色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

Redis搶紅包項(xiàng)目

數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 來源:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 作者:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 2020-09-24 15:09 ? 次閱讀

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」

模擬高并發(fā)搶紅包(Jmeter壓測工具)

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

com.google.guava guava 29.0-jre

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)

文章出處:【微信公眾號:數(shù)據(jù)分析與開發(fā)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • C語言
    +關(guān)注

    關(guān)注

    180

    文章

    7605

    瀏覽量

    136903
  • Redis
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    376

    瀏覽量

    10880

原文標(biāo)題:Redis 秒殺實(shí)戰(zhàn)

文章出處:【微信號:DBDevs,微信公眾號:數(shù)據(jù)分析與開發(fā)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    華為云Flexus X實(shí)例,Redis性能加速評測及對比

    隨著云計算技術(shù)的飛速發(fā)展,Redis 作為一種高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,在各種應(yīng)用場景中發(fā)揮著越來越重要的作用。為了滿足不同用戶對 Redis 性能的高要求,華為云推出了 Flexus X 實(shí)例,并提供了
    的頭像 發(fā)表于 12-29 15:47 ?132次閱讀
    華為云Flexus X實(shí)例,<b class='flag-5'>Redis</b>性能加速評測及對比

    Redis緩存與Memcached的比較

    Redis和Memcached都是廣泛使用的內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),它們主要用于提高應(yīng)用程序的性能,通過減少對數(shù)據(jù)庫的直接訪問來加速數(shù)據(jù)檢索。以下是對Redis和Memcached的比較,涵蓋了它們的一些
    的頭像 發(fā)表于 12-18 09:33 ?153次閱讀

    Redis 開源協(xié)議調(diào)整,我們怎么辦?

    許可,時間點(diǎn)恰逢剛剛完成最新一輪融資,宣布的時機(jī)耐人尋味。 Redis 協(xié)議調(diào)整,對云計算廠商的影響 Redis 協(xié)議調(diào)整聽起來可能沒什么,但在開源項(xiàng)目領(lǐng)域是一個大問題。這并不是 Redis
    的頭像 發(fā)表于 05-09 22:59 ?437次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b> 開源協(xié)議調(diào)整,我們怎么辦?

    Redis 開源社區(qū)持續(xù)壯大,華為云為 Valkey 項(xiàng)目注入新的活力

    華為云云原生中間件產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在過去的幾年里,通過向 Redis 開源社區(qū)提交代碼優(yōu)化、性能改進(jìn)和安全性增強(qiáng)的建議,以及積極參與社區(qū)討論和貢獻(xiàn)文檔,為 Redis 的發(fā)展做出了積極的貢獻(xiàn)。作為
    的頭像 發(fā)表于 05-09 22:59 ?740次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b> 開源社區(qū)持續(xù)壯大,華為云為 Valkey <b class='flag-5'>項(xiàng)目</b>注入新的活力

    Redis為什么這么快?

    Redis 是基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫,那不可避免的就要與磁盤數(shù)據(jù)庫做對比。對于磁盤數(shù)據(jù)庫來說,是需要將數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存里的,這個過程會受到磁盤 I/O 的限制。而對于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來說,本身數(shù)據(jù)就存在于內(nèi)存里,也就沒有了這方面的開銷。
    發(fā)表于 04-12 10:32 ?218次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b>為什么這么快?

    Redis開源版與Redis企業(yè)版,怎么選用?

    點(diǎn)擊“藍(lán)字”關(guān)注我們數(shù)以千計的企業(yè)和數(shù)以百萬計的開發(fā)人員Redis開源版來構(gòu)建應(yīng)用程序。但隨著用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)量和地區(qū)性的增加,成本、可擴(kuò)展性、運(yùn)營和可用性等問題也隨之而來。Redis企業(yè)版
    的頭像 發(fā)表于 04-04 08:04 ?1081次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b>開源版與<b class='flag-5'>Redis</b>企業(yè)版,怎么選用?

    數(shù)據(jù)安全沒保障?GaussDB(for Redis) 為你保駕護(hù)航

    近日,一些用戶反饋,使用的開源 Redis 中新增了幾個未知來源的 Key。通過分析發(fā)現(xiàn),用戶使用的開源 Redis 沒有設(shè)置密碼,很可能是遭到了 Redis 擴(kuò)散病毒的攻擊,表面上只是新增了幾個
    的頭像 發(fā)表于 03-28 22:09 ?678次閱讀
    數(shù)據(jù)安全沒保障?GaussDB(for <b class='flag-5'>Redis</b>) 為你保駕護(hù)航

    GaussDB(for Redis) 特性揭秘:多租戶管理

    華為云 GaussDB(for Redis)持續(xù)完善企業(yè)級增強(qiáng)特性,是名副其實(shí)的 "Redis Plus" ,其中很經(jīng)典的企業(yè)級特性是 多租戶能力 ,支持添加只讀賬號、讀寫賬號,且具備強(qiáng)大的 DB
    的頭像 發(fā)表于 03-28 22:06 ?750次閱讀
    GaussDB(for <b class='flag-5'>Redis</b>) 特性揭秘:多租戶管理

    GaussDB(for Redis) 特性揭秘:大 key 治理

    ? 從 DBA 的視角看,大 Key 無疑是引起 Redis 線上問題的常見原因。為了解決大 Key 隱患,業(yè)務(wù)首先要遵守合理的開發(fā)規(guī)范,減少大 Key 的產(chǎn)生和訪問依賴。但有時大 Key 是在程序
    的頭像 發(fā)表于 03-28 22:06 ?670次閱讀
    GaussDB(for <b class='flag-5'>Redis</b>) 特性揭秘:大 key 治理

    GaussDB(for Redis) 游戲?qū)嵺`:玩家下線行為上報

    為保護(hù)未成年人的身心健康,2007 年國家推出網(wǎng)絡(luò)游戲防沉迷系統(tǒng),對未成年人的游戲時間進(jìn)行限制,游戲廠家需要及時感知用戶的下線時間并上報。Redis 是游戲數(shù)據(jù)庫重要選型之一,在基于開源 Redis
    的頭像 發(fā)表于 03-28 22:03 ?524次閱讀

    新版 Redis 不再“開源”,對使用者都有哪些影響?

    2024 年 3 月 20 日,Redis Labs 宣布從 Redis 7.4 開始,將原先比較寬松的 BSD 源碼使用協(xié)議修改為 RSAv2和 SSPLv1協(xié)議。該變化意味著 Redis
    的頭像 發(fā)表于 03-27 22:30 ?502次閱讀
    新版 <b class='flag-5'>Redis</b> 不再“開源”,對使用者都有哪些影響?

    Redis實(shí)現(xiàn)分布式多規(guī)則限流的方式介紹

    市面上很多介紹 Redis 如何實(shí)現(xiàn)限流的,但是大部分都有一個缺點(diǎn),就是只能實(shí)現(xiàn)單一的限流,比如 1 分鐘訪問 1 次或者 60 分鐘訪問 10 次這種,但是如果想一個接口兩種規(guī)則都需要滿足呢,我們的項(xiàng)目又是分布式項(xiàng)目,應(yīng)該如何
    的頭像 發(fā)表于 02-26 10:07 ?500次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b>實(shí)現(xiàn)分布式多規(guī)則限流的方式介紹

    Redis官方搜索引擎來了,性能炸裂!

    RediSearch 是一個 Redis 模塊,為 Redis 提供查詢、二級索引和全文搜索功能。
    的頭像 發(fā)表于 02-21 10:01 ?2376次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b>官方搜索引擎來了,性能炸裂!

    Redis7單線程與多線程詳解

    主要是指Redis的網(wǎng)絡(luò)IO和鍵值對讀寫是由一個線程來完成的。
    的頭像 發(fā)表于 01-16 17:33 ?1861次閱讀
    <b class='flag-5'>Redis</b>7單線程與多線程詳解

    Redis為LangChain定制AI代理——OpenGPTs

    于構(gòu)建定制化的人工智能代理。因?yàn)?b class='flag-5'>Redis具有高速和穩(wěn)定性的優(yōu)點(diǎn),所以LangChain選擇了Redis來作為OpenGPTs的默認(rèn)向量數(shù)據(jù)庫。文
    的頭像 發(fā)表于 01-13 08:03 ?844次閱讀
    用<b class='flag-5'>Redis</b>為LangChain定制AI代理——OpenGPTs
    主站蜘蛛池模板: 欧美亚洲日韩国产在线在线| 久草青青在线| 黑色丝袜在线观看| 囚禁固定在调教椅上扩张H| 69式国产真人免费视频| 久久久久毛片免费观看| 亚洲精品免费观看| 国产午夜精品理论片久久影视| 日本高清免费看| yellow片高清视频免费看| 欧美色图14p| 成人毛片在线播放| 日本午夜精品一区二区三区电影| a三级黄色片| 欧美最猛黑人AAAAA片| yellow视频免费观看高清在线| 欧美卡1卡2卡三卡2021精品| Zoofilivideo人馿交| 色偷偷成人网免费视频男人的天堂| 国产99久久九九免费精品无码| 少妇高潮A视频| 国产亚洲精品视频在线网| 亚洲视频在线观看地址| 空姐被黑人 苏晓曼| 99久久国产综合精品| 日韩成人黄色| 国产色婷婷亚洲99精品| 亚洲一区二区三区免费看| 久久免费特黄毛片| 99久酒店在线精品2019| 日本中文字幕伊人成中文字幕| 国产精品高清在线观看93| 亚洲乱码中文字幕久久 | 影音先锋av天堂| 免费人成网站在线观看10分钟| jizz日本美女| 亚欧洲乱码视频一二三区| 久久亚洲免费视频| 被免费网站在线视频| 亚洲VA天堂VA欧美VA在线| 巨污全肉np一女多男|