如何通过redis减库存的秒杀场景实现

目录
  • 使用思路:
  • 第一步:系统初始化后就将所有商品库存放入缓存
  • 第二步: 预减库存从缓存中减库存
  • 内存标记

Redis扣库存,主要目的是减少对数据库的访问,之前的减库存,直接访问数据库,读取库存,当高并发请求到来的时候,大量的读取数据有可能会导致数据库的崩溃。

大家可以先读一下《秒杀系统设计》对整体的秒杀流程有个了解之后,在来读一下这篇文章。

本文只是解决秒杀系统中的一个场景即数据预加载,即把库存数据事先加载到缓存,然后通过缓存来更新库存。

使用思路:

  • 系统初始化的时候,将商品库存加载到Redis 缓存中保存。
  • 收到请求的时候,先在Redis中拿到该商品的库存值,进行库存预减,如果减完之后库存不足,直接返回逻辑Exception就不需要访问数据库再去减库存了,如果库存值正确,进行下一步。
  • 将请求入队,立即给前端返回一个值,表示正在排队中,然后进行秒杀逻辑,后端队列进行秒杀逻辑,前端轮询后端发来的请求,如果秒杀成功,返回秒杀,成功,不成功就返回失败。

第一步:系统初始化后就将所有商品库存放入缓存

/**
 * 秒杀接口优化之---   第一步:  系统初始化后就将所有商品库存放入 缓存
 */
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    List<GoodsVo> goods = goodsService.getGoodsList();
    if (goods == null) {
        return;
    }
    for (GoodsVo goodsVo : goods) {
        redisService.set(GoodsKey.getId(), goodsVo.getStockCount());
        isOverMap.put(goodsVo.getId(), false);//先初始化 每个商品都是false 就是还有
    }
}

第二步: 预减库存从缓存中减库存

/**秒杀接口优化之 ----第二步: 预减库存 从缓存中减库存
 * 利用 redis 中的方法,减去库存,返回值为 减去1 之后的值
 * */
long stock = redisService.decr(GoodsKey.getGoodsStock, "" + goodsId);
/*这里判断不能小于等于,因为减去之后等于 说明还有是正常范围*/
if (stock < 0) {
    isOverMap.put(goodsId, true);//没有库存就设置 对应id 商品的map 为true
    return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_NO_STOCK);
}

整体的逻辑如下:

1.先将所有数据读出来,初始化到缓存中,并以 stock + goodid 的形成存入Redis。

2.在秒杀的时候,先进行预减库存检测,从redis中,利用decr 减去对应商品的库存,如果库存小于0,说明此时 库存不足,则不需要访问数据库。直接抛出异常即可。
我们上面还使用到了isOverMap,这个是内存标记。

内存标记

由于接口优化很多基于Redis的缓存操作,当并发很高的时候,也会给Redis服务器带来很大的负担,如果可以减少对Redis服务器的访问,也可以达到的优化的效果。

于是,可以加一个内存map,标记对应商品的库存量是否还有,在访问Redis之前,在map中拿到对应商品的库存量标记,就可以不需要访问Redis 就可以判断没有库存了。

1.生成一个map,并在初始化的时候,将所有商品的id为键,标记false 存入map中。

private Map<Long, Boolean> isOverMap = new HashMap<Long, Boolean>();
/**
 * 秒杀接口优化之---   第一步:  系统初始化后就将所有商品库存放入 缓存
 */
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    List<GoodsVo> goods = goodsService.getGoodsList();
    if (goods == null) {
        return;
    }
    for (GoodsVo goodsVo : goods) {
        redisService.set(GoodsKey.getGoodsStock, "" + goodsVo.getId(), goodsVo.getStockCount());
        isOverMap.put(goodsVo.getId(), false);//先初始化 每个商品都是false 就是还有
    }
}
/**再优化: 优化 库存之后的请求不访问redis 通过判断 对应 map 的值
  * */
boolean isOver = isOverMap.get(goodsId);
if (isOver) {
     return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_NO_STOCK);
}

if (stock < 0) {
     isOverMap.put(goodsId, true);//没有库存就设置 对应id 商品的map 为true
}

2.在预减库存之前,从map中取标记,若标记为false,说明库存

3.预减库存,当遇到库存不足的时候,将该商品的标记置为true,表示该商品的库存不足。这样,下面的所有请求,将被拦截,无需访问redis进行预减库存。

所以利用缓存的整体思路如下:

将商品的库存数据加载至内存,同时初始化内存标记,即把每个产品的id存放至map,都是初始化为false,在每次需要执行秒杀逻辑之前,在在内存标记中取值,如果仍有库存即map里返回的为false,则 执行秒杀逻辑,否则直接抛出异常。

同时扣减库存时,需要判断缓存中的库存数量是否仍然大于0,如果小于等于0,修改内存标记。

到此这篇关于如何通过redis减库存的秒杀场景实现的文章就介绍到这了,更多相关redis减库存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

(0)

相关推荐

  • Redis高并发情况下并发扣减库存项目实战

    目录 第一种方案:纯MySQL扣减实现 MySQL架构升级 第二种方案:缓存实现扣减 第三种方案:数据库+缓存 顺序写的性能更好 顺序写的架构 扣减流程 相信大家从网上学习项目大部分人第一个项目都是电商,生活中时时刻刻也会用到电商APP,例如淘宝,京东等.做技术的人都知道,电商的业务逻辑简单,但是大部分电商都会涉及到高并发高可用,对并发和对数据的处理要求是很高的.这里我今天就讲一下高并发情况下是如何扣减库存的? 我们对扣减库存所需要关注的技术点如下: 当前剩余的数量大于等于当前需要扣减的数量,不

  • 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

  • 如何通过redis减库存的秒杀场景实现

    目录 使用思路: 第一步:系统初始化后就将所有商品库存放入缓存 第二步: 预减库存从缓存中减库存 内存标记 Redis扣库存,主要目的是减少对数据库的访问,之前的减库存,直接访问数据库,读取库存,当高并发请求到来的时候,大量的读取数据有可能会导致数据库的崩溃. 大家可以先读一下<秒杀系统设计>对整体的秒杀流程有个了解之后,在来读一下这篇文章. 本文只是解决秒杀系统中的一个场景即数据预加载,即把库存数据事先加载到缓存,然后通过缓存来更新库存. 使用思路: 系统初始化的时候,将商品库存加载到Red

  • Redis高并发场景下秒杀超卖解决方案(秒杀场景)

    目录 1 什么是秒杀 2 为什么要防止超卖 3 单体架构常规秒杀 3.1 常规减库存代码 3.2 模拟高并发 3.3 超卖现象 3.4 分析原因 4 简单实现悲观乐观锁解决单体架构超卖 4.1 悲观锁 4.2 乐观锁 4.3 redis锁setnx 4.4 使用Redision 5 分布式锁的解决方案 6 采用缓存队列防止超卖 1 什么是秒杀 秒杀最直观的定义:在高并发场景下而下单某一个商品,这个过程就叫秒杀 [秒杀场景] 火车票抢票 双十一限购商品 热度高的明星演唱会门票 … 2 为什么要防止

  • Redis中秒杀场景下超时与超卖问题的解决方案

    目录 超时 1.redis连接超时原因 2.解决方法 超卖 1.秒杀超卖现象 2.解决方案 (1)利用乐观锁淘汰用户,解决超卖问题 (2).使用reids的 watch + multi + setnx 指令实现 在开发过程中高并发问题是很棘手的一个问题(对于博主这样的小菜鸡来说),当我们学习redis之前,知道redis是单线程运行的所以任务不会出现线程不安全问题.当我们在linux中使用ab来模拟高并发秒杀时可能会遇到两种问题,“超时和超卖”. 超时 1.redis连接超时原因 (1)虚拟机中

  • Docker + Nodejs + Kafka + Redis + MySQL搭建简单秒杀环境

    秒杀活动可以说在互联网上随处可见,从12306抢票,到聚划算抢购,我们生活的方方面面都可以看到秒杀的身影.秒杀的架构设计也是对于一个架构师架构设计能力的一次考验.本文的目的并不在于提供一个可以直接落地的设计方案,而是意在提供一个简单的方法,一个思路,使大家能够对于秒杀背后的一些设计有更感性的认识, 并且可以自己亲自动手实践一下.所有的配置及源码都在本文最后的GitHub repository中可以找到. 首先,先简单介绍下本文中会涉及到的一些组件,如下图所示: JMeter:用JMeter来模拟

  • 基于redis分布式锁实现秒杀功能

    最近在项目中遇到了类似"秒杀"的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓"秒杀"的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户"争抢"资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢,根据基本的线程知识,可

  • SpringBoot之使用Redis实现分布式锁(秒杀系统)

    一.Redis分布式锁概念篇 建议直接采用Redis的官方推荐的Redisson作为redis的分布式锁 1.1.为什么要使用分布式锁 我们在开发应用的时候,如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候,可以使用我们学到的Java多线程的18般武艺进行处理,并且可以完美的运行,毫无Bug! 注意这是单机应用,也就是所有的请求都会分配到当前服务器的JVM内部,然后映射为操作系统的线程进行处理!而这个共享变量只是在这个JVM内部的一块内存空间! 后来业务发展,需要做集群,一个应用需要部署到几台机

  • Redis分布式锁解决秒杀超卖问题

    目录 分布式锁应用场景 单体锁的分类 分布式锁核心逻辑 分布式锁实现的问题——死锁和解决 Redis解决删除别人锁的问题 分布式锁应用场景 秒杀环境下:订单服务从库存中心拿到库存数,如果库存总数大于0,则进行库存扣减,并创建订单订单服务负责创建订单库存服务负责扣减库存 模拟用户访问库存 多线程并发访问,出现超卖问题,线程不安全.没有保证原子性 单体锁的分类 单体应用锁指的是只能在 一个JVM 进程内有效的锁.我们把这种锁叫做单体应用锁 synchronized锁ReentrantLock锁一个

  • Spring Boot 整合Redis 实现优惠卷秒杀 一人一单功能

    目录 一.什么是全局唯一ID 全局唯一ID Redis实现全局唯一ID 二.环境准备 三.实现秒杀下单 四.库存超卖问题 问题分析 乐观锁解决库存超卖 Jmeter 测试 五.优惠卷秒杀 实现一人一单 小结 一.什么是全局唯一ID 全局唯一ID 在分布式系统中,经常需要使用全局唯一ID查找对应的数据.产生这种ID需要保证系统全局唯一,而且要高性能以及占用相对较少的空间. 全局唯一ID在数据库中一般会被设成主键,这样为了保证数据插入时索引的快速建立,还需要保持一个有序的趋势. 这样全局唯一ID就需

随机推荐