Redis案例-微信抢红包

news2024/9/27 2:45:12

Redis案例-微信抢红包

1、业务描述

微信红包，一个人能发红包，红包的分发规则，红包能被几个人抢，超过24小时没有人领取自动退回原账户，红包详情页面有每个人的抢红包记录，包括金额大小和时间，当前已经抢了几个人剩余红包个数等信息。

2、需求分析

各种节假日，发红包+抢红包，不用说，100%高并发业务要求，不能用mysql来做；
一个总的大红包，会有可能拆分成多个小红包，总金额=分金额1+分金额2+分金额3…分金额N；
每个人只能抢一次，你需要有记录，比如100块钱，被拆分成10个红包发出去，总计有10个红包，抢一个少一个，总数显示(10/6)直到完，需要记录那些人抢到了红包，重复抢作弊不可以；
有可能还需要你计时，完整抢完，从发出到全部over，耗时多少；
红包过期，或者群主人品差，没人抢红包，原封不动退回；
红包过期，剩余金额可能需要回退到发红包主账户下；

由于是高并发不能用mysql来做，只能用redis,那需要redis的什么数据类型?

3、架构设计

拆分算法

红包其实就是金额，拆分算法，100块钱，分成10个小红包，金额有可能小概率相同，可能有两个红包都是2.58，如何拆分随机金额设定每个红包里塞多少钱是个问题。
次数限制

每个人只能抢一次，不能重复。
原子性

每抢走一个红包就减少一个(类似库存减少)，那就需要保证库存的原子性，不能加锁实现

关键点

发红包
抢红包

抢，不加锁且原子性，还能支持高并发，每人一次且有抢红包记录
记红包

记录每个人抢了多少
拆红包算法
1. 所有人抢到的金额之和等于红包总金额，不能超过，也不能少于。
2. 每个人至少抢到一分钱。
3. 要保证所有人抢到的金额的几率相等。

抢红包业务通用算法，一般业内的红包通用算法

二倍均值法

剩余红包金额为M，剩余人数为N，那么有以下公式

每次抢到的金额 = 随机区间（0到（剩余红包金额M ➗剩余人数N)X2）

这个公式，保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。

举个例子：

假设有10人，红包总额为100元

第一次：100➗10 X2 =20，所以第一个人的随机范围是(0，20)，平均可以抢到10元。假设的一个人随机抢到了10元，那么剩余金额就是90元；
第二次：90➗9 X2 =20，所以第一个人的随机范围是(0，20)，平均可以抢到10元。假设的一个人随机抢到了10元，那么剩余金额就是80元；
第三次：80➗10 X2 =20，所以第一个人的随机范围是(0，20)，平均可以抢到10元。假设的一个人随机抢到了10元，以此类推…

分析一下RedPackageController

发红包	抢红包	记红包	拆红包算法
设置K V 一个红包多个金额值使用list	如何保证高并发+多线程+不加锁且保证原子性在redis中，每个命令就是单线程天生的原子性使用数据结构list，lpop出数据	盘点+汇总防止作弊，同一个用户不可以抢2次红包使用redis中的hset，它本来就不允许相同	业内常用二倍均值法

4、编码实现

说明：此处的controller是基于前面学习的redis一系列的案例基础上添加的。

RedPackageController.java

package com.zm.controller;

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.google.common.primitives.Ints;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
public class RedPackageController {
    public static final String RED_PACKAGE_KET = "redpackage:";
    public static final String RED_PACKAGE_CONSUME_KET = "redpackage:consume";
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @RequestMapping("/send")
    //totalMoney红包总金额，redPackageNumber红包个数
    public String sendRedPackage(int totalMoney,int redPackageNumber){
        //1、拆红包，将总金额totalMoney拆分成redPackageNumber个子红包
        Integer[] splitRedPacks = splitRedPackageAlgorithm(totalMoney, redPackageNumber);//通过拆分红包算法分好的多个子红包数组
        //2、拆完红包开始发红包，发红包保存进list结构里面
        String key = RED_PACKAGE_KET + IdUtil.simpleUUID();
        redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,splitRedPacks);
        //还需要设置24小时过期
        redisTemplate.expire(key, 1,TimeUnit.DAYS);
        //3、将发红包信息返回前台显示
        return key + "\t" + Ints.asList(Arrays.stream(splitRedPacks).mapToInt(Integer::valueOf).toArray());
    }
    //抢红包
    @RequestMapping("/rob")
    public String robRedPackages(String redPackageKey,String userID){
        //1、验证某个用户是否抢过红包，不可以多抢
        Object redPackage =redisTemplate.opsForHash().get(RED_PACKAGE_CONSUME_KET+redPackageKey,userID);
        if (redPackage == null){//如果为空就是没抢过
            //2、从红包里(list)里出队一个作为客户抢的红包，抢一个红包
            Object partRedPackage = redisTemplate.opsForList().leftPop(RED_PACKAGE_KET + redPackageKey);
            if (partRedPackage != null){
                //抢到红包后需要做记录，进入hash结构，表示谁抢了多少钱红包
                redisTemplate.opsForHash().put(RED_PACKAGE_CONSUME_KET+redPackageKey,userID,partRedPackage);
                System.out.println("用户："+userID+"\t 抢到了："+partRedPackage+"元");
                //后续可以有的操作，异步进mysql或者MQ进一步做统计，做个汇总
                return "恭喜你抢到了："+String.valueOf(partRedPackage)+"元";
            }
            //抢完了
            return "手慢无，你来晚了，红包没了";
        }
        //3、某个用户抢过了，不可以作弊抢多次
        return userID+"你已经抢过了,不能重复抢！";
    }

    //拆分红包算法----二倍均值算法
    private Integer[] splitRedPackageAlgorithm(int totalMoney,int redPackageNumber){
        Integer[] redPackageNumbers = new Integer[redPackageNumber];//拆开好的红包数组，当前是空的
        int userMoney = 0;//已经被抢的红包金额
        for (int i = 0; i < redPackageNumber; i++) {
            //先判断当前循环次数是不是最后一个，如果是最后一个就不需要使用二倍均值算法了
            if (i == redPackageNumber -1){
                redPackageNumbers[i] = totalMoney - userMoney;
            }else {
                //再使用二倍均值算法
                //拆分金额 = 随机区间内(0，(剩余红包金额M ➗ 剩余红包个数N) * 2)
                int avgMoney = ((totalMoney - userMoney) / (redPackageNumber - i)) * 2;
                redPackageNumbers[i] = 1 + new Random().nextInt(avgMoney -1);
            }
            userMoney = userMoney + redPackageNumbers[i];
        }
        return redPackageNumbers;
    }
}