redis 解决库存并发问题实现数量控制

目录
  • 一、命令
  • 二、常见场景
  • 三、流程图与代码

redis是单进程,阻塞式,在同一时刻只能处理一个请求,后来的请求需要排队等待。

优点:因为是单进程,所以无需处理并发问题,降低 系统复杂度

缺点:不适合缓存大尺寸对象(超过100kb)

原因: 由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。

而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis也在存储大数据的性能上进行了优化,但是比起Memcached,还是稍有逊色。

memcache是多进程,非阻塞式,如果仅仅作为缓存来用,可以用memcache更合适

一、命令

exists 查看该键key是否已存在redis中, 例如 exists mycounter

set 设置初始化一个key值 例如 set mycounter 99

get 获取一个key值 例如 getmycounter

incr 自增1 例如 incrmycounter //输出结果为100

incrby 指定增长值 例如 incrbymycounter 2 //输出结果为102

指定减少值 例如 incrbymycounter -2 //输出结果为100

setnx 当值不存在时,设置该值成功 例如 setnxmycounter 99 //输出结果为0,代表设置失败,已存在redis中

setnx key1 12 //输出结果为1,代表设置成功,之前未存在redis中

expire 设置一个键的生命周期 例如 expire mycounter 30 //设置为30秒有效期

ttl 获取key失效时间 例如 ttlmycounter //输出为 13,代表还有13秒 ,如果返回为-1,代表永不过期,永远存在redis缓存中,除非内存不足

//如果返回为-2,代表已失效,redis无该键值,可以用exists验证,返回0,代表不存

二、常见场景

商品抢购,数量没控制住,库存超限,成本不足(例如:库存1000,却被用户成功抢购2000,库存不足)

抽奖限量,没控制住,钱多花了

抢红包

三、流程图与代码

方案1 流程图:

方案2流程图:

//方案1代码,测试坏境TP5
public function redisCountV1(){
    Log::record("测试版本1并发开始", Log::INFO);
    $redis = new Redis();
    //总库存数量
    $amountLimit = 100;
    //redis存储库存键名
    $keyName = "mycounter_v6";
    //假设每次消耗库存数为1
    $incrAmount = 1;
    //判断redis中是否 存在该值,如果不存在,则用set设置(问题是如果出现并发,两个或多个用户同时访问,会导致库存重新设置)
    if(!$redis->exists($keyName)){
        $redis->set($keyName, 95);
    }
    //从redis中取出当前库存数
    $currAmount = $redis->get($keyName);
    //如果当前库存数+增长的库存数>总库存,直接返回
    if($currAmount + $incrAmount > $amountLimit) {
        file_put_contents("/Users/han/Documents/www/cs/testv1.log", "bad luck \n", FILE_APPEND);
        Log::record("bad luck", Log::INFO);
        return false;
    }
    //缓存库存数量增加
    $redis->incrby($keyName, $incrAmount);
    file_put_contents("/Users/han/Documents/www/cs/testv1.log", "good luck \n", FILE_APPEND);
    Log::record("good luck", Log::INFO);
}

//测试方式:ab  -c 100 -n 200 http://www.fenleduo.com:8080/V7/Test/redisCountV1
//方案2代码,测试坏境TP5
public function redisCountV2(){
    Log::record("测试版本2并发开始", Log::INFO);
    $redis = new Redis();
    //总库存数量
    $amountLimit = 100;
    //redis存储库存键名
    $keyName = "mycounter_v12";
    //假设每次消耗库存数为1
    $incrAmount = 1;
    //判断redis中是否 存在该值,如果不存在,则用setnx设置(注:如果出现并发,两个或多个用户同时访问,不会导致库存重新设置)
    if(!$redis->exists($keyName)){
        //setnx 如果不存在该值,则设置,如果存在则不会设置
        $redis->setnx($keyName, 95);
    }
    //从redis中取出当前库存数
    $currAmount = $redis->get($keyName);
    //如果当前库存数+增长的库存数>总库存,直接返回
    if($redis->incrby($keyName, $incrAmount) > $amountLimit) {
        file_put_contents("/Users/han/Documents/www/cs/testv2.log", "bad luck \n",FILE_APPEND);
        Log::record("bad luck", Log::INFO);
        return false;
    }
    file_put_contents("/Users/han/Documents/www/cs/testv2.log", "good luck \n",FILE_APPEND);
    Log::record("good luck", Log::INFO);
}
//测试方式:ab  -c 100 -n 200 http://www.fenleduo.com:8080/V7/Test/redisCountV2

到此这篇关于redis 解决库存并发问题实现数量控制的文章就介绍到这了,更多相关redis  库存并发内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • redis lua脚本实战秒杀和减库存的实现

    目录 前言 1.redisson介绍 2. redis lua脚本编写与执行 3.redis减库存lua脚本 4.实战 4.1 减库存逻辑 4.2 压测 前言 我们都知道redis是高性能高并发系统必不可少的kv中间件,它以高性能,高并发著称,我们常常用它做缓存,将热点数据或者是万年不变的数据缓存到redis中,查询的时候直接查询redis,减轻db的压力,分布式系统中我们也会拿它来做分布式锁,分布式id,幂等来解决一些分布式问题,redis也支持lua脚本,而且能够保证lua脚本执行过程中原子

  • Redis做预定库存缓存功能设计使用

    目录 最近在自己的工作中,把其中一个PHP项目的缓存从以前的APC缓存逐渐切换到Redis中,并且根据Redis所支持的数据结构做了库存维护功能.缓存是在业务层做的,准确讲应该是在MVC模型中Model的ORM里面.主要逻辑就是先查缓存,查不到的话再查数据库.不过这些不是本文的主要内容,下面我把库存管理功能的缓存设计思路分享一下,希望能带给大家一些收获,有不足之处或者有更好方案的,也希望各位多多指教. 一.业务背景 为了略去我们公司项目背景,我决定把这次的问题类比成一个考卷上的问题.至于业务细节

  • Redis解决库存超卖问题实例讲解

    商品和订单服务间使用MQ 商品服务的库存变化时,通过 MQ 通知订单服务库存变化. 原始的同步流程 查询商品信息 (调用商品服务) 计算总价(生成订单详情) 商品服务扣库存(调用商品服务) 订单入库( 生成订单) // 原始的MySQL同步流程 // 判断此代金券是否加入抢购 SeckillVouchers seckillVouchers = seckillVouchersMapper.selectVoucher(voucherId); AssertUtil.isTrue(seckillVouc

  • 如何使用Redis实现电商系统的库存扣减

    目录 解决方案 分析 基于数据库单库存 基于数据库多库存 基于redis 基于redis实现扣减库存的具体实现 在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作,比如电商系统中的商品库存,抽奖系统中的奖品库存等. 解决方案 使用mysql数据库,使用一个字段来存储库存,每次扣减库存去更新这个字段.还是使用数据库,但是将库存分层多份存到多条记录里面,扣减库存的时候路由一下,这样子增大了并发量,但是还是避免不了大量的去访问数据库来更新库存.将库存放到redis使用redis的incrby特性来扣减库存.

  • redis 解决库存并发问题实现数量控制

    目录 一.命令 二.常见场景 三.流程图与代码 redis是单进程,阻塞式,在同一时刻只能处理一个请求,后来的请求需要排队等待. 优点:因为是单进程,所以无需处理并发问题,降低 系统复杂度 缺点:不适合缓存大尺寸对象(超过100kb) 原因: 由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高. 而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis也在存储大数据的性能上进行了优化,但是比起

  • Mysq详细讲解如何解决库存并发问题

    目录 面临的问题 如何实现 需求具体实现的方案 总结 面临的问题 长话短说,假设我们现在面临以下需求 商品的库存有两千,卖完为止 某商品本日的售卖只允许卖出一百,卖完为止 如何实现 我提出的方案也很简单,使用乐观锁的方式. 以下是具体的方案 -- stock: 当前库存数 number:扣减的数量 -- UPDATE t SET stock -= number WHERE stock >= number 外加上事务,便可以实现一个基本的库存扣减操作.大部分情况下,无需担心所谓的“并发问题”.事务

  • 使用Redis解决高并发方案及思路解读

    目录 NoSQL Redis 痛点 思路 分布式锁 锁续命 扩展 结语 NoSQL Not Only SQL的简称.NoSQL是解决传统的RDBMS在应对某些问题时比较乏力而提出的. 即非关系型数据库,它们不保证关系数据的ACID特性,数据之间一般没有关联,在扩展上就非常容易实现,并且拥有较高的性能. Redis redis是nosql的典型代表,也是目前互联网公司的必用技术. redis是键值(Key-Value)存储数据库,主要会使用到哈希表.大多数时候是直接以缓存的形式被使用,使得请求不直

  • 如何利用Redis锁解决高并发问题详解

    redis技术的使用: redis真的是一个很好的技术,它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量,例如商品抢购秒杀等活动... redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存,而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力. 为什么redis的地位越来越高,我们为何不选择memcache,这是因为memcache只能存储字符串,而redis存储类型很丰富(例如有字符串.LIST.SET等),memcache每个值最大只能存储1M,存储资源非常有限,十分消耗内

  • Redis锁完美解决高并发秒杀问题

    目录 1 单机环境下的锁 2 分布式情况下使用Redis锁. 3 一台服务宕机,导致无法释放锁 4 给每一把锁加上过期时间 5延长锁的过期时间,解决锁失效 6 使用Redisson简化代码 场景:一家网上商城做商品限量秒杀. 1 单机环境下的锁 将商品的数量存到Redis中.每个用户抢购前都需要到Redis中查询商品数量(代替mysql数据库.不考虑事务),如果商品数量大于0,则证明商品有库存.然后我们在进行库存扣减和接下来的操作.因为多线程并发问题,我们不得不在get()方法内部使用同步代码块

  • 基于C#解决库存扣减及订单创建时防止并发死锁的问题

    目录 解决库存扣减及订单创建时防止并发死锁的问题 那么怎样解决死锁? 1. 减少事务的执行时间. 2. 业务锁 测试场景 通过查询库存和订单信息核对库存是否扣减正常 核验结果 解决库存扣减及订单创建时防止并发死锁的问题 在我们日常开发的过程可有会遇到以下错误 事务(进程 ID 82)与另一个进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品.请重新运行该事务 很多开发人员对于这个问题的排查起来是比较困难的,而生产生的原因多种多样,很多人认是因为表中的数据太多了同时操作的人多人才会产生这种错误,下面

  • js异步接口并发数量控制的方法示例

    请实现如下的函数(发请求的函数可以直接使用fetch) 可以批量请求数据,所有的URL地址在urls参数中 同时可以通过max参数 控制请求的并发度 当所有的请求结束后,需要执行callback回调 function sendRequest (urls: string[], max: number, callback: () => void) {} fetch 函数返回的是一个promise,promise对象在实例化的时候就已经开始执行了. 简易实现 function fetch(url) {

  • 使用lua+redis解决发多张券的并发问题

    前言 公司有一个发券的接口有并发安全问题,下面列出这个问题和解决这个问题的方式. 业务描述 这个接口的作用是给会员发多张券码.涉及到4张主体,分别是:用户,券,券码,用户领取记录. 下面是改造前的伪代码. 主要是因为查出券码那行存在并发安全问题,多个线程拿到同几个券码.以下都是基于如何让取券码变成原子的去展开. public boolean sendCoupons(Long userId, Long couponId) { // 一堆校验 // ... // 查出券码 List<CouponCo

  • Spring Boot实战解决高并发数据入库之 Redis 缓存+MySQL 批量入库问题

    目录 前言 架构设计 代码实现 测试 总结 前言 最近在做阅读类的业务,需要记录用户的PV,UV: 项目状况:前期尝试业务阶段: 特点: 快速实现(不需要做太重,满足初期推广运营即可)快速投入市场去运营 收集用户的原始数据,三要素: 谁在什么时间阅读哪篇文章 提到PV,UV脑海中首先浮现特点: 需要考虑性能(每个客户每打开一篇文章进行记录)允许数据有较小误差(少部分数据丢失) 架构设计 架构图: 时序图 记录基础数据MySQL表结构 CREATE TABLE `zh_article_count`

随机推荐