Redis优化高并发下的秒杀性能（redis秒杀高并发代码）

本文内容

• 使用Redis优化高并发场景下的接口性能
• 数据库乐观锁

随着双11的临近，各种促销活动开始变得热门起来，比较主流的有秒杀、抢优惠券、拼团等等。

涉及到高并发争抢同一个资源的主要场景有秒杀和抢优惠券。

前提

活动规则

• 奖品数量有限，比如100个
• 不限制参与用户数
• 每个用户只能参与1次秒杀

活动要求

• 不能多发，也不能少发，100个奖品要全部发出去
• 1个用户最多抢1个奖品
• 遵循先到先得原则，先来的用户有奖品

数据库实现

悲观锁性能太差，本文不予讨论，讨论一下使用乐观锁解决高并发问题的优缺点。

数据库结构

IDCodeUserIdCreatedAtRewardAt奖品ID奖品码用户ID创建时间中奖时间

• 未中奖时UserId为0，RewardAt为NULL
• 中奖时UserId为中奖用户ID，RewardAt为中奖时间

乐观锁实现

乐观锁实际上并不存在真正的锁，乐观锁是利用数据的某个字段来做的，比如本文的例子就是以UserId来实现的。

实现流程如下：

1. 查询UserId为0的奖品，如果未找到则提示无奖品SELECT * FROM envelope WHERE user_id=0 LIMIT 1
2. 更新奖品的用户ID和中奖时间(假设奖品ID为1，中奖用户ID为100，当前时间为2019-10-29 12:00:00)，这里的user_id=0就是我们的乐观锁了。UPDATE envelope SET user_id=100, reward_at='2019-10-29 12:00:00' WHERE user_id=0 AND id=1
3. 检测UPDATE语句的执行返回值，如果返回1证明中奖成功，否则证明该奖品被其他人抢了

为什么要添加乐观锁

正常情况下获取奖品、然后把奖品更新给指定用户是没问题的。如果不添加user_id=0时，高并发场景下会出现下面的问题：

1. 两个用户同时查询到了1个未中奖的奖品(发生并发问题)
2. 将奖品的中奖用户更新为用户1，更新条件只有ID=奖品ID
3. 上述SQL执行是成功的，影响行数也是1，此时接口会返回用户1中奖
4. 接下来将中奖用户更新为用户2，更新条件也只有ID=奖品ID
5. 由于是同一个奖品，已经发给用户1的奖品会重新发放给用户2，此时影响行数为1，接口返回用户2也中奖
6. 所以该奖品的最终结果是发放给用户2
7. 用户1就会过来投诉活动方了，因为抽奖接口返回用户1中奖，但他的奖品被抢了，此时活动方只能赔钱了

添加乐观锁之后的抽奖流程

1. 更新用户1时的条件为id=红包ID AND user_id=0 ,由于此时红包未分配给任何人，用户1更新成功，接口返回用户1中奖
2. 当更新用户2时更新条件为id=红包ID AND user_id=0，由于此时该红包已经分配给用户1了，所以该条件不会更新任何记录，接口返回用户2中奖

乐观锁优缺点

优点

• 性能尚可，因为无锁
• 不会超发

缺点

• 通常不满足“先到先得”的活动规则，一旦发生并发，就会发生未中奖的情况，此时奖品库还有奖品

压测

在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Jmeter压测)：

• 500并发 500总请求数 平均响应时间331ms 发放成功数为31 吞吐量458.7/s

Redis实现

可以看到乐观锁的实现下争抢比太高，不是推荐的实现方法，下面通过Redis来优化这个秒杀业务。

Redis高性能的原因

• 单线程 省去了线程切换开销
• 基于内存的操作 虽然持久化操作涉及到硬盘访问，但是那是异步的，不会影响Redis的业务
• 使用了IO多路复用

实现流程

1. 活动开始前将数据库中奖品的code写入Redis队列中
2. 活动进行时使用lpop弹出队列中的元素
3. 如果获取成功，则使用UPDATE语法发放奖品UPDATE reward SET user_id=用户ID,reward_at=当前时间 WHERE code='奖品码'
4. 如果获取失败，则当前无可用奖品，提示未中奖即可

使用Redis的情况下并发访问是通过Redis的lpop()来保证的，该方法是原子方法，可以保证并发情况下也是一个个弹出的。

压测

在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Redis连接池代销100，Jmeter压测)：

• 500并发 500总请求数 平均响应时间48ms 发放成功数100 吞吐量497.0/s

结论

可以看到Redis的表现是稳定的，不会出现超发，且访问延迟少了8倍左右，吞吐量还没达到瓶颈，可以看出Redis对于高并发系统的性能提升是非常大的！接入成本也不算高，值得学习！

实验代码

// main.go
package main
import (
 "fmt"
 "github.com/go-redis/redis"
 _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
 "github.com/jinzhu/gorm"
 "log"
 "net/http"
 "strconv"
 "time"
)
type Envelope struct {
 Id int `gorm:"primary_key"`
 Code string
 UserId int
 CreatedAt time.Time
 RewardAt *time.Time
}
func (Envelope) TableName() string {
 return "envelope"
}
func (p *Envelope) BeforeCreate() error {
 p.CreatedAt = time.Now()
 return nil
}
const (
 QueueEnvelope = "envelope"
 QueueUser = "user"
)
var (
 db *gorm.DB
 redisClient *redis.Client
)
func init() {
 var err error
 db, err = gorm.Open("mysql", "root:root@tcp(localhost:3306)/test?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local")
 if err != nil {
 log.Fatal(err)
 }
 if err = db.DB().Ping(); err != nil {
 log.Fatal(err)
 }
 db.DB().SetMaxOpenConns(100)
 fmt.Println("database connected. pool size 10")
}
func init() {
 redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{
 Addr: "localhost:6379",
 DB: 0,
 PoolSize: 100,
 })
 if _, err := redisClient.Ping().Result(); err != nil {
 log.Fatal(err)
 }
 fmt.Println("redis connected. pool size 100")
}
// 读取Code写入Queue
func init() {
 envelopes := make([]Envelope, 0, 100)
 if err := db.Debug().Where("user_id=0").Limit(100).Find(&envelopes).Error; err != nil {
 log.Fatal(err)
 }
 if len(envelopes) != 100 {
 log.Fatal("不足100个奖品")
 }
 for i := range envelopes {
 if err := redisClient.LPush(QueueEnvelope, envelopes[i].Code).Err(); err != nil {
 log.Fatal(err)
 }
 }
 fmt.Println("load 100 envelopes")
}
func main() {
 http.HandleFunc("/envelope", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
 uid := r.Header.Get("x-user-id")
 if uid == "" {
 w.WriteHeader(401)
 _, _ = fmt.Fprint(w, "UnAuthorized")
 return
 }
 uidValue, err := strconv.Atoi(uid)
 if err != nil {
 w.WriteHeader(400)
 _, _ = fmt.Fprint(w, "Bad Request")
 return
 }
 // 检测用户是否抢过了
 if result, err := redisClient.HIncrBy(QueueUser, uid, 1).Result(); err != nil || result != 1 {
 w.WriteHeader(429)
 _, _ = fmt.Fprint(w, "Too Many Request")
 return
 }
 // 检测是否在队列中
 code, err := redisClient.LPop(QueueEnvelope).Result()
 if err != nil {
 w.WriteHeader(200)
 _, _ = fmt.Fprint(w, "No Envelope")
 return
 }
 // 发放红包
 envelope := &Envelope{}
 err = db.Where("code=?", code).Take(&envelope).Error
 if err == gorm.ErrRecordNotFound {
 w.WriteHeader(200)
 _, _ = fmt.Fprint(w, "No Envelope")
 return
 }
 if err != nil {
 w.WriteHeader(500)
 _, _ = fmt.Fprint(w, err)
 return
 }
 now := time.Now()
 envelope.UserId = uidValue
 envelope.RewardAt = &now
 rowsAffected := db.Where("user_id=0").Save(&envelope).RowsAffected // 添加user_id=0来验证Redis是否真的解决争抢问题
 if rowsAffected == 0 {
 fmt.Printf("发生争抢. id=%d\n", envelope.Id)
 w.WriteHeader(500)
 _, _ = fmt.Fprintf(w, "发生争抢. id=%d\n", envelope.Id)
 return
 }
 _, _ = fmt.Fprint(w, envelope.Code)
 })
 fmt.Println("listen on 8080")
 fmt.Println(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}