這篇文章主要介紹了如何使用Redis優(yōu)化高并發(fā)場景下的接口性能,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
使用Redis優(yōu)化高并發(fā)場景下的接口性能
數(shù)據(jù)庫樂觀鎖
隨著雙12的臨近,各種促銷活動開始變得熱門起來,比較主流的有秒殺、搶優(yōu)惠券、拼團等等。
涉及到高并發(fā)爭搶同一個資源的主要場景有秒殺和搶優(yōu)惠券。
活動規(guī)則
獎品數(shù)量有限,比如100個
不限制參與用戶數(shù)
每個用戶只能參與1次秒殺
活動要求
不能多發(fā),也不能少發(fā),100個獎品要全部發(fā)出去
1個用戶最多搶1個獎品
遵循先到先得原則,先來的用戶有獎品
悲觀鎖性能太差,本文不予討論,討論一下使用樂觀鎖解決高并發(fā)問題的優(yōu)缺點。
數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
未中獎時UserId為0,RewardAt為NULL
中獎時UserId為中獎用戶ID,RewardAt為中獎時間
樂觀鎖實現(xiàn)
樂觀鎖實際上并不存在真正的鎖,樂觀鎖是利用數(shù)據(jù)的某個字段來做的,比如本文的例子就是以UserId來實現(xiàn)的。
實現(xiàn)流程如下:
1、查詢UserId為0的獎品,如果未找到則提示無獎品
SELECT * FROM envelope WHERE user_id=0 LIMIT 1`
2、更新獎品的用戶ID和中獎時間(假設(shè)獎品ID為1,中獎用戶ID為100,當(dāng)前時間為2019-10-29 12:00:00),這里的user_id=0就是我們的樂觀鎖了。
UPDATE envelope SET user_id=100, reward_at='2019-10-29 12:00:00' WHERE user_id=0 AND id=1`
3、檢測UPDATE語句的執(zhí)行返回值,如果返回1證明中獎成功,否則證明該獎品被其他人搶了
為什么要添加樂觀鎖
正常情況下獲取獎品、然后把獎品更新給指定用戶是沒問題的。如果不添加user_id=0時,高并發(fā)場景下會出現(xiàn)下面的問題:
兩個用戶同時查詢到了1個未中獎的獎品(發(fā)生并發(fā)問題)
將獎品的中獎用戶更新為用戶1,更新條件只有ID=獎品ID
上述SQL執(zhí)行是成功的,影響行數(shù)也是1,此時接口會返回用戶1中獎
接下來將中獎用戶更新為用戶2,更新條件也只有ID=獎品ID
由于是同一個獎品,已經(jīng)發(fā)給用戶1的獎品會重新發(fā)放給用戶2,此時影響行數(shù)為1,接口返回用戶2也中獎
所以該獎品的最終結(jié)果是發(fā)放給用戶2
用戶1就會過來投訴活動方了,因為抽獎接口返回用戶1中獎,但他的獎品被搶了,此時活動方只能賠錢了
添加樂觀鎖之后的抽獎流程
1.更新用戶1時的條件為id=紅包ID AND user_id=0 ,由于此時紅包未分配給任何人,用戶1更新成功,接口返回用戶1中獎
2.當(dāng)更新用戶2時更新條件為id=紅包ID AND user_id=0,由于此時該紅包已經(jīng)分配給用戶1了,所以該條件不會更新任何記錄,接口返回用戶2中獎
樂觀鎖優(yōu)缺點
優(yōu)點
性能尚可,因為無鎖
不會超發(fā)
缺點
通常不滿足“先到先得”的活動規(guī)則,一旦發(fā)生并發(fā),就會發(fā)生未中獎的情況,此時獎品庫還有獎品
壓測
在MacBook Pro 2018上的壓測表現(xiàn)如下(Golang實現(xiàn)的HTTP服務(wù)器,MySQL連接池大小100,Jmeter壓測):
500并發(fā) 500總請求數(shù) 平均響應(yīng)時間331ms 發(fā)放成功數(shù)為31 吞吐量458.7/s
可以看到樂觀鎖的實現(xiàn)下爭搶比太高,不是推薦的實現(xiàn)方法,下面通過Redis來優(yōu)化這個秒殺業(yè)務(wù)。
單線程 省去了線程切換開銷
基于內(nèi)存的操作 雖然持久化操作涉及到硬盤訪問,但是那是異步的,不會影響Redis的業(yè)務(wù)
使用了IO多路復(fù)用
活動開始前將數(shù)據(jù)庫中獎品的code寫入Redis隊列中
活動進行時使用lpop彈出隊列中的元素
如果獲取成功,則使用UPDATE語法發(fā)放獎品
UPDATE reward SET user_id=用戶ID,reward_at=當(dāng)前時間 WHERE code='獎品碼'
如果獲取失敗,則當(dāng)前無可用獎品,提示未中獎即可
使用Redis的情況下并發(fā)訪問是通過Redis的lpop()來保證的,該方法是原子方法,可以保證并發(fā)情況下也是一個個彈出的。
在MacBook Pro 2018上的壓測表現(xiàn)如下(Golang實現(xiàn)的HTTP服務(wù)器,MySQL連接池大小100,Redis連接池代銷100,Jmeter壓測):
500并發(fā) 500總請求數(shù) 平均響應(yīng)時間48ms 發(fā)放成功數(shù)100 吞吐量497.0/s
可以看到Redis的表現(xiàn)是穩(wěn)定的,不會出現(xiàn)超發(fā),且訪問延遲少了8倍左右,吞吐量還沒達(dá)到瓶頸,可以看出Redis對于高并發(fā)系統(tǒng)的性能提升是非常大的!接入成本也不算高,值得學(xué)習(xí)!
// 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") } // 讀取Code寫入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個獎品") } 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 } // 檢測用戶是否搶過了 if result, err := redisClient.HIncrBy(QueueUser, uid, 1).Result(); err != nil || result != 1 { w.WriteHeader(429) _, _ = fmt.Fprint(w, "Too Many Request") return } // 檢測是否在隊列中 code, err := redisClient.LPop(QueueEnvelope).Result() if err != nil { w.WriteHeader(200) _, _ = fmt.Fprint(w, "No Envelope") return } // 發(fā)放紅包 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來驗證Redis是否真的解決爭搶問題 if rowsAffected == 0 { fmt.Printf("發(fā)生爭搶. id=%d\n", envelope.Id) w.WriteHeader(500) _, _ = fmt.Fprintf(w, "發(fā)生爭搶. id=%d\n", envelope.Id) return } _, _ = fmt.Fprint(w, envelope.Code) }) fmt.Println("listen on 8080") fmt.Println(http.ListenAndServe(":8080", nil)) }
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