预加载Redis缓存实现秒杀功能（redis缓存预加载）

预加载Redis缓存——实现秒杀功能

作为一种高效可靠的内存数据库，Redis被广泛应用于各种互联网应用中。其中，秒杀功能是常见的业务场景之一。为了支持海量请求的实时响应，优化Redis的读写性能和并发能力至关重要。本文将介绍通过预加载Redis缓存的方式来实现秒杀功能的优化方法。

一、问题分析

秒杀功能的核心在于保证商品售罄前能够满足所有用户的下单需求。因此，我们需要设计一种高效的方案来处理用户下单请求。一般来说，秒杀过程经历如下几个步骤：

1. 用户发送请求

2. 库存减1

3. 生成订单

4. 返回结果

如果同时有多个用户同时请求同一商品，则可能出现以下两种情况：

1. 并发请求处理，导致请求超时、反应慢

2. 库存负数，导致异常订单

为了避免以上问题，我们需对秒杀功能进行优化。

二、优化方案

1. 使用Redis缓存

Redis可以将数据存储在内存中，具有快速访问和高并发能力。我们可以使用Redis缓存来提高秒杀业务的读写性能。

2. 预加载缓存

通常使用Redis作为缓存会将数据库的数据写入缓存中。而我们所要做的是，在秒杀开始前将所有商品数据全部写入Redis缓存中，并在Redis缓存中标记该商品的库存数量，同时使用Redis的计数器对库存数量进行管理。

3. 请求合法性校验

用户在秒杀开始前需先经过一系列的校验，以确保秒杀请求的合法性。比如：

– 是否登录

– 是否已参与过秒杀

– 请求时间是否在秒杀时间范围内

– 商品是否存在或已被售罄

4. 请求队列管理

由于商品库存是有限的，为减少对系统的压力，我们可以使用Redis队列来管理所有的秒杀请求。即将每个请求加入到队列中，并在请求处理时依次从队列中取出，保证每个请求能够得到有效的处理。

三、实现代码

1. 商品详情页

用户点击秒杀按钮后会进入商品详情页，此时会检查用户是否登录，以及请求的合法性。在页面中，我们可以根据Redis缓存中的状态信息，动态显示商品的秒杀状态：

// 检查用户是否登录
if (isLogin) {
  // 检查请求合法性
  if (isValid) {
    // 从Redis缓存中读取商品状态信息
    var sname = 'stock:' + itemId;
    var status = cache.hget(sname,'status');
    var count = cache.hget(sname,'count');
    // 如果商品未售罄，显示秒杀状态
    if (status === '1' && count > 0) {
      showSeckillButton();
    } else {
      showSoldOutButton();
    }
  }
}

2. 商品秒杀处理

在秒杀开始时，我们会将库存信息写入到Redis缓存中。接着，对所有的秒杀请求进行校验和处理。对于请求合法的进行预处理，将请求加入到Redis队列中，由请求队列依次处理。具体代码如下：

// 所有商品预加载缓存
function preloadStock() {
  $.ajax({
    url: '/item/preload',
    success: function(data) {
      for (var i = 0; i 
        var sname = 'stock:' + data[i].itemId;
        cache.hset(sname,{
          'status': '1',
          'count': data[i].count,
          'sold': '0'
        });
      }
    }
  });
}

// 处理秒杀请求
function handleSeckillRequest(itemId,uid) {
  // 检查请求合法性
  var isValid = checkSeckillRequest(itemId,uid);
  if (isValid) {
    var sname = 'stock:' + itemId;
    // 计数器自动减库存数量
    var count = cache.hincrby(sname,'count',-1);
    // 如果商品未售罄，加入请求队列中
    if (count >= 0) {
      var squeue = 'seckill:' + itemId;
      cache.rpush(squeue,uid);
    } else { // 商品已售罄
      cache.hset(sname,'status','0');
    }
  }
}

// 处理请求队列
function handleSeckillQueue() {
  // 队列加锁，避免并发请求处理
  var lockname = 'seckill:lock';
  var lock = cache.setnx(lockname,'1');
  if (lock === 1) {
    // 处理请求队列中的所有请求
    while(1) {
      var requestQueue = getSeckillQueue();
      if (requestQueue.length === 0) {
        break;
      }
      var uid = requestQueue.shift();
      var itemId = requestQueue.shift();
      processSeckillRequest(uid,itemId);
    }
    // 释放锁
    cache.del(lockname);
  }
}
// 处理秒杀请求
function processSeckillRequest(uid,itemId) {
  var sname = 'stock:' + itemId;
  var sold = cache.hincrby(sname,'sold',1);
  var order = {itemId:itemId,uid:uid,status:'0'};
  var oname = 'order:' + uid + ':' + itemId;
  // 生成订单
  cache.hmset(oname,order);
  // 返回结果
  return result;
}

// 获取请求队列
function getSeckillQueue() {
  var squeue = 'seckill:' + itemId;
  var lsize = cache.llen(squeue);
  var requestQueue = [];
  for (var i = 0; i 
    requestQueue.push(cache.lpop(squeue));
  }
  return requestQueue;
}

以上代码调用了Redis的多个数据结构，包括键值对、计数器和队列。其中，设置一个分布式锁可以保证队列中的秒杀请求被按顺序处理，避免并发请求处理带来的问题。

四、总结

通过预加载Redis缓存和请求队列管理，可以实现秒杀功能的高效处理。此外，还可以通过分布式锁、商品抢占机制等方式进一步提高系统的并发能力和稳定性。