Redis專題-并發(fā)/秒殺

開局一張圖，內(nèi)容全靠“編”。

昨天晚上在群友里看到有人在討論庫存并發(fā)的問題，看到這里我就決定寫一篇關(guān)于redis秒殺的文章。

1、理論部分

我們看看一般我們庫存是怎么出問題的

其實redis提供了兩種解決方案：加鎖和原子操作。

1.1、加鎖

加鎖：其實非常常見，讀取數(shù)據(jù)前，客戶端先獲取鎖，再操作。
當(dāng)客戶端獲得鎖后，一直持有直到客戶端完成操作，再釋放。

怎么操作呢，客戶端使用分布式鎖來獲取鎖，(使用redis或者zookeeper來實現(xiàn)一個分布式鎖)以商品的維度來加鎖，在獲取到鎖的線程中，按順序執(zhí)行商品的庫存查詢和扣減，同時實現(xiàn)了順序性和原子性。

但是，但是，有問題：
1、如果使用redis來實現(xiàn)分布式鎖，那么鎖的時效性是個問題。太短了，業(yè)務(wù)還沒跑完鎖就釋放了。太長了，如果異常，其他業(yè)務(wù)就一直阻塞等著自動釋放。

2、如果使用zookeeper,確實不用擔(dān)心鎖釋放問題(臨時節(jié)點)，而且一致性好，但是性能不高。ZK中創(chuàng)建和刪除節(jié)點只能通過Leader服務(wù)器來執(zhí)行，然后Leader服務(wù)器還需要將數(shù)據(jù)同不到所有的Follower機器上，這樣頻繁的網(wǎng)絡(luò)通信，性能的短板是非常突出的。(挖坑??后續(xù)寫一個redis和zookeeper實現(xiàn)分布式鎖的文章)

所以。。繼續(xù)往下看。。

1.2、原子操作

原子操作：執(zhí)行過程中保持原子性操作，而原子性操作是不需要加鎖的，也就是無鎖操作。所以既保證了并發(fā)也不會減少系統(tǒng)并發(fā)性能。

redis的原子操作其實也有兩種方式：
1、單命令操作：多個操作在redis中一個操作完成
2、lua：多個操作寫成lua腳本，以原子性方式執(zhí)行單個lua腳本

1.2.1、INCR/DECR

Redis 是使用單線程來串行處理客戶端的請求操作命令的，所以，當(dāng) Redis 執(zhí)行某個命令操作時，其他命令是無法執(zhí)行的，這相當(dāng)于命令操作是互斥執(zhí)行的。

Redis 的單個命令操作可以原子性地執(zhí)行，但是在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)修改時可能包含多個操作，至少包括讀數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)增減、寫回數(shù)據(jù)三個操作，這顯然就不是單個命令操作了，那該怎么辦呢？

Redis提供INCR/DECR，將讀數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)增減、寫回數(shù)據(jù)三個操作合并為了一個，可以對數(shù)據(jù)進行增值 / 減值操作，而且它們本身就是單個命令操作，所以本身具有互斥性?？梢灾苯訋椭覀冞M行并發(fā)控制。

// 將商量id的庫存減1
DECR id

是的，就是這么簡單就搞定了扣減庫存。

1.2.2、Lua腳本

Redis 會把整個 Lua 腳本作為一個整體執(zhí)行，在執(zhí)行的過程中不會被其他命令打斷，從而保證了 Lua 腳本中操作的原子性。

將要執(zhí)行的操作編寫到一個 Lua 腳本中，使用 Redis 的 EVAL 命令來執(zhí)行腳本。

原生 EVAL 方法的使用語法如下：

EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

script 是我們 Lua 腳本的字符串形式，numkeys 是我們要傳入的參數(shù)數(shù)量，key 是我們的入?yún)ⅲ梢詡魅攵鄠€，arg 是額外的入?yún)ⅰ?/p>

但這種方式需要每次都傳入 Lua 腳本字符串，不僅浪費網(wǎng)絡(luò)開銷，同時 Redis 需要每次重新編譯 Lua 腳本，對于我們追求性能極限的系統(tǒng)來說，不是很完美。所以這里就要說到另一個命令 EVALSHA 了，原生語法如下：

EVALSHA sha1 numkeys key [key ...] arg [arg ...]

可以看到其語法與 EVAL 類似，不同的是這里傳入的不是腳本字符串，而是一個加密串 sha1。這個 sha1 是從哪來的呢？它是通過另一個命令 SCRIPT LOAD 返回的，該命令是預(yù)加載腳本用的，語法為：

SCRIPT LOAD script

將 Lua 腳本先存儲在 Redis 中，并返回一個 sha1，下次要執(zhí)行對應(yīng)腳本時，只需要傳入 sha1 即可執(zhí)行對應(yīng)的腳本。這完美地解決了 EVAL 命令存在的弊端，所以我們這里也是基于 EVALSHA 方式來實現(xiàn)的。

-- 調(diào)用Redis的get指令，查詢活動庫存，其中KEYS[1]為傳入的參數(shù)1，即庫存key
local c_s = redis.call('get', KEYS[1])
-- 判斷活動庫存是否充足，其中KEYS[2]為傳入的參數(shù)2，即當(dāng)前搶購數(shù)量
if not c_s or tonumber(c_s) < tonumber(KEYS[2]) then
   return 0
end
-- 如果活動庫存充足，則進行扣減操作。其中KEYS[2]為傳入的參數(shù)2，即當(dāng)前搶購數(shù)量
redis.call('decrby',KEYS[1], KEYS[2])
return 1

我們可以將腳本先寫在配置中心，代碼執(zhí)行的時候就去拉取最新的sha1?；蛘叽a里面寫死。

當(dāng)然這個腳本也可以擴展，比如加上IP限制等等。但是太多操作放在Lua里也會降低redis的并發(fā)性能，所以非并發(fā)控制就不寫到lua了。

理論看完了，實操一下吧

2、Talk is cheap. Show me the code

2.1、安裝redis

跳過，不會安裝的出門右拐。

我自己用podman。

podman run -p 6379:6379 --name my_redis --privileged=true -v D:\podman\redis\conf\redis.conf:/etc/redis/redis.conf  -v D:\podman\redis\data:/data -d docker.io/library/redis redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes

2.2、代碼

在下.neter，就寫C#代碼了

[ApiController]
    [Route("[controller]")]
    public class HomeController : ControllerBase
    {
        private static string _redisConnection = "localhost:6379";
        private static ConnectionMultiplexer _connMultiplexer;
         
        private string _redisScript = @"local c_s = redis.call('get', KEYS[1])
                                        if not c_s or tonumber(c_s) < tonumber(KEYS[2]) then
                                           return 0
                                        end
                                        redis.call('decrby',KEYS[1], KEYS[2])
                                          return 1";
        private string _sha1 = string.Empty;
        /// <summary>
        /// 鎖
        /// </summary>
        private static readonly object Locker = new object();

        private static int _count = 0;
        private static int _rushToPurchaseCount = 0;

        /// <summary>
        /// 獲取 Redis 連接對象
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        private IConnectionMultiplexer GetConnectionRedisMultiplexer()
        {
            if ((_connMultiplexer == null) || !_connMultiplexer.IsConnected)
            {
                lock (Locker)
                {
                    if ((_connMultiplexer == null) || !_connMultiplexer.IsConnected)
                    {
                        _connMultiplexer = ConnectionMultiplexer.Connect(_redisConnection);
                    } 
                }
            }
            return _connMultiplexer;
        }
        
        [HttpPost("/Init")]
        public IActionResult Init()
        {
            GetConnectionRedisMultiplexer();
            return Ok();
        }
        [HttpPost]
        public async Task<IActionResult> Post()
        {
            System.Diagnostics.Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
            stopwatch.Start(); 
            var db = _connMultiplexer.GetDatabase();
            var cache = db.ScriptEvaluateAsync(_redisScript,
                new RedisKey[] { "key999", "1" });

            var results = (string[]?)await cache;
            
            if (results[0] == "1")
            {
                Interlocked.Increment(ref _rushToPurchaseCount);
                Console.WriteLine($"恭喜您搶到了,{_rushToPurchaseCount}");
            }
            else
            {
                Console.WriteLine("很遺憾，您沒有搶到");
            }
            return Ok();
        }
    }

我們在redis中新增5個庫存

配置一下Jmeter,100個線程3秒內(nèi)跑完

家人們！準備開槍！3！2！1！上鏈接！??????

讓我們恭喜這5位大冤種??

Jmeter聚合報告

redis庫存為0

好了，到這里就先結(jié)束了。拜拜

github StackExchange手把手帶你搭建秒殺系統(tǒng)-不差毫厘：秒殺的庫存與限購Redis 核心技術(shù)與實戰(zhàn)-無鎖的原子操作：Redis如何應(yīng)對并發(fā)訪問？.Net Core使用分布式緩存Redis：Lua腳本文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-659890.html