Redis秒杀实战:微信抢红包(附源码)

一、导读

为啥写这个微信抢红包项目呢,公司 0202 年 08 月 22 日,公司周年庆,抢了100多红包 ,O(∩_∩)O哈哈~

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二、微信抢红包实现原理

2.1 业务流程分析

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**
2.2 功能拆解**

2.2.1 新建红包

在 DB、Redis 分别新增一条记录

2.2.2 抢红包(并发)

请求Redis,红包剩余个数,大于0才可以拆,等会0时,提示用户,红包已抢完

2.2.3. 拆红包(并发)

「用到技术」

Redis 中数据类型的 String 特性的原子递减(DECR key)和减少指定值(DECRBY key decrement)

「业务」

  1. 请求 Redis ,当剩余红包个数大于 0,红包个数原子递减,随机获取红包
  2. 计算金额,当最后一个红包时,最后一个红包金额=总金额-总已抢红包金额
  3. 更新数据库

2.2.4. 查看红包记录

查询 DB 即可

2.3 数据库设计

红包流水表

CREATE TABLE `red_packet_info` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `red_packet_id` bigint(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '红包id,采⽤
timestamp+5位随机数',
 `total_amount` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '红包总⾦额,单位分',
 `total_packet` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '红包总个数',
 `remaining_amount` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '剩余红包⾦额,单位
分',
 `remaining_packet` int(11) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '剩余红包个数',
 `uid` int(20) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '新建红包⽤户的⽤户标识',
 `create_time` timestamp COMMENT '创建时间',
 `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE
CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='红包信息
表,新建⼀个红包插⼊⼀条记录';

红包记录表

CREATE TABLE `red_packet_record` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `amount` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '抢到红包的⾦额',
 `nick_name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '抢到红包的⽤户的⽤户
名',
 `img_url` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '抢到红包的⽤户的头像',
 `uid` int(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '抢到红包⽤户的⽤户标识',
 `red_packet_id` bigint(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '红包id,采⽤
timestamp+5位随机数',
 `create_time` timestamp COMMENT '创建时间',
 `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE
CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='抢红包记
录表,抢⼀个红包插⼊⼀条记录';

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2.4 发红包 API

发红包接口开发

  • 新增一条红包记录
  • 往 mysql 里面添加一条红包记录
  • 往 redis 里面添加一条红包数量记录
  • 往redis里面添加一条红包金额记录

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❝往db中就单纯存入一条记录,Service层和Mapper层,就简单的一条sql语句,主要是提供思路,下面会附案例源码,不要慌

2.5 抢红包 API

  • 抢红包功能属于原子减操作
  • 当大小小于 0 时原子减失败
  • 当红包个数为0时,后面进来的用户全部抢红包失败,并不会进入拆红包环节
  • 抢红包功能设计
  • 将红包ID的请求放入请求队列中,如果发现超过红包的个数,直接返回
  • 注意事项
  • 抢到红包不一定能拆成功

抢红包算法拆解

通过上图算法得出,靠前面的人,手气最佳几率小,手气最佳,往往在后面

  1. 发 100 元,共 10 个红包,那么平均值是 10 元一个,那么发出来的红包金额在 0.01~20 元之间波动
  2. 当前面 4 个红包总共被领了 30 元时,剩下 70 元,总共 6 个红包,那么这 6 个红包的金额在 0.01~23.3 元之间波动

抢红包接口开发

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2.6 测试

2.6.1. 发红包

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2.6.2 模拟高并发抢红包(Jmeter压测工具)

因为我发了 10 个红包,金额是 20000,使用压测工具,模拟50个请求,只允许前10个请求能抢到红包,并且金额等于20000。

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三、布隆过滤器(重要)

3.1 介绍

布隆过滤器是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。

3.1.1 优点

相比于其他的数据结构,布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。另外三列函数相互之间没有关系,方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势。

3.1.2 缺点

但是布隆过滤器的缺点和有点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加,误算率随之增加。但是如果元素数量太少,则使用散列表足矣。

3.2 布隆过滤器有什么用

  1. 黑客流量攻击:故意访问不存在的数据,导致查程序不断访问DB的数据
  2. 黑客安全阻截:当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉
  3. 网页爬虫对 URL 的去重,避免爬取相同的URL地址
  4. 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮件是否垃圾邮件(同理,垃圾短信)
  5. 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及 DB 挂掉

四、布隆过滤器实现会员转盘抽奖

4.1. 需求

一个抽奖程序,只针对会员用户有效

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4.2 通过google布隆过滤器存储会员数据

  1. 程序启动时将数据放入内存中
  2. google自动创建布隆过滤器
  3. 用户ID进来之后判断是否是会员

4.3 代码实现

4.3.1 引入依赖


  com.google.guava
  guava
  29.0-jre

4.3.2 数据库会员表

CREATE TABLE `sys_user` (
 `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `user_name` varchar(11) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '⽤户名',
 `image` varchar(11) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '⽤户头像',
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8;

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4.3.3 初始化布隆过滤器

dao 层和 dao 映射文件,就单纯的一个 sql 查询,看核心方法,下面会附源码滴,不要慌好嘛

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4.3.4 控制层

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4.3.5 测试

4.4 缺点

  1. 内存级别产部
  2. 重启即失效
  3. 本地内存无法用在分布式场景
  4. 不支持大数据量存储

五、Redis布隆过滤器

5.1 优点

  1. 可扩展性 Bloom 过滤器
  2. 不存在重启即失效或定时任务维护的成本

5.2 缺点

  1. 需要网络IO,性能比基于内存的过滤器低

5.3 布隆过滤器安装

5.3.1. 下载

github:https://github.com/RedisBloom/RedisBloom

链接: https://pan.baidu.com/s/16DlKLm8WGFzGkoPpy8y4Aw
密码: 25w1

5.3.2. 编译

make

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5.3.3 将 Rebloom 加载到 Redis 中

先把 Redis 给停掉!!!在 redis.conf 里面添加一行命令->加载模块

loadmodule /usr/soft/RedisBloom-2.2.4/redisbloom.so

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5.3.4 测试布隆过滤器

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六、SpringBoot 整合 Redis 布隆过滤器

6.1 编写两个lua脚本

  1. 添加数据到指定名称的布隆过滤器
  2. 从指定名称的布隆过滤器获取key是否存在的脚本

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local bloomName = KEYS[1]
local value = KEYS[2]
--bloomFilter
local result_1 = redis.call('BF.ADD',bloomName,value)
return result_1

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local bloomName = KEYS[1]
local value = KEYS[2]
--bloomFilter
local result_1 = redis.call('BF.EXISTS',bloomName,value)
return result_1

6.2 在 RedisService.java 中添加 2 个方法

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6.3 验证

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七、秒杀系统设计

7.1 秒杀业务流程图

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7.2 数据落地存储方案

  1. 通过分布式redis减库存
  2. DB存最终订单信息数据

7.3 API性能调优

  1. 性能瓶颈在高并发秒杀
  2. 技术难题在于超卖问题

7.4 实现步骤

提前将秒杀数据缓存到 redis

set skuId_start_1 0_1554045087 --秒杀标识
set skuId_access_1 12000 --允许抢购数
set skuId_count_1 0 --抢购计数
set skuId_booked_1 0 --真实秒杀数
  1. 秒杀开始前,skuId_start为0,代表活动未开始
  2. 当skuId_start改为1时,活动开始,开始秒杀叭
  3. 当接受下单数达到sku_count*1.2后,继续拦截所有请求,商品剩余数量为0(为啥接受抢购数为1万2呢,看业务流程图,涉及到“校验订单信息”,一般设置的值要比总数多一点,多多少自己定)

利用 Redis 缓存加速增库存数

"skuId_booked":10000 //从0开始累加,秒杀的个数只能加到1万

将用户订单数据写入 MQ(异步方式)。

另外一台服务器监听 mq,将订单信息写入到 DB。

好了,以上就是完整的开发步骤,下面我们开始编写代码

7.5 代码实战

7.5.1. 网关浏览拦截层

1、先判断秒杀是否已经开始

2、利用 Redis 缓存 incr 拦截流量

  • 用 incr 方法原子加
  • 通过原子加帕努单当前 skuId_access 是否达到最大值

7.5.2. 订单信息校验层

1、校验当前用户是否已经买过这个商品

  • 需要存储用户的uid
  • 存数据库效率太低
  • 存Redis value方式数据太大
  • 存布隆过滤器性能高且数据量小(推荐)

2、校验通过直接返回抢购成功

7.5.3 开发lua脚本实现库存扣除

1、库存扣除成功,获取当前最新库存

2、如果库存大于0,即马上进行库存扣除,并且访问抢购成功给用户

3、考虑原子性问题

  • 保证原子性的方式,采用 lua 脚本
  • 采用lua脚本方式保证原子性带来缺点,性能有所下降
  • 不保证原子性缺点,放入请求量可能大于预期
  • 当前扣除库存场景必须保证原子性,否则会导致超卖

4、返回抢购结果

  • 抢购成功
  • 库存没了,抢购失败

控制层

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Service 层

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布隆过滤器

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7.6 初始化redis缓存

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set skuId_start_1 0_1554045087 --秒杀标识
set skuId_access_1 12000 --允许抢购数
set skuId_count_1 0 --抢购计数
set skuId_booked_1 0 --真实秒杀数

7.7 秒杀验证

jmeter 配置

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压测秒杀验证原子性

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八、项目下载

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链接(奶牛 快传): https://cowtransfer.com/s/74998eaf64da44
取件码: rqzbyj

九、尾声

演示的时候,我使用的 Redis 单机的,吞吐量不是很大,感兴趣的,可以自己搭建个 Redis 主从复制+哨兵+集群,然后再测试。

最近比较忙,没时间完善微信抢红包秒杀的原子性。下面那个完整案例抢库存的,亲自使用 Jmeter 压测几次,是原子性的,可以拿来借鉴,感兴趣的同学,可以借鉴下面抢库存的代码,把微信抢红包的功能在完善下,我就不修改啦。

Redis秒杀实战:微信抢红包(附源码)_第33张图片

作者:陈彦斌
链接: https://www.cnblogs.com/chenyanbin/p/13587508.html
来源:博客园

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