Redis之秒杀系统

news2024/11/26 13:40:31

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Redis 秒杀

Mysql数据库设计

Mysql秒杀实现

Mysql+Redis秒杀实现

秒杀是一种高并发场景，通常指的是在短时间内（秒级别）有大量用户同时访问某个商品或服务，争相抢购的情景。在这种情况下，系统需要处理大量并发请求，确保公平性、一致性，并防止因并发而导致的问题，例如超卖、恶意请求等。以下是在高并发秒杀场景下需要考虑的一些关键问题和解决方案：

  1. 超卖问题： 大量用户同时抢购同一商品可能导致超卖（卖出超过库存数量）的问题。为了解决这个问题，可以采用悲观锁或乐观锁的方式来控制库存的访问。数据库的行级锁、分布式锁等技术都可以用来防止超卖。

  2. 性能优化： 高并发场景下，系统性能是关键。使用缓存、异步处理、CDN 加速等手段可以显著提升系统的性能。缓存可以存储商品信息、用户状态等，减轻数据库压力。异步处理可以将一些不需要即时返回结果的操作异步执行，减轻请求的响应时间。

  3. 并发控制： 在高并发场景下，为了防止系统崩溃或服务不可用，需要对并发进行控制。可以使用队列、限流等技术，确保系统在承受能力范围内处理请求，防止系统超负荷崩溃。

  4. 秒杀令牌和时间窗口： 可以在系统中引入秒杀令牌，只有携带有效令牌的用户才能参与秒杀。同时，可以设置一个时间窗口，只在特定的时间范围内允许秒杀操作，有效控制请求的涌入。

  5. 用户鉴权和防刷： 针对恶意请求，需要进行用户鉴权，并采用防刷策略。例如，限制同一用户在短时间内的请求次数，通过验证码等方式增加用户请求的成本，防止恶意请求。

  6. 队列和异步处理： 使用消息队列将用户的秒杀请求进行排队，然后异步处理。这样可以有效地削峰填谷，减轻系统瞬时的压力，提高系统的容错能力。

  7. 分布式事务： 如果系统是分布式的，需要考虑分布式事务的问题。确保在秒杀过程中的各个阶段，包括扣减库存、生成订单等，能够保持事务的一致性。

  8. 实时监控和日志记录： 在高并发场景下，实时监控是及时发现问题、解决问题的关键。记录详细的日志信息，包括用户请求日志、系统性能日志等，便于事后分析和优化。

Redis 秒杀

Mysql数据库设计

/*
SQLyog Community v11.26 (32 bit)
MySQL - 8.0.33 : Database - test
*********************************************************************
*/


/*!40101 SET NAMES utf8 */;

/*!40101 SET SQL_MODE=''*/;

/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;
/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
/*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;
CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`test` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci */ /*!80016 DEFAULT ENCRYPTION='N' */;

USE `test`;

/*Table structure for table `stock` */

DROP TABLE IF EXISTS `stock`;

CREATE TABLE `stock` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
  `count` INT DEFAULT NULL,
  `create_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

/*Data for the table `stock` */

INSERT  INTO `stock`(`id`,`name`,`count`,`create_time`) VALUES (1,'apple',500,'2023-11-28 19:02:04'),(2,'huawei',500,'2023-11-28 19:02:26');

/*Table structure for table `stock_order` */

DROP TABLE IF EXISTS `stock_order`;

CREATE TABLE `stock_order` (
  `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
  `price` INT DEFAULT NULL,
  `create_time` TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1729467951815541250 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

/*Data for the table `stock_order` */

/*Table structure for table `article_select` */

DROP TABLE IF EXISTS `article_select`;

/*!50001 DROP VIEW IF EXISTS `article_select` */;
/*!50001 DROP TABLE IF EXISTS `article_select` */;

/*!50001 CREATE TABLE  `article_select`(
 `a` bigint ,
 `b` varchar(11) ,
 `c` varchar(20) ,
 `d` bigint 
)*/;

/*View structure for view article_select */

/*!50001 DROP TABLE IF EXISTS `article_select` */;
/*!50001 DROP VIEW IF EXISTS `article_select` */;

/*!50001 CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `article_select` (`a`,`b`,`c`,`d`) AS select `article`.`id` AS `id`,`article`.`name` AS `name`,`article`.`des` AS `des`,`article`.`categoryid` AS `categoryid` from `article` */;

/*!40101 SET SQL_MODE=@OLD_SQL_MODE */;
/*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS */;
/*!40014 SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS */;
/*!40111 SET SQL_NOTES=@OLD_SQL_NOTES */;

Mysql秒杀实现

秒杀代码设计初步代码如下:

@RestController
public class MyController {

   
    @Autowired
    StockMapper stockMapper;

    @Autowired
    StockOrderMapper stockOrderMapper;

    @Transactional
    @GetMapping("/order/{id}")
    public String order(@PathVariable("id") Long id){
        Stock stock = stockMapper.selectById(id);
        Integer count = stock.getCount();
        if(count<=0){
            throw new RuntimeException("库存不足");
        }
        StockOrder stockOrder=new StockOrder();
        stockOrder.setName(stock.getName());
        stockOrderMapper.insert(stockOrder);

        UpdateWrapper<Stock> updateWrapper=new UpdateWrapper<>();
        updateWrapper.setSql("count = count - 1 where count > 0 and id ="+id); //在mysql这里执行的时候，数据库会加行锁，所以相对是安全的
        int update = stockMapper.update(null, updateWrapper);
        if(update<=0){
            throw new RuntimeException("库存不足");
        }
        return "success";
    }
}

由于业务代码直接与mysql数据库进行交互，mysql一秒支持的并发量低，性能较低，然后下面进行压测：

压测得到的汇总报告如下图：

Mysql+Redis秒杀实现

使用redis修改代码如下：

@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    StockMapper stockMapper;

    @Autowired
    StockOrderMapper stockOrderMapper;


    @PostConstruct
    public void init(){
        List<Stock> stocks = stockMapper.selectList(null);
        for (Stock stock : stocks) {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_"+stock.getId(),stock.getCount()+"");
        }
    }

    
    @GetMapping("/order/{id}")
    public String order(@PathVariable("id") Long id){
        Long decrement = stringRedisTemplate.opsForValue().decrement("product_" + id);
        if(decrement<0){
            stringRedisTemplate.opsForValue().increment("product_"+id);
            return "库存不足";
        }
        try {
           ((MyController)AopContext.currentProxy()).mys_order(id);
        }catch (Exception e){
            stringRedisTemplate.opsForValue().increment("product_"+id);
            return "库存不足";
        }
        return "购买成功";
    }
    @Transactional
    public void mys_order(Long id){
        Stock stock = stockMapper.selectById(id);
        if(stock.getCount()<=0){
            throw new RuntimeException("库存不足");
        }
        StockOrder stockOrder=new StockOrder();
        stockOrder.setName(stock.getName());
        stockOrderMapper.insert(stockOrder);

        UpdateWrapper<Stock> updateWrapper=new UpdateWrapper<>();
        updateWrapper.setSql("count = count - 1 where count > 0 and id ="+id); //在mysql这里执行的时候，数据库会加行锁，所以相对是安全的
        int update = stockMapper.update(null, updateWrapper);
        if(update<=0){
            throw new RuntimeException("库存不足");
        }
    }
}

压测结果吞吐量如下图，使用redis作为缓存相对于仅仅使用mysql数据库吞吐量提升了不少，性能得到了提升。

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