好运转系统开发拼团高并发技术Redis缓存解决案例

在开发运转拼团系统中，大量会员设置自动开团，短时间会有大量的用户请求拼团下单峰值，我们要求服务器对用户请求的响应要求在100ms里返回结果，结局方案通过通过高效缓存服务来加快数据交互的的访问效率，缓存通过Redis来实现高并发的解决方案，Redis优化高并发开发交流：李铁牛15889726201，欢迎大家交流

以下是为好运转系统开发拼团并发技术解决方案Redis优化高并发场景解决方案

使用Redis优化高并发场景下的接口性能

数据库乐观锁

前提
活动规则

产品数量有限，比如100个
不限制参与用户数
每个用户只能参与1次秒杀

活动要求

不能多发，也不能少发
100个用户最多抢1个奖品
遵循先到先得原则，先来的用户有奖品
数据库实现
悲观锁性能太差，本文不予讨论，讨论一下使用乐观锁解决高并发问题的优缺点

数据库结构

未中奖时UserId为0，RewardAt为NULL
中奖时UserId为中奖用户ID，RewardAt为中奖时间

乐观锁实现

乐观锁实际上并不存在真正的锁，乐观锁是利用数据的某个字段来做的，比如本文的例子就是以UserId来实现的。

实现流程如下：

1.查询UserId为0的奖品，如果未找到则提示无奖品

SELECT * FROM envelope WHERE user_id=0 LIMIT 1 

2.更新奖品的用户ID和中奖时间(假设奖品ID为1，中奖用户ID为100，当前时间为2019-10-29 12:00:00)，这里的user_id=0就是我们的乐观锁了。

UPDATE envelope SET user_id=100, reward_at='2019-10-29 12:00:00' WHERE user_id=0 AND id=1 

3.检测UPDATE语句的执行返回值，如果返回1证明中奖成功，否则证明该奖品被其他人抢了

为什么要添加乐观锁

正常情况下获取奖品、然后把奖品更新给指定用户是没问题的。如果不添加user_id=0时，高并发场景下会出现下面的问题：

两个用户同时查询到了1个未中奖的奖品(发生并发问题)
将奖品的中奖用户更新为用户1，更新条件只有ID=奖品ID
上述SQL执行是成功的，影响行数也是1，此时接口会返回用户1中奖
接下来将中奖用户更新为用户2，更新条件也只有ID=奖品ID
由于是同一个奖品，已经发给用户1的奖品会重新发放给用户2，此时影响行数为1，接口返回用户2也中奖
所以该奖品的最终结果是发放给用户2
用户1就会过来投诉活动方了，因为抽奖接口返回用户1中奖，但他的奖品被抢了，此时活动方只能赔钱了

添加乐观锁之后的抽奖流程

更新用户1时的条件为id=红包ID AND user_id=0 ,由于此时红包未分配给任何人，用户1更新成功，接口返回用户1中奖
当更新用户2时更新条件为id=红包ID AND user_id=0，由于此时该红包已经分配给用户1了，所以该条件不会更新任何记录，接口返回用户2中奖
乐观锁优缺点

优点

性能尚可，因为无锁
不会超发
缺点

通常不满足“先到先得”的活动规则，一旦发生并发，就会发生未中奖的情况，此时奖品库还有奖品
压测

在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Jmeter压测)：

500并发 500总请求数 平均响应时间331ms 发放成功数为31 吞吐量458.7/s
Redis实现
可以看到乐观锁的实现下争抢比太高，不是推荐的实现方法，下面通过Redis来优化这个秒杀业务。

Redis高性能的原因

单线程 省去了线程切换开销
基于内存的操作 虽然持久化操作涉及到硬盘访问，但是那是异步的，不会影响Redis的业务
使用了IO多路复用

实现流程

1.活动开始前将数据库中奖品的code写入Redis队列中

2.活动进行时使用lpop弹出队列中的元素

3.如果获取成功，则使用UPDATE语法发放奖品

UPDATE reward SET user_id=用户ID,reward_at=当前时间 WHERE code='奖品码' 　

4.如果获取失败，则当前无可用奖品，提示未中奖即可

使用Redis的情况下并发访问是通过Redis的lpop()来保证的，该方法是原子方法，可以保证并发情况下也是一个个弹出的。

压测
在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Redis连接池代销100，Jmeter压测)：

500并发 500总请求数 平均响应时间48ms 发放成功数100 吞吐量497.0/s

// main.go 
//程序开发 李铁牛 15889726201
package main 
 
import ( 
    "fmt" 
    "github.com/go-redis/redis" 
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql" 
    "github.com/jinzhu/gorm" 
    "log" 
    "net/http" 
    "strconv" 
    "time" 
) 
 
type Envelope struct { 
    Id        int `gorm:"primary_key"` 
    Code      string 
    UserId    int 
    CreatedAt time.Time 
    RewardAt  *time.Time 
} 
 
func (Envelope) TableName() string { 
    return "envelope" 
} 
 
func (p *Envelope) BeforeCreate() error { 
    p.CreatedAt = time.Now() 
    return nil 
} 
 
const ( 
    QueueEnvelope = "envelope" 
    QueueUser     = "user" 
) 
 
var ( 
    db          *gorm.DB 
    redisClient *redis.Client 
) 
 
func init() { 
    var err error 
    db, err = gorm.Open("mysql", "root:root@tcp(localhost:3306)/test?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local") 
    if err != nil { 
        log.Fatal(err) 
    } 
    if err = db.DB().Ping(); err != nil { 
        log.Fatal(err) 
    } 
    db.DB().SetMaxOpenConns(100) 
    fmt.Println("database connected. pool size 10") 
} 
 
func init() { 
    redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{ 
        Addr:     "localhost:6379", 
        DB:       0, 
        PoolSize: 100, 
    }) 
    if _, err := redisClient.Ping().Result(); err != nil { 
        log.Fatal(err) 
    } 
    fmt.Println("redis connected. pool size 100") 
} 
 
// 读取Code写入Queue 
func init() { 
    envelopes := make([]Envelope, 0, 100) 
    if err := db.Debug().Where("user_id=0").Limit(100).Find(&envelopes).Error; err != nil { 
        log.Fatal(err) 
    } 
    if len(envelopes) != 100 { 
        log.Fatal("不足100个奖品") 
    } 
    for i := range envelopes { 
        if err := redisClient.LPush(QueueEnvelope, envelopes[i].Code).Err(); err != nil { 
            log.Fatal(err) 
        } 
    } 
    fmt.Println("load 100 envelopes") 
} 
 
func main() { 
    http.HandleFunc("/envelope", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { 
        uid := r.Header.Get("x-user-id") 
        if uid == "" { 
            w.WriteHeader(401) 
            _, _ = fmt.Fprint(w, "UnAuthorized") 
            return 
        } 
        uidValue, err := strconv.Atoi(uid) 
        if err != nil { 
            w.WriteHeader(400) 
            _, _ = fmt.Fprint(w, "Bad Request") 
            return 
        } 
        // 检测用户是否抢过了 
        if result, err := redisClient.HIncrBy(QueueUser, uid, 1).Result(); err != nil || result != 1 { 
            w.WriteHeader(429) 
            _, _ = fmt.Fprint(w, "Too Many Request") 
            return 
        } 
        // 检测是否在队列中 
        code, err := redisClient.LPop(QueueEnvelope).Result() 
        if err != nil { 
            w.WriteHeader(200) 
            _, _ = fmt.Fprint(w, "No Envelope") 
            return 
        } 
        // 发放红包 
        envelope := &Envelope{} 
        err = db.Where("code=?", code).Take(&envelope).Error 
        if err == gorm.ErrRecordNotFound { 
            w.WriteHeader(200) 
            _, _ = fmt.Fprint(w, "No Envelope") 
            return 
        } 
        if err != nil { 
            w.WriteHeader(500) 
            _, _ = fmt.Fprint(w, err) 
            return 
        } 
        now := time.Now() 
        envelope.UserId = uidValue 
        envelope.RewardAt = &now 
        rowsAffected := db.Where("user_id=0").Save(&envelope).RowsAffected // 添加user_id=0来验证Redis是否真的解决争抢问题 
        if rowsAffected == 0 { 
            fmt.Printf("发生争抢. id=%d\n", envelope.Id) 
            w.WriteHeader(500) 
            _, _ = fmt.Fprintf(w, "发生争抢. id=%d\n", envelope.Id) 
            return 
        } 
        _, _ = fmt.Fprint(w, envelope.Code) 
    }) 
 
    fmt.Println("listen on 8080") 
    fmt.Println(http.ListenAndServe(":8080", nil)) 
} 

结论
可以看到Redis的表现是稳定的，不会出现超发，且访问延迟少了8倍左右，吞吐量还没达到瓶颈，可以看出Redis对于高并发系统的性能提升是非常大的!接入成本也不算高，值得学习!　　

以上是为好运转系统开发拼团过程中的并发技术解决方案Redis优化高并发场景解决方案，Redis优化高并发开发交流：李铁牛 15889726201，欢迎大家交流