秒杀Redis驱动性能突飞猛进(秒杀优化redis)

2023-05-16 09:48:32 性能 秒杀 突飞猛进

秒杀算法主要用于处理像电商销量、节假日大型优惠活动中类似的高流量场景,这里是需要重点考虑用户体验和服务器安全性,将大量请求集中处理,也正是秒杀活动引发的热议。秒杀这类应用都面临着大量并发请求,秒杀系统就要求同一时刻,可以处理大量请求,从而满足用户的需求:可以抢购到商品。为了应对高吞吐量的请求,提高系统的性能和安全性,合理的缓存技术就显得尤为重要。

在秒杀场景中,缓存服务器对用户并发请求具有重要的作用,它可以负责一定量的查询请求,减轻数据库服务器的压力,达到提升系统性能的目的。为此,使用Redis作为缓存服务器,将场景中的请求写入Redis,可实现处理大并发请求的能力,主要原因是Redis的极高的数据读取性能,能有效的提高系统性能,降低延迟。

具体来看,可以采用如下3个步骤来实现缓存技术的优化:

1.预加载数据库的数据:可实现预先加载数据库中的商品数据,利用Redis服务器快速读取数据,提高系统吞吐量。

2.控制并发请求:可以采用抢购限流功能,将抢购并发请求转移到Redis客户端,增加系统可拓展性。

3.实现双重保险:引入双重缓存技术,使Redis内存中的缓存数据和数据库中数据保持同步,考虑到网络的不稳定性,可添加缓冲队列,将一部分数据缓存在缓冲队列中,消费端从缓冲队列中获取数据,实现数据保持一致性。

利用Redis服务器的高性能和可实现秒杀思路,可以更加高效的实现大规模秒杀场景,对于提升系统的吞吐量以及安全性具有重要意义。下面将代码用于简单模拟一次Redis缓存库的使用,实现秒杀功能。

Step 1:预载数据库中的秒杀商品

“`java

/**

* 预载秒杀商品

*/

public void preloadSaleProducts(){

//从数据库加载秒杀商品至缓存

List productList = getProductListFromDB();

//若秒杀商品存在,都加载到缓存Redis

if(productList != null && productList.size() > 0){

for(Product product : productList){

//key-value键值对,key=productId

String key = “product_” + product.getProductId();

//将商品库存数存入缓存

redisTemplate.opsForValue().set(key, product.getStockNum());

}

}

}


Step 2:控制秒杀并发请求

```java
/**
* 控制秒杀并发,抢购
* @param productId 商品id
* @param num 购买数量
*/
public boolean saleProduct(int productId, int num){
//key:存放在Redis中的商品id
String key = "product_" + productId;
//使用setnx如果设置成功,说明抢库存成功:可扣减库存
Boolean stockFlag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, num);
if(stockFlag){
//减少库存
int stockNum = reduceStockNum(productId, num);
if(stockNum > 0){
//减少库存成功:下单逻辑
addOrderInfo(productId, num);
return true;
}
}
return false;
}

Step 3:实现双重缓存

“`java

/**

* 实现双重缓存

* @param productId 商品id

*/

public boolean doubleCache(int productId){

//

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