当前位置: 首页 > news >正文

Redis专题-秒杀

Redis专题-并发/秒杀

开局一张图,内容全靠“编”。

昨天晚上在群友里看到有人在讨论库存并发的问题,看到这里我就决定写一篇关于redis秒杀的文章。

imgimg

1、理论部分

我们看看一般我们库存是怎么出问题的

img

其实redis提供了两种解决方案:加锁和原子操作

1.1、加锁

加锁:其实非常常见,读取数据前,客户端先获取锁,再操作。
当客户端获得锁后,一直持有直到客户端完成操作,再释放。

怎么操作呢,客户端使用分布式锁来获取锁,(使用redis或者zookeeper来实现一个分布式锁)以商品的维度来加锁,在获取到锁的线程中,按顺序执行商品的库存查询和扣减,同时实现了顺序性和原子性。

img

但是,但是,有问题:
1、如果使用redis来实现分布式锁,那么锁的时效性是个问题。太短了,业务还没跑完锁就释放了。太长了,如果异常,其他业务就一直阻塞等着自动释放。

2、如果使用zookeeper,确实不用担心锁释放问题(临时节点),而且一致性好,但是性能不高。ZK中创建和删除节点只能通过Leader服务器来执行,然后Leader服务器还需要将数据同不到所有的Follower机器上,这样频繁的网络通信,性能的短板是非常突出的。(挖坑😂后续写一个redis和zookeeper实现分布式锁的文章)

所以。。继续往下看。。

1.2、原子操作

原子操作:执行过程中保持原子性操作,而原子性操作是不需要加锁的,也就是无锁操作。所以既保证了并发也不会减少系统并发性能。

redis的原子操作其实也有两种方式:
1、单命令操作:多个操作在redis中一个操作完成
2、lua:多个操作写成lua脚本,以原子性方式执行单个lua脚本

1.2.1、INCR/DECR

Redis 是使用单线程来串行处理客户端的请求操作命令的,所以,当 Redis 执行某个命令操作时,其他命令是无法执行的,这相当于命令操作是互斥执行的。

Redis 的单个命令操作可以原子性地执行,但是在实际应用中,数据修改时可能包含多个操作,至少包括读数据、数据增减、写回数据三个操作,这显然就不是单个命令操作了,那该怎么办呢?

Redis提供INCR/DECR,将读数据、数据增减、写回数据三个操作合并为了一个,可以对数据进行增值 / 减值操作,而且它们本身就是单个命令操作,所以本身具有互斥性。可以直接帮助我们进行并发控制。

// 将商量id的库存减1
DECR id

是的,就是这么简单就搞定了扣减库存。

1.2.2、Lua脚本

Redis 会把整个 Lua 脚本作为一个整体执行,在执行的过程中不会被其他命令打断,从而保证了 Lua 脚本中操作的原子性。

将要执行的操作编写到一个 Lua 脚本中,使用 Redis 的 EVAL 命令来执行脚本。

原生 EVAL 方法的使用语法如下:

EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

script 是我们 Lua 脚本的字符串形式,numkeys 是我们要传入的参数数量,key 是我们的入参,可以传入多个,arg 是额外的入参。

但这种方式需要每次都传入 Lua 脚本字符串,不仅浪费网络开销,同时 Redis 需要每次重新编译 Lua 脚本,对于我们追求性能极限的系统来说,不是很完美。所以这里就要说到另一个命令 EVALSHA 了,原生语法如下:

EVALSHA sha1 numkeys key [key ...] arg [arg ...]

可以看到其语法与 EVAL 类似,不同的是这里传入的不是脚本字符串,而是一个加密串 sha1。这个 sha1 是从哪来的呢?它是通过另一个命令 SCRIPT LOAD 返回的,该命令是预加载脚本用的,语法为:

SCRIPT LOAD script

将 Lua 脚本先存储在 Redis 中,并返回一个 sha1,下次要执行对应脚本时,只需要传入 sha1 即可执行对应的脚本。这完美地解决了 EVAL 命令存在的弊端,所以我们这里也是基于 EVALSHA 方式来实现的。

-- 调用Redis的get指令,查询活动库存,其中KEYS[1]为传入的参数1,即库存key
local c_s = redis.call('get', KEYS[1])
-- 判断活动库存是否充足,其中KEYS[2]为传入的参数2,即当前抢购数量
if not c_s or tonumber(c_s) < tonumber(KEYS[2]) thenreturn 0
end
-- 如果活动库存充足,则进行扣减操作。其中KEYS[2]为传入的参数2,即当前抢购数量
redis.call('decrby',KEYS[1], KEYS[2])
return 1

我们可以将脚本先写在配置中心,代码执行的时候就去拉取最新的sha1。或者代码里面写死。

当然这个脚本也可以扩展,比如加上IP限制等等。但是太多操作放在Lua里也会降低redis的并发性能,所以非并发控制就不写到lua了。

理论看完了,实操一下吧

2、Talk is cheap. Show me the code

2.1、安装redis

跳过,不会安装的出门右拐。

我自己用podman。

podman run -p 6379:6379 --name my_redis --privileged=true -v D:\podman\redis\conf\redis.conf:/etc/redis/redis.conf  -v D:\podman\redis\data:/data -d docker.io/library/redis redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes

2.2、代码

在下.neter,就写C#代码了

[ApiController][Route("[controller]")]public class HomeController : ControllerBase{private static string _redisConnection = "localhost:6379";private static ConnectionMultiplexer _connMultiplexer;private string _redisScript = @"local c_s = redis.call('get', KEYS[1])if not c_s or tonumber(c_s) < tonumber(KEYS[2]) thenreturn 0endredis.call('decrby',KEYS[1], KEYS[2])return 1";private string _sha1 = string.Empty;/// <summary>/// 锁/// </summary>private static readonly object Locker = new object();private static int _count = 0;private static int _rushToPurchaseCount = 0;/// <summary>/// 获取 Redis 连接对象/// </summary>/// <returns></returns>private IConnectionMultiplexer GetConnectionRedisMultiplexer(){if ((_connMultiplexer == null) || !_connMultiplexer.IsConnected){lock (Locker){if ((_connMultiplexer == null) || !_connMultiplexer.IsConnected){_connMultiplexer = ConnectionMultiplexer.Connect(_redisConnection);} }}return _connMultiplexer;}[HttpPost("/Init")]public IActionResult Init(){GetConnectionRedisMultiplexer();return Ok();}[HttpPost]public async Task<IActionResult> Post(){System.Diagnostics.Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();stopwatch.Start(); var db = _connMultiplexer.GetDatabase();var cache = db.ScriptEvaluateAsync(_redisScript,new RedisKey[] { "key999", "1" });var results = (string[]?)await cache;if (results[0] == "1"){Interlocked.Increment(ref _rushToPurchaseCount);Console.WriteLine($"恭喜您抢到了,{_rushToPurchaseCount}");}else{Console.WriteLine("很遗憾,您没有抢到");}return Ok();}}

我们在redis中新增5个库存

img

配置一下Jmeter,100个线程3秒内跑完

img

img

家人们!准备开枪!3!2!1!上链接!😆😆😆

img

让我们恭喜这5位大冤种😏

Jmeter聚合报告img

redis库存为0img

好了,到这里就先结束了。拜拜

github StackExchange手把手带你搭建秒杀系统-不差毫厘:秒杀的库存与限购Redis 核心技术与实战-无锁的原子操作:Redis如何应对并发访问?.Net Core使用分布式缓存Redis:Lua脚本

相关文章:

Redis专题-秒杀

Redis专题-并发/秒杀 开局一张图&#xff0c;内容全靠“编”。 昨天晚上在群友里看到有人在讨论库存并发的问题&#xff0c;看到这里我就决定写一篇关于redis秒杀的文章。 1、理论部分 我们看看一般我们库存是怎么出问题的 其实redis提供了两种解决方案&#xff1a;加锁和原子操…...

C++笔记之std::move和右值引用的关系、以及移动语义

C笔记之std::move和右值引用的关系、以及移动语义 code review! 文章目录 C笔记之std::move和右值引用的关系、以及移动语义1.一个使用std::move的最简单C例子2.std::move 和 T&& reference_name expression;对比3.右值引用和常规引用的经典对比——移动语义和拷贝语…...

ES6自用笔记

目录 原型链 引用类型&#xff1a;__proto__(隐式原型)属性&#xff0c;属性值是对象函数&#xff1a;prototype(原型)属性&#xff0c;属性值是对象 相关方法 person.prototype.isPrototypeOf(stu) Object.getPrototypeOf(Object)替换已不推荐的Object._ _ proto _ _ Ob…...

【BASH】回顾与知识点梳理(二十九)

【BASH】回顾与知识点梳理 二十九 二十九. 进程和工作管理29.1 什么是进程 (process)进程与程序 (process & program)子进程与父进程&#xff1a;fork and exec&#xff1a;进程呼叫的流程系统或网络服务&#xff1a;常驻在内存的进程 29.2 Linux 的多人多任务环境多人环境…...

Docker的Cgroup资源限制

Docker通过Cgroup来控制容器使用的资源配额&#xff0c;包括 CPU、内存、磁盘三大方面&#xff0c;基本覆盖了常见的资源配颡和使用量控制。 Cgoup 是CotrolGroups 的缩写&#xff0c;是Linux 内核提供的一种可以限制、记录、隔高进程组所使用的物理资源&#xff08;如CPU、内存…...

AI智能语音机器人的基本业务流程

先画个图&#xff0c;了解下AI语音机器人的基本业务流程。 上图是一个AI语音机器人的业务流程&#xff0c;简单来说就是首先要配置话术&#xff0c;就是告诉机器人在遇到问题该怎么回答&#xff0c;这个不同公司不同行业的差别比较大&#xff0c;所以一般每个客户都会配置其个性…...

uniapp 上传比较大的视频文件就超时

uni.uploadFile&#xff0c;上传超过10兆左右的文件就报错err&#xff1a;uploadFile:fail timeout&#xff0c;超时 解决&#xff1a; 在manifest.json文件中做超时配置 uni.uploadFile({url: this.action,method: "POST",header: {Authorization: uni.getStorage…...

CSS简介

目录 CSS CSS概念 核心概念 为什么需要CSS 语法 CSS的引入方式 内联样式&#xff08;行内样式&#xff09; 内部样式 外部样式&#xff08;推荐&#xff09; CSS CSS概念 CSS&#xff08;Cascading Style Sheets&#xff09;层叠样式表&#xff0c;又叫级联样式表&am…...

卡方分箱(chi-square)

统计学&#xff0c;风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心&#xff0c;让分箱具有统计学意义&#xff08;单调性&#xff09;。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。但很多建模人员搞不清楚…...

深入理解 Flutter 图片加载原理

作者&#xff1a;京东零售 徐宏伟 来源&#xff1a;京东云开发者社区 前言 随着Flutter稳定版本逐步迭代更新&#xff0c;京东APP内部的Flutter业务也日益增多&#xff0c;Flutter开发为我们提供了高效的开发环境、优秀的跨平台适配、丰富的功能组件及动画、接近原生的交互体验…...

【电子通识】什么是异常分析中的A-B-A方法

工作有了一定的经验之后&#xff0c;在做问题分析的时候&#xff0c;经常会听到别人说把这个部品&#xff08;芯片/模块&#xff09;拿去ABA一下&#xff0c;看看跟谁走。那么对于新人来说是否就会问一个问题&#xff1a;什么是ABA呢&#xff1f; A-B-A 交换是一种简单直接的交…...

[Linux] C获取键盘输入值

检测指令&#xff1a;cat /dev/input/event1 | hexdump 当键盘有输入时&#xff0c;会有对应的一堆16进制输出。它其实对应着input_event结构体【24字节】。 struct input_event ​​​​​​​{struct timeval time;__u16 type;__u16 code;__s32 value; }; #include <st…...

探索Python编程世界:开启你的代码之旅

亲爱的小伙伴们&#xff0c;大家好&#xff01;很高兴向大家推荐我的新专栏《Python编程指南&#xff1a;从入门到高级》。在这个专栏里&#xff0c;我将带领大家深入探索Python编程的奇妙世界&#xff0c;为您提供有趣、实用、易懂的内容&#xff0c;帮助您在编程的道路上越走…...

金融术语总结

洗钱 将犯罪或其他非法违法行为所获得的违法收入&#xff0c;通过各种手段掩饰、隐瞒、转化&#xff0c;使其在形式上合法化的行为。 存量客户 某个时间段里原先已有的客户,与新增客户相对应。 月活跃用户数量&#xff0c;MAU&#xff08;Monthly Active User&#xff0c;M…...

Linux驱动开发(Day5)

思维导图&#xff1a; 不同设备号文件绑定&#xff1a;...

[机器学习]特征工程:主成分分析

目录 主成分分析 1、简介 2、帮助理解 3、API调用 4、案例 本文介绍主成分分析的概述以及python如何实现算法&#xff0c;关于主成分分析算法数学原理讲解的文章&#xff0c;请看这一篇&#xff1a; 探究主成分分析方法数学原理_逐梦苍穹的博客-CSDN博客https://blog.csdn.…...

Python爬虫实战案例——第一例

X卢小说登录(包括验证码处理) 地址&#xff1a;aHR0cHM6Ly91LmZhbG9vLmNvbS9yZWdpc3QvbG9naW4uYXNweA 打开页面直接进行分析 任意输入用户名密码及验证码之后可以看到抓到的包中传输的数据明显需要的是txtPwd进行加密分析。按ctrlshiftf进行搜索。 定位来到源代码中断点进行调…...

一、openlayer开发介绍

首先需要引入openlayer api开发包。两种方式&#xff1a; 1、import方式&#xff0c;也就是npm安装&#xff0c;npm install ol 2、外部js引入。 下载地址&#xff1a;https://github.com/openlayers/openlayers 历史版本地址&#xff1a;Releases openlayers/openlayers …...

利用Jackson封装常用的JsonUtil工具类

在实际开发中&#xff0c;我们对于 JSON 数据的处理&#xff0c;通常有这么几个第三方工具包可以使用&#xff1a; gson&#xff1a;谷歌的fastjson&#xff1a;阿里巴巴的jackson&#xff1a;美国FasterXML公司的&#xff0c;Spring框架默认用的 由于以前一直用习惯了阿里的…...

阿里云2核4G服务器配置汇总表_轻量和ECS

阿里云2核4G服务器配置价格表&#xff0c;297元一年&#xff0c;配置为轻量应用服务器2核4G、4M带宽、60GB高效云盘&#xff0c;折合24元一个月。 目录 2核4G服务器轻量&#xff1a; 2核4G服务器ECS 关于轻量和ECS的区别&#xff1a; 2核4G服务器轻量&#xff1a; 云服务器…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

XCTF-web-easyupload

试了试php&#xff0c;php7&#xff0c;pht&#xff0c;phtml等&#xff0c;都没有用 尝试.user.ini 抓包修改将.user.ini修改为jpg图片 在上传一个123.jpg 用蚁剑连接&#xff0c;得到flag...

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端

目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中&#xff0c;我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...

【Linux】C语言执行shell指令

在C语言中执行Shell指令 在C语言中&#xff0c;有几种方法可以执行Shell指令&#xff1a; 1. 使用system()函数 这是最简单的方法&#xff0c;包含在stdlib.h头文件中&#xff1a; #include <stdlib.h>int main() {system("ls -l"); // 执行ls -l命令retu…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts

1.创建ts文件 路径&#xff1a;src/utils/timer.ts 完整代码&#xff1a; import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...

解决本地部署 SmolVLM2 大语言模型运行 flash-attn 报错

出现的问题 安装 flash-attn 会一直卡在 build 那一步或者运行报错 解决办法 是因为你安装的 flash-attn 版本没有对应上&#xff0c;所以报错&#xff0c;到 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 下载对应版本&#xff0c;cu、torch、cp 的版本一定要对…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记

思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码&#xff1a; https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...