Redis扣庫存,主要目的是減少對資料庫的訪問,之前的減庫存,直接訪問資料庫,讀取庫存,當高並發請求到來的時候,大量的讀取資料有可能會導致資料庫的崩潰。
使用想法:
系統初始化的時候,將商品庫存載入到Redis 快取中儲存。
收到請求的時候,先在Redis中拿到該商品的庫存值,進行庫存預減,如果減完之後庫存不足,直接返回邏輯Exception就不需要訪問資料庫再去減庫存了,如果庫存值正確,進行下一步。
將請求入隊,立即給前端傳回一個值,表示正在排隊中,然後進行秒殺邏輯,後端隊列進行秒殺邏輯,前端輪詢後端發來的請求,如果秒殺成功,返回秒殺,成功,不成功就返回失敗。
第一步:系統初始化後就將所有商品庫存放入快取
/** * 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:預減庫存從快取中減去庫存
/**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); }
整體的邏輯如下:
1.先將所有資料讀出來,初始化到快取中,並以stock goodid 的形成存入Redis。
2.在秒殺的時候,先進行預減庫存偵測,從redis中,利用decr 減去對應商品的庫存,如果庫存小於0,說明此時 庫存不足,則不需要存取資料庫。直接拋出異常即可。
我們上面也用到了isOverMap,這個是記憶體標記。
記憶體標記
由於介面優化很多基於Redis的快取操作,當並發很高的時候,也會為Redis伺服器帶來很大的負擔,如果可以減少對Redis伺服器的訪問,也可以達到的最佳化的效果。
於是,可以加一個記憶體map,標記對應商品的庫存量是否還有,在訪問Redis之前,在map中拿到對應商品的庫存量標記,就可以不需要訪問Redis 就可以判斷沒有庫存了。
1.產生一個map,並在初始化的時候,將所有商品的id為鍵,標記false 存入map。
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.在預減庫存之前,從map取標記,若標記為false,說明庫存
當庫存不足時,預先減少商品庫存並將其標記為true,表示該商品庫存不足。所有下方請求都會被攔截,無需透過造訪redis來進行預減庫存。
所以利用快取的整體想法如下:
將商品的庫存資料載入到內存,同時初始化記憶體標記,也就是把每個產品的id存放到map,都是初始化為false ,在每次需要執行秒殺邏輯之前,在在內存標記中取值,如果仍有庫存即map裡返回的為false,則執行秒殺邏輯,否則直接拋出異常。
同時扣減庫存時,需要判斷快取中的庫存數量是否仍大於0,如果小於等於0,則修改記憶體標記。
以上是怎麼透過redis實現減庫存的秒殺場景的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Redis通過緩存數據、實現分佈式鎖和數據持久化來提升應用性能和可擴展性。 1)緩存數據:使用Redis緩存頻繁訪問的數據,提高數據訪問速度。 2)分佈式鎖:利用Redis實現分佈式鎖,確保在分佈式環境中操作的安全性。 3)數據持久化:通過RDB和AOF機制保證數據安全性,防止數據丟失。

Redis的數據模型和結構包括五種主要類型:1.字符串(String):用於存儲文本或二進制數據,支持原子操作。 2.列表(List):有序元素集合,適合隊列和堆棧。 3.集合(Set):無序唯一元素集合,支持集合運算。 4.有序集合(SortedSet):帶分數的唯一元素集合,適用於排行榜。 5.哈希表(Hash):鍵值對集合,適合存儲對象。

Redis的數據庫方法包括內存數據庫和鍵值存儲。 1)Redis將數據存儲在內存中,讀寫速度快。 2)它使用鍵值對存儲數據,支持複雜數據結構,如列表、集合、哈希表和有序集合,適用於緩存和NoSQL數據庫。

Redis是一個強大的數據庫解決方案,因為它提供了極速性能、豐富的數據結構、高可用性和擴展性、持久化能力以及廣泛的生態系統支持。 1)極速性能:Redis的數據存儲在內存中,讀寫速度極快,適合高並發和低延遲應用。 2)豐富的數據結構:支持多種數據類型,如列表、集合等,適用於多種場景。 3)高可用性和擴展性:支持主從復制和集群模式,實現高可用性和水平擴展。 4)持久化和數據安全:通過RDB和AOF兩種方式實現數據持久化,確保數據的完整性和可靠性。 5)廣泛的生態系統和社區支持:擁有龐大的生態系統和活躍社區,

Redis的關鍵特性包括速度、靈活性和豐富的數據結構支持。 1)速度:Redis作為內存數據庫,讀寫操作幾乎瞬時,適用於緩存和會話管理。 2)靈活性:支持多種數據結構,如字符串、列表、集合等,適用於復雜數據處理。 3)數據結構支持:提供字符串、列表、集合、哈希表等,適合不同業務需求。

Redis的核心功能是高性能的內存數據存儲和處理系統。 1)高速數據訪問:Redis將數據存儲在內存中,提供微秒級別的讀寫速度。 2)豐富的數據結構:支持字符串、列表、集合等,適應多種應用場景。 3)持久化:通過RDB和AOF方式將數據持久化到磁盤。 4)發布訂閱:可用於消息隊列或實時通信系統。

Redis支持多種數據結構,具體包括:1.字符串(String),適合存儲單一值數據;2.列表(List),適用於隊列和棧;3.集合(Set),用於存儲不重複數據;4.有序集合(SortedSet),適用於排行榜和優先級隊列;5.哈希表(Hash),適合存儲對像或結構化數據。

Redis計數器是一種使用Redis鍵值對存儲來實現計數操作的機制,包含以下步驟:創建計數器鍵、增加計數、減少計數、重置計數和獲取計數。 Redis計數器的優勢包括速度快、高並發、持久性和簡單易用。它可用於用戶訪問計數、實時指標跟踪、遊戲分數和排名以及訂單處理計數等場景。


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