業(yè)務(wù)流程分析
功能拆解
新建紅包
在 DB、Redis 分別新增一條記錄
搶紅包(并發(fā))
「使用技術(shù)」
Redis 中數(shù)據(jù)類型的 String 特性的原子遞減(DECR key)和減少指定值(DECRBY key decrement)
「業(yè)務(wù)」
請求 Redis ,當(dāng)剩余紅包個數(shù)大于 0,紅包個數(shù)原子遞減,隨機(jī)獲取紅包
計算金額,當(dāng)最后一個紅包時,最后一個紅包金額=總金額-總已搶紅包金額
更新數(shù)據(jù)庫
「查詢紅包記錄」
查詢 DB 即可
數(shù)據(jù)庫設(shè)計
紅包流水表
CREATE TABLE `red_packet_info` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `red_packet_id` bigint(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '紅包id,采? timestamp+5位隨機(jī)數(shù)', `total_amount` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '紅包總?額,單位分', `total_packet` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '紅包總個數(shù)', `remaining_amount` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '剩余紅包?額,單位 分', `remaining_packet` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '剩余紅包個數(shù)', `uid` int(20) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '新建紅包?戶的?戶標(biāo)識', `create_time` timestamp COMMENT '創(chuàng)建時間', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新時間', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='紅包信息 表,新建?個紅包插??條記錄';
紅包記錄表
CREATE TABLE `red_packet_record` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `amount` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '搶到紅包的?額', `nick_name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '搶到紅包的?戶的?戶 名', `img_url` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '搶到紅包的?戶的頭像', `uid` int(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '搶到紅包?戶的?戶標(biāo)識', `red_packet_id` bigint(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '紅包id,采? timestamp+5位隨機(jī)數(shù)', `create_time` timestamp COMMENT '創(chuàng)建時間', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新時間', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='搶紅包記 錄表,搶?個紅包插??條記錄';
發(fā)紅包 API
發(fā)紅包接口開發(fā)
新增一條紅包記錄
往 mysql 里面添加一條紅包記錄
往 redis 里面添加一條紅包數(shù)量記錄
往redis里面添加一條紅包金額記錄
?
往db中就單純存入一條記錄,Service層和Mapper層,就簡單的一條sql語句,主要是提供思路,下面會附案例源碼,不要慌
?
搶紅包 API
搶紅包功能屬于原子減操作
當(dāng)大小小于 0 時原子減失敗
當(dāng)紅包個數(shù)為0時,后面進(jìn)來的用戶全部搶紅包失敗,并不會進(jìn)入拆紅包環(huán)節(jié)
搶紅包功能設(shè)計
將紅包ID的請求放入請求隊(duì)列中,如果發(fā)現(xiàn)超過紅包的個數(shù),直接返回
注意事項(xiàng)
搶到紅包不一定能拆成功
搶紅包算法拆解
img
通過上圖算法得出,靠前面的人,手氣最佳幾率小,手氣最佳,往往在后面
發(fā) 100 元,共 10 個紅包,那么平均值是 10 元一個,那么發(fā)出來的紅包金額在 0.01~20 元之間波動
當(dāng)前面 4 個紅包總共被領(lǐng)了 30 元時,剩下 70 元,總共 6 個紅包,那么這 6 個紅包的金額在 0.01~23.3 元之間波動
搶紅包接口開發(fā)
「測試」
「發(fā)紅包」
因?yàn)槲野l(fā)了 10 個紅包,金額是 20000,使用壓測工具,模擬50個請求,只允許前10個請求能搶到紅包,并且金額等于20000。
布隆過濾器
介紹
布隆過濾器是1970年由布隆提出的。它實(shí)際上是一個很長的二進(jìn)制向量和一系列隨機(jī)映射函數(shù)。布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否在一個集合中。它的優(yōu)點(diǎn)是空間效率和查詢時間都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一般的算法,缺點(diǎn)是有一定的誤識別率和刪除困難。
優(yōu)點(diǎn)
相比于其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),布隆過濾器在空間和時間方面都有巨大的優(yōu)勢。布隆過濾器存儲空間和插入/查詢時間都是常數(shù)。另外三列函數(shù)相互之間沒有關(guān)系,方便由硬件并行實(shí)現(xiàn)。布隆過濾器不需要存儲元素本身,在某些對保密要求非常嚴(yán)格的場合有優(yōu)勢。
缺點(diǎn)
但是布隆過濾器的缺點(diǎn)和有點(diǎn)一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數(shù)量增加,誤算率隨之增加。但是如果元素數(shù)量太少,則使用散列表足矣。
布隆過濾器有什么用
黑客流量攻擊:故意訪問不存在的數(shù)據(jù),導(dǎo)致查程序不斷訪問DB的數(shù)據(jù)
黑客安全阻截:當(dāng)黑客訪問不存在的緩存時迅速返回避免緩存及DB掛掉
網(wǎng)頁爬蟲對 URL 的去重,避免爬取相同的URL地址
反垃圾郵件,從數(shù)十億個垃圾郵件列表中判斷某郵件是否垃圾郵件(同理,垃圾短信)
緩存擊穿,將已存在的緩存放到布隆中,當(dāng)黑客訪問不存在的緩存時迅速返回避免緩存及 DB 掛掉
布隆過濾器實(shí)現(xiàn)會員轉(zhuǎn)盤抽獎
需求
一個抽獎程序,只針對會員用戶有效
通過google布隆過濾器存儲會員數(shù)據(jù)
程序啟動時將數(shù)據(jù)放入內(nèi)存中
google自動創(chuàng)建布隆過濾器
用戶ID進(jìn)來之后判斷是否是會員
代碼實(shí)現(xiàn)
引入依賴
數(shù)據(jù)庫會員表
CREATE TABLE `sys_user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_name` varchar(11) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '?戶名', `image` varchar(11) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '?戶頭像', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8;
初始化布隆過濾器
dao 層和 dao 映射文件,就單純的一個 sql 查詢,看核心方法,下面會附源碼滴,不要慌好嘛
控制層
測試
缺點(diǎn)
內(nèi)存級別產(chǎn)部
重啟即失效
本地內(nèi)存無法用在分布式場景
不支持大數(shù)據(jù)量存儲
Redis布隆過濾器
優(yōu)點(diǎn)
可擴(kuò)展性 Bloom 過濾器
不存在重啟即失效或定時任務(wù)維護(hù)的成本
缺點(diǎn)
需要網(wǎng)絡(luò)IO,性能比基于內(nèi)存的過濾器低
布隆過濾器安裝
「下載」
github:https://github.com/RedisBloom/RedisBloom
鏈接:https://pan.baidu.com/s/16DlKLm8WGFzGkoPpy8y4Aw密碼:25w1
「編譯」
make
「將 Rebloom 加載到 Redis 中」
先把 Redis 給停掉!!!在 redis.conf 里面添加一行命令->加載模塊
loadmodule/usr/soft/RedisBloom-2.2.4/redisbloom.so
「測試布隆過濾器」
SpringBoot 整合 Redis 布隆過濾器
編寫兩個lua腳本
添加數(shù)據(jù)到指定名稱的布隆過濾器
從指定名稱的布隆過濾器獲取key是否存在的腳本
localbloomName=KEYS[1] localvalue=KEYS[2] --bloomFilter localresult_1=redis.call('BF.ADD',bloomName,value) returnresult_1
localbloomName=KEYS[1] localvalue=KEYS[2] --bloomFilter localresult_1=redis.call('BF.EXISTS',bloomName,value) returnresult_1
在 RedisService.java 中添加 2 個方法
驗(yàn)證
秒殺
秒殺業(yè)務(wù)流程圖
數(shù)據(jù)落地存儲方案
通過分布式redis減庫存
DB存最終訂單信息數(shù)據(jù)
API性能調(diào)優(yōu)
性能瓶頸在高并發(fā)秒殺
技術(shù)難題在于超賣問題
實(shí)現(xiàn)步驟
提前將秒殺數(shù)據(jù)緩存到 redis
setskuId_start_10_1554045087--秒殺標(biāo)識 setskuId_access_112000--允許搶購數(shù) setskuId_count_10--搶購計數(shù) setskuId_booked_10--真實(shí)秒殺數(shù)
秒殺開始前,skuId_start為0,代表活動未開始
當(dāng)skuId_start改為1時,活動開始,開始秒殺叭
當(dāng)接受下單數(shù)達(dá)到sku_count*1.2后,繼續(xù)攔截所有請求,商品剩余數(shù)量為0(為啥接受搶購數(shù)為1萬2呢,看業(yè)務(wù)流程圖,涉及到“校驗(yàn)訂單信息”,一般設(shè)置的值要比總數(shù)多一點(diǎn),多多少自己定)
利用 Redis 緩存加速增庫存數(shù)
"skuId_booked":10000//從0開始累加,秒殺的個數(shù)只能加到1萬
將用戶訂單數(shù)據(jù)寫入 MQ(異步方式)。
另外一臺服務(wù)器監(jiān)聽 mq,將訂單信息寫入到 DB。
好了,以上就是完整的開發(fā)步驟,下面我們開始編寫代碼
代碼實(shí)戰(zhàn)
網(wǎng)關(guān)瀏覽攔截層
1、先判斷秒殺是否已經(jīng)開始
2、利用 Redis 緩存 incr 攔截流量
用 incr 方法原子加
通過原子加帕努單當(dāng)前 skuId_access 是否達(dá)到最大值
訂單信息校驗(yàn)層
1、校驗(yàn)當(dāng)前用戶是否已經(jīng)買過這個商品
需要存儲用戶的uid
存數(shù)據(jù)庫效率太低
存Redis value方式數(shù)據(jù)太大
存布隆過濾器性能高且數(shù)據(jù)量小(推薦)
2、校驗(yàn)通過直接返回?fù)屬彸晒?/p>
開發(fā)lua腳本實(shí)現(xiàn)庫存扣除
1、庫存扣除成功,獲取當(dāng)前最新庫存
2、如果庫存大于0,即馬上進(jìn)行庫存扣除,并且訪問搶購成功給用戶
3、考慮原子性問題
保證原子性的方式,采用 lua 腳本
采用lua腳本方式保證原子性帶來缺點(diǎn),性能有所下降
不保證原子性缺點(diǎn),放入請求量可能大于預(yù)期
當(dāng)前扣除庫存場景必須保證原子性,否則會導(dǎo)致超賣
4、返回?fù)屬徑Y(jié)果
搶購成功
庫存沒了,搶購失敗
控制層
Service 層
布隆過濾器
初始化redis緩存
setskuId_start_10_1554045087--秒殺標(biāo)識 setskuId_access_112000--允許搶購數(shù) setskuId_count_10--搶購計數(shù) setskuId_booked_10--真實(shí)秒殺數(shù)
秒殺驗(yàn)證
jmeter 配置
壓測秒殺驗(yàn)證原子性
項(xiàng)目下載
鏈接:https://pan.baidu.com/s/1hZUPRAljkqO05fYluqJBhQ密碼:1iwr
尾聲
演示的時候,我使用的 Redis 單機(jī)的,吞吐量不是很大,感興趣的,可以自己搭建個 Redis 主從復(fù)制+哨兵+集群,然后再測試。
最近比較忙,沒時間完善微信搶紅包秒殺的原子性。下面那個完整案例搶庫存的,親自使用 Jmeter 壓測幾次,是原子性的,可以拿來借鑒,感興趣的同學(xué),可以借鑒下面搶庫存的代碼,把微信搶紅包的功能在完善下,我就不修改啦。
原文標(biāo)題:Redis 秒殺實(shí)戰(zhàn)
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原文標(biāo)題:Redis 秒殺實(shí)戰(zhàn)
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