黑马Redis视频教程实战篇（四）

news/2024/12/2 18:07:38/

目录

一、秒杀优化

1.1、秒杀优化-异步秒杀思路

1.2、秒杀优化-Redis完成秒杀资格判断

1.3、秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化

二、Redis消息队列

2.1、认识消息队列

2.2、基于List实现消息队列

2.3、基于PubSub的消息队列

2.4、基于Stream的消息队列

2.5、基于Stream的消息队列-消费者组

2.6、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

一、秒杀优化

1.1、秒杀优化-异步秒杀思路

我们来回顾一下下单流程

当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤

1、查询优惠卷

2、判断秒杀库存是否足够

3、查询订单

4、校验是否是一人一单

5、扣减库存

6、创建订单

在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行， 这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行，那么如何加速呢？

在这里笔者想给大家分享一下课程内没有的思路，看看有没有小伙伴这么想，比如，我们可以不可以使用异步编排来做，或者说我开启N多线程，N多个线程，一个线程执行查询优惠卷，一个执行判断扣减库存，一个去创建订单等等，然后再统一做返回，这种做法和课程中有哪种好呢？答案是课程中的好，因为如果你采用我刚说的方式，如果访问的人很多，那么线程池中的线程可能一下子就被消耗完了，而且你使用上述方案，最大的特点在于，你觉得时效性会非常重要，但是你想想是吗？并不是，比如我只要确定他能做这件事，然后我后边慢慢做就可以了，我并不需要他一口气做完这件事，所以我们应当采用的是课程中，类似消息队列的方式来完成我们的需求，而不是使用线程池或者是异步编排的方式来完成这个需求。

优化方案：我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中，比如是否库存足够，比如是否一人一单，这样的操作，只要这种逻辑可以完成，就意味着我们是一定可以下单完成的，我们只需要进行快速的逻辑判断，根本就不用等下单逻辑走完，我们直接给用户返回成功， 再在后台开一个线程，后台线程慢慢的去执行queue里边的消息，这样程序不就超级快了吗？而且也不用担心线程池消耗殆尽的问题，因为这里我们的程序中并没有手动使用任何线程池，当然这里边有两个难点。

第一个难点是我们怎么在redis中去快速校验一人一单，还有库存判断。

第二个难点是由于我们校验和tomct下单是两个线程，那么我们如何知道到底哪个单他最后是否成功，或者是下单完成，为了完成这件事我们在redis操作完之后，我们会将一些信息返回给前端，同时也会把这些信息丢到异步queue中去，后续操作中，可以通过这个id来查询我们tomcat中的下单逻辑是否完成了。

我们现在来看看整体思路：当用户下单之后，判断库存是否充足只需要导redis中去根据key找对应的value是否大于0即可，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单，如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，整个过程需要保证是原子性的，我们可以使用lua来操作。

当以上判断逻辑走完之后，我们可以判断当前redis中返回的结果是否是0 ，如果是0，则表示可以下单，则将之前说的信息存入到到queue中去，然后返回，然后再来个线程异步的下单，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。

1.2、秒杀优化-Redis完成秒杀资格判断

需求：

  • 新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中

  • 基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功

  • 如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列

  • 开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

VoucherServiceImpl  

@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {// 保存优惠券save(voucher);// 保存秒杀信息SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());seckillVoucherService.save(seckillVoucher);//保存秒杀库存到Redis中stringRedisTemplate.opsForValue().set("seckill:stock:" + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}

完整lua表达式

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then-- 3.2.库存不足，返回1return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then-- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

当以上lua表达式执行完毕后，剩下的就是根据步骤3,4来执行我们接下来的任务了。

VoucherOrderServiceImpl

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {//获取用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();long orderId = redisIdWorker.nextId("order");// 1.执行lua脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();// 2.判断结果是否为0if (r != 0) {// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");}//TODO 保存阻塞队列// 3.返回订单idreturn Result.ok(orderId);
}

1.3、秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化

VoucherOrderServiceImpl

修改下单动作，现在我们去下单时，是通过lua表达式去原子执行判断逻辑，如果判断我出来不为0 ，则要么是库存不足，要么是重复下单，返回错误信息，如果是0，则把下单的逻辑保存到队列中去，然后异步执行。

//异步处理线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();//在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 用于线程池处理的任务
// 当初始化完毕后，就会去从对列中去拿信息private class VoucherOrderHandler implements Runnable{@Overridepublic void run() {while (true){try {// 1.获取队列中的订单信息VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();// 2.创建订单handleVoucherOrder(voucherOrder);} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);}}}private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {//1.获取用户Long userId = voucherOrder.getUserId();// 2.创建锁对象RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);// 3.尝试获取锁boolean isLock = redisLock.lock();// 4.判断是否获得锁成功if (!isLock) {// 获取锁失败，直接返回失败或者重试log.error("不允许重复下单！");return;}try {//注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);} finally {// 释放锁redisLock.unlock();}}//aprivate BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new  ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();long orderId = redisIdWorker.nextId("order");// 1.执行lua脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();// 2.判断结果是否为0if (r != 0) {// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");}VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();// 2.3.订单idlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");voucherOrder.setId(orderId);// 2.4.用户idvoucherOrder.setUserId(userId);// 2.5.代金券idvoucherOrder.setVoucherId(voucherId);// 2.6.放入阻塞队列orderTasks.add(voucherOrder);//3.获取代理对象proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();//4.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}@Transactionalpublic  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();// 5.1.查询订单int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();// 5.2.判断是否存在if (count > 0) {// 用户已经购买过了log.error("用户已经购买过了");return ;}// 6.扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1.eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0.update();if (!success) {// 扣减失败log.error("库存不足");return ;}save(voucherOrder);}

二、Redis消息队列

2.1、认识消息队列

什么是消息队列：字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：

  • 消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）（菜鸟驿站）

  • 生产者：发送消息到消息队列（快递员）

  • 消费者：从消息队列获取消息并处理消息（我们）

使用队列的好处在于 解耦：所谓解耦，举一个生活中的例子就是：快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去，我们(消费者)从快递柜里边去拿东西，这就是一个异步，如果耦合，那么这个快递员相当于直接把快递交给你，这事固然好，但是万一你不在家，那么快递员就会一直等你，这就浪费了快递员的时间，所以这种思想在我们日常开发中，是非常有必要的。

这种场景在我们秒杀中就变成了：我们下单之后，利用redis去进行校验下单条件，再通过队列把消息发送出去，然后再启动一个线程去消费这个消息，完成解耦，同时也加快我们的响应速度。

这里我们可以使用一些现成的mq，比如kafka，rabbitmq等等，但是呢，如果没有安装mq，我们也可以直接使用redis提供的mq方案，降低我们的部署和学习成本。

 Redis共有三种方式实现消息队列：

  1. 基于List实现
  2. 基于PubSub实现
  3. 基于Stream实现（Stream是Redis5.0的新特性）

2.2、基于List实现消息队列

消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。

队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

基于List的消息队列有哪些优缺点？优点：

  • 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限

  • 基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证

  • 可以满足消息有序性

缺点：

  • 无法避免消息丢失（假如我现在从redis队列里取到一条消息，还没开始处理就挂掉了，或者异常了，那这条消息就丢失了，brpop命令在你get到后就直接在队列里remove了）

  • 只支持单消费者

 

2.3、基于PubSub的消息队列

PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道 PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息 PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道。

基于PubSub的消息队列有哪些优缺点？优点：

  • 采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点：

  • 不支持数据持久化

  • 无法避免消息丢失

  • 消息堆积有上限，超出时数据丢失

 

2.4、基于Stream的消息队列

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。

发送消息的命令：

例如：

 

读取消息的方式之一：XREAD

 例如，使用XREAD读取第一个消息：

XREAD阻塞方式，读取最新的消息：

 

在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果，伪代码如下：

注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题。

STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：

  • 消息可回溯

  • 一个消息可以被多个消费者读取

  • 可以阻塞读取

  • 有消息漏读的风险

 

2.5、基于Stream的消息队列-消费者组

消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：

创建消费者组：

key：队列名称

groupName：消费者组名称

ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息

MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列其它常见命令：

删除指定的消费者组

XGROUP DESTORY key groupName

给指定的消费者组添加消费者

XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername

删除消费者组中的指定消费者

XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername

从消费者组读取消息：

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

  • group：消费组名称

  • consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者

  • count：本次查询的最大数量

  • BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间

  • NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认

  • STREAMS key：指定队列名称

  • ID：获取消息的起始ID：

    • ">"：从下一个未消费的消息开始

    • 其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

消费者监听消息的基本思路：

STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：

  • 消息可回溯

  • 可以多消费者争抢消息，加快消费速度

  • 可以阻塞读取

  • 没有消息漏读的风险

  • 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

最后我们来个小对比：

 

2.6、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

需求：

  • 创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders

  • 修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId

  • 项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单

修改lua表达式,新增3.6

 VoucherOrderServiceImpl

private class VoucherOrderHandler implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {try {// 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed()));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环continue;}// 解析数据MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单createVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);//处理异常消息handlePendingList();}}}private void handlePendingList() {while (true) {try {// 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1),StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0")));// 2.判断订单信息是否为空if (list == null || list.isEmpty()) {// 如果为null，说明没有异常消息，结束循环break;}// 解析数据MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> value = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);// 3.创建订单createVoucherOrder(voucherOrder);// 4.确认消息 XACKstringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理pendding订单异常", e);try{Thread.sleep(20);}catch(Exception e){e.printStackTrace();}}}}
}

http://www.ppmy.cn/news/136737.html

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