这篇文章给大家介绍redis lua脚本实战和减库存的实现是怎样的,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
前言
我们都知道redis是高性能高并发系统必不可少的kv中间件,它以高性能,高并发著称,我们常常用它做缓存,将热点数据或者是万年不变的数据缓存到redis中,查询的时候直接查询redis,减轻db的压力,分布式系统中我们也会拿它来做分布式锁,分布式id,幂等来解决一些分布式问题,redis也支持lua脚本,而且能够保证lua脚本执行过程中原子性,这就使得它的应用场景很多,也很典型,在redisson这个redis客户端中,它的各种分布式锁底层就是使用lua来实现的。本文主要是学习一下redis lua脚本的编写,以及在redisson这个redis客户端中是怎样使用的,实战一下秒杀场景redis减库存lua脚本的编写,并伪真实环境压测查看效果。
1.redisson介绍
redisson是一个redis的客户端,它拥有丰富的功能,而且支持redis的各种模式,什么单机,集群,哨兵的都支持,各种各样的分布式锁实现,什么分布式重入锁,红锁,读写锁,信号量的,然后它操作redis的常用数据结构就跟操作jdk的各种集合一样简单。
这里我们稍微演示下,不做过多的介绍,api毕竟只是个api,有意思的都在它背后各种原理。
maven依赖
<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.8.1</version></dependency>
创建RedissonClient对象
Config config = new Config();config.useSingleServer() .setAddress("redis://xxx:xx");RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
它的功能超级多,下面只是列举了一些常用的,还有什么Bloom过滤器,队列等等。
// stringredissonClient.getBucket("name").set("zhangsan");redissonClient.getBucket("name").get();// hashRMap<Object, Object> user = redissonClient.getMap("user");user.put("name","zhangsan");user.put("age",11);// listRList<String> names = redissonClient.getList("names");names.add("zhangsan");names.add("lisi");names.add("wangwu");// setRSet<Object> nameSet = redissonClient.getSet("names");nameSet.add("lisi");nameSet.add("lisi");//lockRLock lock = redissonClient.getLock("lock");lock.lock();lock.unlock();// 分布式idRAtomicLong id = redissonClient.getAtomicLong("id");long l = id.incrementAndGet();
2. redis lua脚本编写与执行
其实redis中的lua脚本并不难,你也不需要把lua语言再去重学一遍,全凭感觉就好了,使用的时候去查下语法就ok了。
脚本中就一个redis.call() 应该算是函数吧(方法也可以),比如我要使用lua脚本实现set动作,就可以这样写
return redis.call('set','name','zhangsan');
其实就是跟redis交互命令一个样子,再使用lua语言做一些条件分支,循环啥的,就完成了一些稍微复杂的逻辑。
下面自己写一遍扣减库存的逻辑,你就会这个玩意了。
上面是介绍了lua脚本的编写,下面我们介绍下这个执行。
不管是redis自己带的那个客户端,还是jedis,jediscluster,redistemplate,redisson这些客户端都是支持lua脚本api的,其实就是eval,evalsha,scriptload 这几个命令用的比较频繁,我这里把菜鸟教程上面关于介绍redis脚本命令截图过来
多说无益,这里直接使用redisson客户端实践一下。
public class RedisLua { private static final Config config ; private static final RedissonClient redisson ; static { config = new Config(); config.useSingleServer() .setAddress("redis://ip:port"); redisson = Redisson.create(config); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { redisson.getBucket("name").set(11); RScript script = redisson.getScript(); String result = script.eval(RScript.Mode.READ_ONLY, new StringCodec(),"return redis.call('get','name');", RScript.ReturnType.VALUE); System.out.println(result); }}
可以看到就是使用getScript方法获取一个script对象,然后调用script 对象的eval方法,这个script对象其实还是用好多个方法的,evalSha等等,可以自己研究下。然后就是通过lua脚本获取我上面set进去的name值。
我们在看上面菜鸟教程对脚本命令的介绍的时候,还发现有key… arg…这些东西,这个我认为就是动态替换(传参)的。
比如我现在不获取name这个key的值了,我要获取age 的,或者是我要直接set一个值,这个时候我就可以lua脚本中有两个变量与你传的参数对等起来
KEYS[1] ARGV[1]
你可以看作是数组,不过它的位置是从1开始的。
RScript script = redisson.getScript();List<Object> keys=new ArrayList<>();keys.add("age");String re = script.eval( RScript.Mode.READ_WRITE, new StringCodec(), "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1]);", RScript.ReturnType.VALUE, keys,1);Object age = redisson.getBucket("age").get();System.out.println(age);
KEYS[1] 就对应这age, ARGV[1]就对应1,同理,KEYS[2] 就对应keys集合中的第二个元素。
3.redis减库存lua脚本
先介绍下下单减库存是怎么干的吧,其实一般库存有可用库存与预占库存,再下单的时候,就将可用库存减去你购买的商品数量看看是否是小于0,如果是小于0的话,说明库存不够了,就不让下单购买了,如果可用库存充足,可用库存减去购买商品数量,预占库存加上你购买商品数量,当用户超时未支付或者是手动取消订单的时候,就会去预占库减去用户购买商品数,可用库存加上商品数,其实还有一个已售库存,商家发货,已售库存加上商品数,预占减去商品数,大体上是这个逻辑。
现在可以想下,如果让你来实现下单预占库存的功能,你会怎么做,数据库三个库存字段这个不用说了。
首先你得先把可售库存查询出来,然后与购买商品数量进行比较,如果是可售库存大于这个购买商品数量,就可以购买,更新可售库存与预占库存。
如果上面这段代码逻辑你不加一些特殊手段的处理,那ok,高并发场景下绝对会出现超卖现象。
如果是秒杀场景呢?血亏。
这个时候我们可能会增加一些特殊手段来解决,比如说加锁,加分布式锁,将这一段的业务逻辑锁住,这个时候就不会出现那种超卖现象了, 但是这个中情况如果售罄的话,也会一直查询数据库。秒杀的时候,流量那么高,你不能让这么大的流量直接查库,如果商品售罄直接返回就可以了,不用再查询数据库了。
一般秒杀的时候,会将商品的库存同步推到redis中,流量过来的时候,会先扣减redis的库存,如果redis成功了,才扣减数据库中的库存,如果redis中的库存没了,直接返回就ok,这样大流量就不会直接冲击数据库了,那么redis要实现这段逻辑的话,就需要lua脚本的原子性了。
接下来我们就实现一下lua脚本扣减库存逻辑。
public static final String LOCK_STOCK_LUA= "local counter = redis.call('hget',KEYS[1],ARGV[1]); \n" + "local result = counter - ARGV[2];" + "if(result>=0 ) then \n" + " redis.call('hset',KEYS[1],ARGV[1],result);\n" + " redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[3],ARGV[2]);\n" + " return 1;\n" + "end;\n" + "return 0;\n";
我这里已经写好了,直接贴出来。
数据设计大体是这个样子的,使用hash数据结构
商品:{
“可售库存”:100,
“预占库存”:0,
“已售库存”:0
}
local counter = redis.call('hget',KEYS[1],ARGV[1]);
获取可售库存数量
local result = counter - ARGV[2];if(result>=0 ) then
可售库存减去要购买的商品数量,如果是大于0的话,说明库存还够。
redis.call('hset',KEYS[1],ARGV[1],result);redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[3],ARGV[2]);return 1;
重新设置可售库存数量,增加预占库存,然后返回1
如果是库存不够的话,直接返回0了就。
4.实战
4.1 减库存逻辑
减库存逻辑其实就是先是用lua脚本减redis库存,如果成功再去减数据库中的真实库存,如果减redis库存失败,库存不足,就不会再走后面减真实库存的逻辑了。
这块的话,我是写了一个库存服务,实现了这段逻辑,但是总感觉有各种数据不一致的问题,当然不是超卖,而是少卖问题,这里就不发出来了。
4.2 压测
我们这个实战是在阿里云进行的
redis选的是容器服务,按秒计费,配置是0.5c1g
mysql也是选择的容器服务,配置是0.5c1g
库存服务是云服务器,按小时计费的那种,配置是2c4g,因为要部署多个服务跟实例,选择的比较大。
压测也是使用的阿里云的性能测试服务。
redis监控,可以看到,这点并发对redis来说就是毛毛雨。cpu才使用7%
云服务器这块手速有点慢,没截图出来,cpu跟内存都在50%左右。
mysql数据库,可以看到cpu飙上去了,内存飙上去了。
数据库数据:
可以发现并没有出现超卖现象。
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