Redis中的String類型及使用Redis解決訂單秒殺超賣問題
更新時間：2020年11月16日 08:47:31 作者：謝友海
這篇文章主要介紹了Redis中的String類型及使用Redis解決訂單秒殺超賣問題,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下
本系列將和大家分享Redis分布式緩存，本章主要簡單介紹下Redis中的String類型，以及如何使用Redis解決訂單秒殺超賣問題。
Redis中5種數(shù)據(jù)結構之String類型：key-value的緩存，支持過期，value不超過512M。
Redis是單線程的，比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy等等，這些看上去像是組合命令，但實際上是一個具體的命令，是一個原子性的命令，不可能出現(xiàn)中間狀態(tài)，可以應對一些并發(fā)情況。下面我們直接通過代碼來看下具體使用。
首先來看下Demo的項目結構：
此處推薦使用的是ServiceStack包，雖然它是收費的，有1小時3600次請求限制，但是它是開源的，可以將它的源碼下載下來破解后使用，網(wǎng)上應該有挺多相關資料，有興趣的可以去了解一波。
一、Redis中與String類型相關的API
首先先來看下Redis客戶端的初始化工作：
using System;
namespace TianYa.Redis.Init
{
/// <summary>
/// redis配置文件信息
/// 也可以放到配置文件去
/// </summary>
public sealed class RedisConfigInfo
{
/// <summary>
/// 可寫的Redis鏈接地址
/// format：ip1,ip2
///
/// 默認6379端口
/// </summary>
public string WriteServerList = "127.0.0.1:6379";
/// <summary>
/// 可讀的Redis鏈接地址
/// format：ip1,ip2
///
/// 默認6379端口
/// </summary>
public string ReadServerList = "127.0.0.1:6379";
/// <summary>
/// 最大寫鏈接數(shù)
/// </summary>
public int MaxWritePoolSize = 60;
/// <summary>
/// 最大讀鏈接數(shù)
/// </summary>
public int MaxReadPoolSize = 60;
/// <summary>
/// 本地緩存到期時間，單位：秒
/// </summary>
public int LocalCacheTime = 180;
/// <summary>
/// 自動重啟
/// </summary>
public bool AutoStart = true;
/// <summary>
/// 是否記錄日志，該設置僅用于排查redis運行時出現(xiàn)的問題，
/// 如redis工作正常，請關閉該項
/// </summary>
public bool RecordeLog = false;
}
}
using ServiceStack.Redis;
namespace TianYa.Redis.Init
{
/// <summary>
/// Redis管理中心
/// </summary>
public class RedisManager
{
/// <summary>
/// Redis配置文件信息
/// </summary>
private static RedisConfigInfo _redisConfigInfo = new RedisConfigInfo();
/// <summary>
/// Redis客戶端池化管理
/// </summary>
private static PooledRedisClientManager _prcManager;
/// <summary>
/// 靜態(tài)構造方法，初始化鏈接池管理對象
/// </summary>
static RedisManager()
{
CreateManager();
}
/// <summary>
/// 創(chuàng)建鏈接池管理對象
/// </summary>
private static void CreateManager()
{
string[] writeServerConStr = _redisConfigInfo.WriteServerList.Split(',');
string[] readServerConStr = _redisConfigInfo.ReadServerList.Split(',');
_prcManager = new PooledRedisClientManager(readServerConStr, writeServerConStr,
new RedisClientManagerConfig
{
MaxWritePoolSize = _redisConfigInfo.MaxWritePoolSize,
MaxReadPoolSize = _redisConfigInfo.MaxReadPoolSize,
AutoStart = _redisConfigInfo.AutoStart,
});
}
/// <summary>
/// 客戶端緩存操作對象
/// </summary>
public static IRedisClient GetClient()
{
return _prcManager.GetClient();
}
}
}
using System;
using TianYa.Redis.Init;
using ServiceStack.Redis;
namespace TianYa.Redis.Service
{
/// <summary>
/// redis操作的基類
/// </summary>
public abstract class RedisBase : IDisposable
{
/// <summary>
/// Redis客戶端
/// </summary>
protected IRedisClient _redisClient { get; private set; }
/// <summary>
/// 構造函數(shù)
/// </summary>
public RedisBase()
{
this._redisClient = RedisManager.GetClient();
}
private bool _disposed = false;
protected virtual void Dispose(bool disposing)
{
if (!this._disposed)
{
if (disposing)
{
_redisClient.Dispose();
_redisClient = null;
}
}
this._disposed = true;
}
public void Dispose()
{
Dispose(true);
GC.SuppressFinalize(this);
}
/// <summary>
/// Redis事務處理示例
/// </summary>
public void Transcation()
{
using (IRedisTransaction irt = this._redisClient.CreateTransaction())
{
try
{
irt.QueueCommand(r => r.Set("key", 20));
irt.QueueCommand(r => r.Increment("key", 1));
irt.Commit(); //事務提交
}
catch (Exception ex)
{
irt.Rollback(); //事務回滾
throw ex;
}
}
}
/// <summary>
/// 清除全部數(shù)據(jù) 請小心
/// </summary>
public virtual void FlushAll()
{
_redisClient.FlushAll();
}
/// <summary>
/// 保存數(shù)據(jù)DB文件到硬盤
/// </summary>
public void Save()
{
_redisClient.Save(); //阻塞式Save
}
/// <summary>
/// 異步保存數(shù)據(jù)DB文件到硬盤
/// </summary>
public void SaveAsync()
{
_redisClient.SaveAsync(); //異步Save
}
}
}
下面直接給大家Show一波Redis中與String類型相關的API：
using System;
using System.Collections.Generic;
namespace TianYa.Redis.Service
{
/// <summary>
/// key-value 鍵值對 value可以是序列化的數(shù)據(jù) （字符串）
/// </summary>
public class RedisStringService : RedisBase
{
#region 賦值
/// <summary>
/// 設置永久緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="value">存儲的值</param>
/// <returns></returns>
public bool Set(string key, string value)
{
return base._redisClient.Set(key, value);
}
/// <summary>
/// 設置永久緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="value">存儲的值</param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(string key, T value)
{
return base._redisClient.Set<T>(key, value);
}
/// <summary>
/// 帶有過期時間的緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="value">存儲的值</param>
/// <param name="expireTime">過期時間</param>
/// <returns></returns>
public bool Set(string key, string value, DateTime expireTime)
{
return base._redisClient.Set(key, value, expireTime);
}
/// <summary>
/// 帶有過期時間的緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="value">存儲的值</param>
/// <param name="expireTime">過期時間</param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(string key, T value, DateTime expireTime)
{
return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
}
/// <summary>
/// 帶有過期時間的緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="value">存儲的值</param>
/// <param name="expireTime">過期時間</param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(string key, T value, TimeSpan expireTime)
{
return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
}
/// <summary>
/// 設置多個key/value
/// </summary>
public void SetAll(Dictionary<string, string> dic)
{
base._redisClient.SetAll(dic);
}
#endregion 賦值
#region 追加
/// <summary>
/// 在原有key的value值之后追加value，沒有就新增一項
/// </summary>
public long AppendToValue(string key, string value)
{
return base._redisClient.AppendToValue(key, value);
}
#endregion 追加
#region 獲取值
/// <summary>
/// 讀取緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <returns></returns>
public string Get(string key)
{
return base._redisClient.GetValue(key);
}
/// <summary>
/// 讀取緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <returns></returns>
public T Get<T>(string key)
{
return
_redisClient.ContainsKey(key)
? _redisClient.Get<T>(key)
: default;
}
/// <summary>
/// 獲取多個key的value值
/// </summary>
/// <param name="keys">存儲的鍵集合</param>
/// <returns></returns>
public List<string> Get(List<string> keys)
{
return base._redisClient.GetValues(keys);
}
/// <summary>
/// 獲取多個key的value值
/// </summary>
/// <param name="keys">存儲的鍵集合</param>
/// <returns></returns>
public List<T> Get<T>(List<string> keys)
{
return base._redisClient.GetValues<T>(keys);
}
#endregion 獲取值
#region 獲取舊值賦上新值
/// <summary>
/// 獲取舊值賦上新值
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="value">存儲的值</param>
/// <returns></returns>
public string GetAndSetValue(string key, string value)
{
return base._redisClient.GetAndSetValue(key, value);
}
#endregion 獲取舊值賦上新值
#region 移除緩存
/// <summary>
/// 移除緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <returns></returns>
public bool Remove(string key)
{
return _redisClient.Remove(key);
}
/// <summary>
/// 移除多個緩存
/// </summary>
/// <param name="keys">存儲的鍵集合</param>
public void RemoveAll(List<string> keys)
{
_redisClient.RemoveAll(keys);
}
#endregion 移除緩存
#region 輔助方法
/// <summary>
/// 是否存在緩存
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <returns></returns>
public bool ContainsKey(string key)
{
return _redisClient.ContainsKey(key);
}
/// <summary>
/// 獲取值的長度
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <returns></returns>
public long GetStringCount(string key)
{
return base._redisClient.GetStringCount(key);
}
/// <summary>
/// 自增1，返回自增后的值
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <returns></returns>
public long IncrementValue(string key)
{
return base._redisClient.IncrementValue(key);
}
/// <summary>
/// 自增count，返回自增后的值
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="count">自增量</param>
/// <returns></returns>
public long IncrementValueBy(string key, int count)
{
return base._redisClient.IncrementValueBy(key, count);
}
/// <summary>
/// 自減1，返回自減后的值
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <returns></returns>
public long DecrementValue(string key)
{
return base._redisClient.DecrementValue(key);
}
/// <summary>
/// 自減count，返回自減后的值
/// </summary>
/// <param name="key">存儲的鍵</param>
/// <param name="count">自減量</param>
/// <returns></returns>
public long DecrementValueBy(string key, int count)
{
return base._redisClient.DecrementValueBy(key, count);
}
#endregion 輔助方法
}
}
測試如下：
using System;
namespace MyRedis
{
/// <summary>
/// 學生類
/// </summary>
public class Student
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public string Remark { get; set; }
public string Description { get; set; }
}
}
using System;
using System.Collections.Generic;
using TianYa.Redis.Service;
using Newtonsoft.Json;
namespace MyRedis
{
/// <summary>
/// ServiceStack API封裝測試 五大結構理解 （1小時3600次請求限制--可破解）
/// </summary>
public class ServiceStackTest
{
/// <summary>
/// String
/// key-value的緩存，支持過期，value不超過512M
/// Redis是單線程的，比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy，
/// 這些看上去是組合命令，但實際上是一個具體的命令，是一個原子性的命令，不可能出現(xiàn)中間狀態(tài)，可以應對一些并發(fā)情況
/// </summary>
public static void ShowString()
{
var student1 = new Student()
{
Id = 10000,
Name = "TianYa"
};
using (RedisStringService service = new RedisStringService())
{
service.Set("student1", student1);
var stu = service.Get<Student>("student1");
Console.WriteLine(JsonConvert.SerializeObject(stu));
service.Set<int>("Age", 28);
Console.WriteLine(service.IncrementValue("Age"));
Console.WriteLine(service.IncrementValueBy("Age", 3));
Console.WriteLine(service.DecrementValue("Age"));
Console.WriteLine(service.DecrementValueBy("Age", 3));
}
}
}
}
using System;
namespace MyRedis
{
/// <summary>
/// Redis：Remote Dictionary Server 遠程字典服務器
/// 基于內(nèi)存管理（數(shù)據(jù)存在內(nèi)存），實現(xiàn)了5種數(shù)據(jù)結構（分別應對各種具體需求），單線程模型的應用程序（單進程單線程），對外提供插入--查詢--固化--集群功能。
/// 正是因為基于內(nèi)存管理所以速度快，可以用來提升性能。但是不能當數(shù)據(jù)庫，不能作為數(shù)據(jù)的最終依據(jù)。
/// 單線程多進程的模式來提供集群服務。
/// 單線程最大的好處就是原子性操作，就是要么都成功，要么都失敗，不會出現(xiàn)中間狀態(tài)。Redis每個命令都是原子性（因為單線程），不用考慮并發(fā)，不會出現(xiàn)中間狀態(tài)。（線程安全）
/// Redis就是為開發(fā)而生，會為各種開發(fā)需求提供對應的解決方案。
/// Redis只是為了提升性能，不做數(shù)據(jù)標準。任何的數(shù)據(jù)固化都是由數(shù)據(jù)庫完成的，Redis不能代替數(shù)據(jù)庫。
/// Redis實現(xiàn)的5種數(shù)據(jù)結構：String、Hashtable、Set、ZSet和List。
/// </summary>
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
ServiceStackTest.ShowString();
Console.ReadKey();
}
}
}
運行結果如下：
Redis中的String類型在項目中使用是最多的，想必大家都有所了解，此處就不再做過多的描述了。
二、使用Redis解決訂單秒殺超賣問題
首先先來看下什么是訂單秒殺超賣問題：
/// <summary>
/// 模擬訂單秒殺超賣問題
/// 超賣：訂單數(shù)超過商品
/// 如果使用傳統(tǒng)的鎖來解決超賣問題合適嗎？
/// 不合適，因為這個等于是單線程了，其他都要阻塞，會出現(xiàn)各種超時。
/// -1的時候除了操作庫存，還得增加訂單，等支付等等。
/// 10個商品秒殺，一次只能進一個？ 違背了業(yè)務。
/// </summary>
public class OverSellFailedTest
{
private static bool _isGoOn = true; //秒殺活動是否結束
private static int _stock = 0; //商品庫存
public static void Show()
{
_stock = 10;
for (int i = 0; i < 5000; i++)
{
int k = i;
Task.Run(() => //每個線程就是一個用戶請求
{
if (_isGoOn)
{
long index = _stock;
Thread.Sleep(100); //模擬去數(shù)據(jù)庫查詢庫存
if (index >= 1)
{
_stock = _stock - 1; //更新庫存
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺成功，秒殺商品索引為{index}");
//可以分隊列，去操作數(shù)據(jù)庫
}
else
{
if (_isGoOn)
{
_isGoOn = false;
}
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺失敗，秒殺商品索引為{index}");
}
}
else
{
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺停止......");
}
});
}
}
}
運行OverSellFailedTest.Show()，結果如下所示：
從運行結果可以看出不僅一個商品賣給了多個人，而且還出現(xiàn)了訂單數(shù)超過商品數(shù)，這就是典型的秒殺超賣問題。
下面我們來看下如何使用Redis解決訂單秒殺超賣問題：
/// <summary>
/// 使用Redis解決訂單秒殺超賣問題
/// 超賣：訂單數(shù)超過商品
/// 1、Redis原子性操作--保證一個數(shù)值只出現(xiàn)一次--防止一個商品賣給多個人
/// 2、用上了Redis，一方面保證絕對不會超賣，另一方面沒有效率影響，還有撤單的時候增加庫存，可以繼續(xù)秒殺，
/// 限制秒殺的庫存是放在redis，不是數(shù)據(jù)庫，不會造成數(shù)據(jù)的不一致性
/// 3、Redis能夠攔截無效的請求，如果沒有這一層，所有的請求壓力都到數(shù)據(jù)庫
/// 4、緩存擊穿/穿透---緩存down掉，請求全部到數(shù)據(jù)庫
/// 5、緩存預熱功能---緩存重啟，數(shù)據(jù)丟失，多了一個初始化緩存數(shù)據(jù)動作（寫代碼去把數(shù)據(jù)讀出來放入緩存）
/// </summary>
public class OverSellTest
{
private static bool _isGoOn = true; //秒殺活動是否結束
public static void Show()
{
using (RedisStringService service = new RedisStringService())
{
service.Set<int>("Stock", 10); //庫存
}
for (int i = 0; i < 5000; i++)
{
int k = i;
Task.Run(() => //每個線程就是一個用戶請求
{
using (RedisStringService service = new RedisStringService())
{
if (_isGoOn)
{
long index = service.DecrementValue("Stock"); //減1并且返回
if (index >= 0)
{
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺成功，秒殺商品索引為{index}");
//service.IncrementValue("Stock"); //加1，如果取消了訂單則添加庫存繼續(xù)秒殺
//可以分隊列，去操作數(shù)據(jù)庫
}
else
{
if (_isGoOn)
{
_isGoOn = false;
}
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺失敗，秒殺商品索引為{index}");
}
}
else
{
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺停止......");
}
}
});
}
}
}
運行OverSellTest.Show()，結果如下所示：
從運行結果可以看出使用Redis能夠很好的解決訂單秒殺超賣問題。
至此本文就全部介紹完了，如果覺得對您有所啟發(fā)請記得點個贊哦?。?！
Demo源碼：
鏈接: https://pan.baidu.com/s/1vukiDxOLQYZX4Qd94izMpQ 提取碼: bdfm
此文由博主精心撰寫轉載請保留此原文鏈接：https://www.cnblogs.com/xyh9039/p/13979522.html
版權聲明：如有雷同純屬巧合，如有侵權請及時聯(lián)系本人修改，謝謝！??！
到此這篇關于Redis中的String類型及使用Redis解決訂單秒殺超賣問題的文章就介紹到這了,更多相關Redis解決訂單秒殺超賣內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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