这篇文章主要介绍了如何使用Redis优化高并发场景下的接口性能，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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12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。
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
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
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：
两个用户同时查询到了1个未中奖的奖品(发生并发问题)
将奖品的中奖用户更新为用户1，更新条件只有ID=奖品ID
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
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
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
所以该奖品的最终结果是发放给用户2
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
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。
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
活动开始前将数据库中奖品的code写入Redis队列中
活动进行时使用lpop弹出队列中的元素
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'
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。
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
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！
重庆分公司
重庆分公司
// 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))
}感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“如何使用Redis优化高并发场景下的接口性能”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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