一、场景分析
微信抢红包已经在我们生活中很常见的场景了，特别是年底公司开年会和春节2个时间段，长辈领导都发红包，手都点抽筋了，也没抢到多少。
在这段时间里，对于单个群里的单个红包，qps也是上千的，对于整个微信红包系统，高峰的并发量是上亿的。
高峰的抢红包有3大特点：
- 包红包的人多：也就是创建红包的任务比较多，即红包系统是以单个红包的任务来区分，特点就是在高峰期红包任务多。
- 抢红包的人更多：当你发红包出去后，是几十甚至几百人来抢你的红包，即单红包的请求并发量大。
- 低延迟：当你发现红包时，要越快抢到越开心，所以要求抢红包的响应速度要快，一般1秒响应。
二、技术方案
1.包红包
先把金额拆解为小金额的红包，例如 总金额1000元，发10个，用户在点保存的时候，就自动拆解为10个随机小红包。
这里的存储就是个难题，多个金额（例如10个小金额的红包）如何存储？
2.抢红包
高并发的抢红包时核心的关键技术，就是控制各个小红包的操作的原子性。
例如 10个红包在100人的群里被抢，10个红包被抢走一个的同时要红包的库存减1，即剩下19个。在整个过程中抢走一个和红包库存减1个是一个原子操作。
list的pop操作弹出一个元素的同时会自动从队列里面剔除该元素，它是一个原子性操作。
三、案例实战
包红包
@GetMapping(value = "/set")
public long setRedpacket(int total, int count) {
//拆解红包
Integer[] packet= this.splitRedPacket(total,count);
//为红包生成全局唯一id
long n=this.incrementId();
//采用list存储红包
String key=RED_PACKET_KEY+n;
this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,packet);
//设置3天过期
this.redisTemplate.expire(key,3, TimeUnit.DAYS);
log.info("拆解红包{}={}",key,packet);
return n;
}
拆解红包
public Integer[] splitRedPacket(int total, int count) {
int use = 0;
Integer[] array = new Integer[count];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < count; i++) {
if (i == count - 1)
array[i] = total - use;
else {
// 红包随机金额浮动系数
int avg = (total - use) * 2 / (count - i);
array[i] = 1 + random.nextInt(avg - 1);
}
use = use + array[i];
}
return array;
}
抢红包
@GetMapping(value = "/rob")
public int rob(long redid,long userid) {
//第一步：验证该用户是否抢过
Object packet=this.redisTemplate.opsForHash().get(RED_PACKET_CONSUME_KEY+redid,String.valueOf(userid));
if(packet==null){
//第二步：从list队列，弹出一个红包
Object obj=this.redisTemplate.opsForList().leftPop(RED_PACKET_KEY+redid);
if(obj!=null){
//第三步：抢到红包存起来
this.redisTemplate.opsForHash().put(RED_PACKET_CONSUME_KEY+redid,String.valueOf(userid),obj);
log.info("用户={}抢到{}",userid,obj);
//TODO 异步把数据落地到数据库上
return (Integer) obj;
}
//-1 代表抢完
return -1;
}
//-2 代表已抢
return -2;
}
到此这篇关于Redis分布式缓存：微信抢红包解决方案的文章就介绍到这了,更多相关Redis微信抢红包内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
