(fā) 500總請求數(shù) 平均響應(yīng)時(shí)間331ms 發(fā)放成功數(shù)為31 吞吐量458.7/s
Redis實(shí)現(xiàn)
可以看到樂觀鎖的實(shí)現(xiàn)下爭搶比太高，不是推薦的實(shí)現(xiàn)方法，下面通過Redis來優(yōu)化這個(gè)秒殺業(yè)務(wù)。
Redis高性能的原因
單線程 省去了線程切換開銷
基于內(nèi)存的操作 雖然持久化操作涉及到硬盤訪問，但是那是異步的，不會(huì)影響Redis的業(yè)務(wù)
使用了IO多路復(fù)用
實(shí)現(xiàn)流程
1.活動(dòng)開始前將數(shù)據(jù)庫中獎(jiǎng)品的code寫入Redis隊(duì)列中
2.活動(dòng)進(jìn)行時(shí)使用lpop彈出隊(duì)列中的元素
3.如果獲取成功，則使用UPDATE語法發(fā)放獎(jiǎng)品
UPDATErewardSETuser_id=用戶ID,reward_at=當(dāng)前時(shí)間WHEREcode='獎(jiǎng)品碼'
4.如果獲取失敗，則當(dāng)前無可用獎(jiǎng)品，提示未中獎(jiǎng)即可
使用Redis的情況下并發(fā)訪問是通過Redis的lpop()來保證的，該方法是原子方法，可以保證并發(fā)情況下也是一個(gè)個(gè)彈出的。
壓測
在MacBook Pro 2018上的壓測表現(xiàn)如下(Golang實(shí)現(xiàn)的HTTP服務(wù)器,MySQL連接池大小100，Redis連接池代銷100，Jmeter壓測)：
500并發(fā) 500總請求數(shù) 平均響應(yīng)時(shí)間48ms 發(fā)放成功數(shù)100 吞吐量497.0/s
結(jié)論
可以看到Redis的表現(xiàn)是穩(wěn)定的，不會(huì)出現(xiàn)超發(fā)，且訪問延遲少了8倍左右，吞吐量還沒達(dá)到瓶頸，可以看出Redis對(duì)于高并發(fā)系統(tǒng)的性能提升是非常大的!接入成本也不算高，值得學(xué)習(xí)!
實(shí)驗(yàn)代碼
//?main.go
package?main
import?(
"fmt"
"github.com/go-redis/redis"
_?"github.com/go-sql-driver/mysql"
"github.com/jinzhu/gorm"
"log"
"net/http"
"strconv"
"time"
)
type?Envelope?struct?{
Id????????int`gorm:"primary_key"`
Code??????string
UserId????int
CreatedAt?time.Time
RewardAt??*time.Time
}
func?(Envelope)?TableName()?string?{
return"envelope"
}
func?(p?*Envelope)?BeforeCreate()?error?{
p.CreatedAt?=?time.Now()
returnnil
}
const?(
QueueEnvelope?=?"envelope"
QueueUser?????=?"user"
)
var?(
db??????????*gorm.DB
redisClient?*redis.Client
)
func?init()?{
var?err?error
db,?err?=?gorm.Open("mysql","root:root@tcp(localhost:3306)/test?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local")
if?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
if?err?=?db.DB().Ping();?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
db.DB().SetMaxOpenConns(100)
fmt.Println("database?connected.?pool?size?10")
}
func?init()?{
redisClient?=?redis.NewClient(&redis.Options{
Addr:?????"localhost:6379",
DB:???????0,
PoolSize:?100,
})
if?_,?err?:=?redisClient.Ping().Result();?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
fmt.Println("redis?connected.?pool?size?100")
}
//?讀取Code寫入Queue
func?init()?{
envelopes?:=?make([]Envelope,?0,?100)
if?err?:=?db.Debug().Where("user_id=0").Limit(100).Find(&envelopes).Error;?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
if?len(envelopes)?!=?100?{
log.Fatal("不足100個(gè)獎(jiǎng)品")
}
fori?:=?range?envelopes?{
if?err?:=?redisClient.LPush(QueueEnvelope,?envelopes[i].Code).Err();?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
}
fmt.Println("load?100?envelopes")
}
func?main()?{
http.HandleFunc("/envelope",?func(w?http.ResponseWriter,?r?*http.Request)?{
uid?:=?r.Header.Get("x-user-id")
if?uid?==?""{
w.WriteHeader(401)
_,?_?=?fmt.Fprint(w,?"UnAuthorized")
return
}
uidValue,?err?:=?strconv.Atoi(uid)
if?err?!=?nil?{
w.WriteHeader(400)
_,?_?=?fmt.Fprint(w,?"Bad?Request")
return
}
//?檢測用戶是否搶過了
if?result,?err?:=?redisClient.HIncrBy(QueueUser,?uid,?1).Result();?err?!=?nil?||?result?!=?1?{
w.WriteHeader(429)
_,?_?=?fmt.Fprint(w,?"Too?Many?Request")
return
}
//?檢測是否在隊(duì)列中
code,?err?:=?redisClient.LPop(QueueEnvelope).Result()
if?err?!=?nil?{
w.WriteHeader(200)
_,?_?=?fmt.Fprint(w,?"No?Envelope")
return
}
//?發(fā)放紅包
envelope?:=?&Envelope{}
err?=?db.Where("code=?",?code).Take(&envelope).Error
if?err?==?gorm.ErrRecordNotFound?{
w.WriteHeader(200)
_,?_?=?fmt.Fprint(w,?"No?Envelope")
return
}
if?err?!=?nil?{
w.WriteHeader(500)
_,?_?=?fmt.Fprint(w,?err)
return
}
now?:=?time.Now()
envelope.UserId?=?uidValue
envelope.RewardAt?=?&now
rowsAffected?:=?db.Where("user_id=0").Save(&envelope).RowsAffected?//?添加user_id=0來驗(yàn)證Redis是否真的解決爭搶問題
if?rowsAffected?==?0?{
fmt.Printf("發(fā)生爭搶.?id=%d\n",?envelope.Id)
w.WriteHeader(500)
_,?_?=?fmt.Fprintf(w,?"發(fā)生爭搶.?id=%d\n",?envelope.Id)
return
}
_,?_?=?fmt.Fprint(w,?envelope.Code)
})
fmt.Println("listen?on?8080")
fmt.Println(http.ListenAndServe(":8080",?nil))
}
【編輯推薦】
【責(zé)任編輯：華軒 TEL：(010)68476606】
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的redis抽奖并发_Redis优化高并发下的秒杀性能的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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