Redis實(shí)現(xiàn)庫(kù)存扣減的解決方案防止商品超賣(mài)
Redis 如何實(shí)現(xiàn)庫(kù)存扣減操作？如何防止商品被超賣(mài)？
基于數(shù)據(jù)庫(kù)單庫(kù)存 基于數(shù)據(jù)庫(kù)多庫(kù)存 基于redis 基于redis實(shí)現(xiàn)扣減庫(kù)存的具體實(shí)現(xiàn) 初始化庫(kù)存回調(diào)函數(shù)（IStockCallback） 扣減庫(kù)存服務(wù)（StockService）。
在日常開(kāi)發(fā)中有很多地方都有類(lèi)似扣減庫(kù)存的操作，比如電商系統(tǒng)中的商品庫(kù)存，抽獎(jiǎng)系統(tǒng)中的獎(jiǎng)品庫(kù)存等。
解決方案
1. 使用mysql數(shù)據(jù)庫(kù)
使用一個(gè)字段來(lái)存儲(chǔ)庫(kù)存，每次扣減庫(kù)存去更新這個(gè)字段。
2. 還是使用數(shù)據(jù)庫(kù)
但是將庫(kù)存分層多份存到多條記錄里面，扣減庫(kù)存的時(shí)候路由一下，這樣子增大了并發(fā)量，但是還是避免不了大量的去訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)更新庫(kù)存。
3. 將庫(kù)存放到redis使用redis的incrby特性來(lái)扣減庫(kù)存。
分析
在上面的第一種和第二種方式都是基于數(shù)據(jù)來(lái)扣減庫(kù)存。
[基于數(shù)據(jù)庫(kù)單庫(kù)存]
第一種方式在所有請(qǐng)求都會(huì)在這里等待鎖，獲取鎖有去扣減庫(kù)存。在并發(fā)量不高的情況下可以使用，但是一旦并發(fā)量大了就會(huì)有大量請(qǐng)求阻塞在這里，導(dǎo)致請(qǐng)求超時(shí)，進(jìn)而整個(gè)系統(tǒng)雪崩；而且會(huì)頻繁的去訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，大量占用數(shù)據(jù)庫(kù)資源，所以在并發(fā)高的情況下這種方式不適用。
[基于數(shù)據(jù)庫(kù)多庫(kù)存]
第二種方式其實(shí)是第一種方式的優(yōu)化版本，在一定程度上提高了并發(fā)量，但是在還是會(huì)大量的對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)做更新操作大量占用數(shù)據(jù)庫(kù)資源。
基于數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)扣減庫(kù)存還存在的一些問(wèn)題：
用數(shù)據(jù)庫(kù)扣減庫(kù)存的方式，扣減庫(kù)存的操作必須在一條語(yǔ)句中執(zhí)行，不能先selec在update，這樣在并發(fā)下會(huì)出現(xiàn)超扣的情況。如：
update number set x=x-1 where x > 0
- MySQL自身對(duì)于高并發(fā)的處理性能就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，一般來(lái)說(shuō)，MySQL的處理性能會(huì)隨著并發(fā)thread上升而上升，但是到了一定的并發(fā)度之后會(huì)出現(xiàn)明顯的拐點(diǎn)，之后一路下降，最終甚至?xí)葐蝨hread的性能還要差。
- 當(dāng)減庫(kù)存和高并發(fā)碰到一起的時(shí)候，由于操作的庫(kù)存數(shù)目在同一行，就會(huì)出現(xiàn)爭(zhēng)搶InnoDB行鎖的問(wèn)題，導(dǎo)致出現(xiàn)互相等待甚至死鎖，從而大大降低MySQL的處理性能，最終導(dǎo)致前端頁(yè)面出現(xiàn)超時(shí)異常。
[基于redis]
針對(duì)上述問(wèn)題的問(wèn)題我們就有了第三種方案，將庫(kù)存放到緩存，利用redis的incrby特性來(lái)扣減庫(kù)存，解決了超扣和性能問(wèn)題。但是一旦緩存丟失需要考慮恢復(fù)方案。比如抽獎(jiǎng)系統(tǒng)扣獎(jiǎng)品庫(kù)存的時(shí)候，初始庫(kù)存=總的庫(kù)存數(shù)-已經(jīng)發(fā)放的獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)，但是如果是異步發(fā)獎(jiǎng)，需要等到MQ消息消費(fèi)完了才能重啟redis初始化庫(kù)存，否則也存在庫(kù)存不一致的問(wèn)題。
基于redis實(shí)現(xiàn)扣減庫(kù)存的具體實(shí)現(xiàn)
- 我們使用redis的lua腳本來(lái)實(shí)現(xiàn)扣減庫(kù)存
- 由于是分布式環(huán)境下所以還需要一個(gè)分布式鎖來(lái)控制只能有一個(gè)服務(wù)去初始化庫(kù)存
- 需要提供一個(gè)回調(diào)函數(shù)，在初始化庫(kù)存的時(shí)候去調(diào)用這個(gè)函數(shù)獲取初始化庫(kù)存
[初始化庫(kù)存回調(diào)函數(shù)(IStockCallback )]
/**
* 獲取庫(kù)存回調(diào)
* @author yuhao.wang
*/
public interface IStockCallback {
/**
* 獲取庫(kù)存
* @return
*/
int getStock();
}[扣減庫(kù)存服務(wù)（StockService）]
/**
* 扣庫(kù)存
*
* @author yuhao.wang
*/
@Service
public class StockService {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StockService.class);
/**
* 不限庫(kù)存
*/
public static final long UNINITIALIZED_STOCK = -3L;
/**
* Redis 客戶(hù)端
*/
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
/**
* 執(zhí)行扣庫(kù)存的腳本
*/
public static final String STOCK_LUA;
static {
/**
*
* @desc 扣減庫(kù)存Lua腳本
* 庫(kù)存（stock）-1：表示不限庫(kù)存
* 庫(kù)存（stock）0：表示沒(méi)有庫(kù)存
* 庫(kù)存（stock）大于0：表示剩余庫(kù)存
*
* @params 庫(kù)存key
* @return
* -3:庫(kù)存未初始化
* -2:庫(kù)存不足
* -1:不限庫(kù)存
* 大于等于0:剩余庫(kù)存（扣減之后剩余的庫(kù)存）
* redis緩存的庫(kù)存(value)是-1表示不限庫(kù)存，直接返回1
*/
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then");
sb.append(" local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]));");
sb.append(" local num = tonumber(ARGV[1]);");
sb.append(" if (stock == -1) then");
sb.append(" return -1;");
sb.append(" end;");
sb.append(" if (stock >= num) then");
sb.append(" return redis.call('incrby', KEYS[1], 0 - num);");
sb.append(" end;");
sb.append(" return -2;");
sb.append("end;");
sb.append("return -3;");
STOCK_LUA = sb.toString();
}
/**
* @param key 庫(kù)存key
* @param expire 庫(kù)存有效時(shí)間,單位秒
* @param num 扣減數(shù)量
* @param stockCallback 初始化庫(kù)存回調(diào)函數(shù)
* @return -2:庫(kù)存不足; -1:不限庫(kù)存; 大于等于0:扣減庫(kù)存之后的剩余庫(kù)存
*/
public long stock(String key, long expire, int num, IStockCallback stockCallback) {
long stock = stock(key, num);
// 初始化庫(kù)存
if (stock == UNINITIALIZED_STOCK) {
RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate, key);
try {
// 獲取鎖
if (redisLock.tryLock()) {
// 雙重驗(yàn)證，避免并發(fā)時(shí)重復(fù)回源到數(shù)據(jù)庫(kù)
stock = stock(key, num);
if (stock == UNINITIALIZED_STOCK) {// 獲取初始化庫(kù)存final int initStock = stockCallback.getStock();// 將庫(kù)存設(shè)置到redisredisTemplate.opsForValue().set(key, initStock, expire, TimeUnit.SECONDS);// 調(diào)一次扣庫(kù)存的操作stock = stock(key, num);
}
}
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
} finally {
redisLock.unlock();
}
}
return stock;
}
/**
* 加庫(kù)存(還原庫(kù)存)
*
* @param key 庫(kù)存key
* @param num 庫(kù)存數(shù)量
* @return
*/
public long addStock(String key, int num) {
return addStock(key, null, num);
}
/**
* 加庫(kù)存
*
* @param key 庫(kù)存key
* @param expire 過(guò)期時(shí)間（秒）
* @param num 庫(kù)存數(shù)量
* @return
*/
public long addStock(String key, Long expire, int num) {
boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
// 判斷key是否存在，存在就直接更新
if (hasKey) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, num);
}
Assert.notNull(expire,"初始化庫(kù)存失敗，庫(kù)存過(guò)期時(shí)間不能為null");
RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate, key);
try {
if (redisLock.tryLock()) {
// 獲取到鎖后再次判斷一下是否有key
hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
if (!hasKey) {
// 初始化庫(kù)存
redisTemplate.opsForValue().set(key, num, expire, TimeUnit.SECONDS);
}
}
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
} finally {
redisLock.unlock();
}
return num;
}
/**
* 獲取庫(kù)存
*
* @param key 庫(kù)存key
* @return -1:不限庫(kù)存; 大于等于0:剩余庫(kù)存
*/
public int getStock(String key) {
Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key);
return stock == null ? -1 : stock;
}
/**
* 扣庫(kù)存
*
* @param key 庫(kù)存key
* @param num 扣減庫(kù)存數(shù)量
* @return 扣減之后剩余的庫(kù)存【-3:庫(kù)存未初始化; -2:庫(kù)存不足; -1:不限庫(kù)存; 大于等于0:扣減庫(kù)存之后的剩余庫(kù)存】
*/
private Long stock(String key, int num) {
// 腳本里的KEYS參數(shù)
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add(key);
// 腳本里的ARGV參數(shù)
List<String> args = new ArrayList<>();
args.add(Integer.toString(num));
long result = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() {
@Override
public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
Object nativeConnection = connection.getNativeConnection();
// 集群模式和單機(jī)模式雖然執(zhí)行腳本的方法一樣，但是沒(méi)有共同的接口，所以只能分開(kāi)執(zhí)行
// 集群模式
if (nativeConnection instanceof JedisCluster) {
return (Long) ((JedisCluster) nativeConnection).eval(STOCK_LUA, keys, args);
}
// 單機(jī)模式
else if (nativeConnection instanceof Jedis) {
return (Long) ((Jedis) nativeConnection).eval(STOCK_LUA, keys, args);
}
return UNINITIALIZED_STOCK;
}
});
return result;
}
}[調(diào)用]
/**
* @author yuhao.wang
*/
@RestController
public class StockController {
@Autowired
private StockService stockService;
@RequestMapping(value = "stock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
public Object stock() {
// 商品ID
long commodityId = 1;
// 庫(kù)存ID
String redisKey = "redis_key:stock:" + commodityId;
long stock = stockService.stock(redisKey, 60 * 60, 2, () -> initStock(commodityId));
return stock >= 0;
}
/**
* 獲取初始的庫(kù)存
*
* @return
*/
private int initStock(long commodityId) {
// TODO 這里做一些初始化庫(kù)存的操作
return 1000;
}
@RequestMapping(value = "getStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
public Object getStock() {
// 商品ID
long commodityId = 1;
// 庫(kù)存ID
String redisKey = "redis_key:stock:" + commodityId;
return stockService.getStock(redisKey);
}
@RequestMapping(value = "addStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
public Object addStock() {
// 商品ID
long commodityId = 2;
// 庫(kù)存ID
String redisKey = "redis_key:stock:" + commodityId;
return stockService.addStock(redisKey, 2);
}
}
結(jié)語(yǔ)
到此這篇關(guān)于Redis如何實(shí)現(xiàn)庫(kù)存扣減操作？如何防止商品被超賣(mài)？的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis庫(kù)存扣減內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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