Redis+Lua解决高并发场景抢购秒杀问题
liuian 2024-12-25 14:00 61 浏览
转 载: itbsl
原文链接:https://www.cnblogs.com/itbsl/p/15021263.html
今天介绍一些如何使用PHP+Redis+Lua解决高并发下商品超卖问题。
为何要使用Lua脚本解决商品超卖的问题呢?
- Redis在2.6版本后原生支持Lua脚本功能,允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行。
- 将复杂的或者多步的redis操作,写为一个脚本,一次提交给redis执行,减少反复连接redis的次数,提升性能。
- 原子操作。Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他请求插入。因此在脚本运行过程中无需担心会出现静态条件,无需使用事务。
- 复用。客户端发送的脚本会永久存在redis中,这样其他客户端可以复用这一脚本,而不需要使用代码完成相同的逻辑。
首先,编写lua脚本,脚本名为secKill.lua:
-- 接收参数
local user_id = KEYS[1]
local goods_id = KEYS[2]
-- 拼接字符串
local stock_key = "secKill:"..goods_id..":stock" -- 秒杀商品库存key
local users_key = "secKill:"..goods_id..":users" -- 成功秒杀商品的用户集合key
-- 判断用户是否已经成功秒杀过该商品,如果已经存在在集合中,说明已经成功秒杀该商品,直接返回标志2,防止重复抢购
local user_exists = redis.call('sismember', users_key, user_id)
if tonumber(user_exists, 10) == 1 then
return 2
end
-- 获取当前商品库存,如果库存小于等于0,表名商品已经被抢购完了,否则库存-1,并将抢购成功的用户放入集合中
local left_goods_count = redis.call('get', stock_key)
if tonumber(left_goods_count, 10) <= 0 then
return 0
else
redis.call('decr', stock_key)
redis.call('sadd', users_key, user_id)
end
return 1
上述代码中返回的数字0,1,2只是一种约定,自己可以根据自己的有业务约定不同状态返回的值。示例代码0:库存为0,1:秒杀成功,2:已秒杀成功的用户重复抢购。
lua脚本编写完成后,使用redis-cli命令生成该脚本的sha秘钥
redis-cli script load "$(cat /usr/local/redis/lua/secKill.lua)"
"63454a53284d9f6b30bdb6e5e12796a74f61f718"
最后,拿到lua脚本的sha秘钥,我们就可以在我们的代码中使用了。
$redis = new Redis();
$redis->connect("192.168.111.128", 6379);
$goodsId = 11211;
$userId = mt_rand(10000, 99999);
$res = $redis->evalSha('63454a53284d9f6b30bdb6e5e12796a74f61f718', [$userId, $goodsId], 2);
可以看到,我们将抢购逻辑写到lua脚本后,PHP代码就变得很少了,仅仅只有5行代码。
编写好代码,接着我们开始对上述代码进行测试。
首先,我们需要设置商品的库存量,正常逻辑是在后台商品管理页填写具体商品的库存量,此处假设我们的商品ID是11211(这个数字是不是很熟悉?是的,这是memcached的默认端口),商品数量为10个。
$redis-cli
> set secKill:11211:stock 10
我们使用ab压测工具模拟2000个用户并发量200来模拟抢购商品ID为11211的商品。
$ ab -n 2000 -c 200 http://www.master.com/index.php
如果没有ab工具需要使用 yum -y install httpd-tools安装
压测完成后,我们通过RedisDesktopManager(RDM)软件来查看抢购结果,可以看到即使是200的并发量,最终也只有10个用户抢购到商品,并且抢购成功的用户被写入到了secKill:11211:users的集合中,我们可以另外开一个守护进程专门用于从集合中获取用户ID处理后续事宜(将数据落盘写入数据库、给用户发短信等)
使用Redis+Lua来解决抢购秒杀类问题是当前比较流行的一种做法,希望对正在开发秒杀抢购功能的你能产生帮助。
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