当前位置: 首页 > news >正文

使用Redisson实现高并发抢红包

一、概述

1、简介

在传统的抢红包场景中,如果面临高并发请求,通常需要考虑加锁来保证数据的一致性。而在分布式环境下,为了解决分布式锁的问题,我们可以使用Redisson这样的分布式Java对象和服务框架来实现。

本篇博客将演示如何使用Redisson实现高并发抢红包功能,并与传统的单机式实现进行比较。

二、代码实现

首先,让我们看一下使用Redisson的代码实现:

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.config.SingleServerConfig;public class RedPacketGrabber {private RedissonClient redissonClient; // Redisson客户端public RedPacketGrabber(String host, int port) {Config config = new Config();SingleServerConfig serverConfig = config.useSingleServer().setAddress("redis://" + host + ":" + port); // 设置Redis服务器地址和端口redissonClient = Redisson.create(config);}/*** 抢红包方法** @param redPacketId 红包ID* @param userId      用户ID* @return 抢红包结果*/public String grabRedPacket(String redPacketId, String userId) {String lockKey = "red_packet:" + redPacketId + ":lock"; // 锁的keyString redPacketKey = "red_packet:" + redPacketId + ":amount"; // 红包总金额的keyString redPacketStockKey = "red_packet:" + redPacketId + ":stock"; // 红包剩余数量的keyString userRecordKey = "red_packet:" + redPacketId + ":users"; // 用户抢红包记录的keyRLock lock = redissonClient.getLock(lockKey); // 获取分布式锁try {// 获取锁lock.lock();// 检查红包剩余数量int stock = Integer.parseInt(redissonClient.getBucket(redPacketStockKey).get().toString());if (stock <= 0) {return "红包已经被抢完啦!";}// 减少红包库存数量redissonClient.getBucket(redPacketStockKey).decrementAndGet();// 记录用户抢到的红包信息redissonClient.getMap(userRecordKey).put(userId, "抢到红包");// 抢红包成功,返回用户抢到的金额double amount = Double.parseDouble(redissonClient.getBucket(redPacketKey).get().toString());return "恭喜您抢到了" + amount + "元红包!";} finally {// 释放锁lock.unlock();}}/*** 关闭Redisson客户端连接*/public void close() {if (redissonClient != null) {redissonClient.shutdown();}}
}

三、比较并发编程 

在上述代码中,我们使用Redisson来实现了分布式锁。通过创建RedissonClient对象并配置连接到Redis服务器的地址和端口,我们可以获取和释放分布式锁。在抢红包方法`grabRedPacket`中,我们使用`RLock`来获取分布式锁,并对红包数量以及用户记录进行相应操作。

    接下来,让我们来比较传统的单机式实现与使用Redisson的分布式实现。传统的单机式实现可能会使用synchronized关键字或ReentrantLock来实现线程同步,但在高并发场景下,这种方式容易导致性能瓶颈。而使用Redisson的分布式实现可以有效解决这个问题,具有以下优势:

  1. 高并发支持:Redisson利用Redis的分布式特性,在分布式环境中提供了高效且可扩展的分布式锁实现。
  2. 避免死锁:Redisson的分布式锁实现采用了合理的机制来避免死锁,例如设置超时时间和自动释放锁等机制。
  3. 可靠性:Redisson提供了集群模式,保证了系统的可用性和稳定性,同时提供了故障转移和主备切换等功能。

   总结起来,使用Redisson的分布式锁可以帮助我们更好地实现高并发抢红包功能。它提供了可靠的分布式锁机制,并具有良好的性能和扩展性。

相关文章:

使用Redisson实现高并发抢红包

一、概述 1、简介 在传统的抢红包场景中&#xff0c;如果面临高并发请求&#xff0c;通常需要考虑加锁来保证数据的一致性。而在分布式环境下&#xff0c;为了解决分布式锁的问题&#xff0c;我们可以使用Redisson这样的分布式Java对象和服务框架来实现。 本篇博客将演示如何…...

【网络编程】TCP/IP协议(互联网的基石)

(꒪ꇴ꒪ )&#xff0c;Hello我是祐言QAQ我的博客主页&#xff1a;C/C语言&#xff0c;数据结构&#xff0c;Linux基础&#xff0c;ARM开发板&#xff0c;网络编程等领域UP&#x1f30d;快上&#x1f698;&#xff0c;一起学习&#xff0c;让我们成为一个强大的攻城狮&#xff0…...

【VS Code插件开发】自定义侧边栏、视图(六)

&#x1f431; 个人主页&#xff1a;不叫猫先生&#xff0c;公众号&#xff1a;前端舵手 &#x1f64b;‍♂️ 作者简介&#xff1a;前端领域优质作者、阿里云专家博主&#xff0c;共同学习共同进步&#xff0c;一起加油呀&#xff01; &#x1f4e2; 资料领取&#xff1a;前端…...

lv3 嵌入式开发-8 linux shell脚本函数

目录 1 函数的定义 2 函数的调用 3 变量的作用域 4 练习 1 函数的定义 基本语法&#xff1a; function name() {statements[return value] }function是 Shell 中的关键字&#xff0c;专门用来定义函数&#xff1b; name是函数名&#xff1b; statements是函数要执行…...

国际版阿里云腾讯云免费开户:服务器怎样转移

阿里云服务器怎样转移 阿里云服务器作为云核算范畴的领军企业之一&#xff0c;为用户供应了高性能、可靠、安全的云服务器服务。随着业务的发展和需求的改动&#xff0c;或许会有需求将阿里云服务器进行转移的情况。本文将介绍阿里云服务器转移的步骤和注意事项&#xff0c;帮…...

区块链实验室(20) - FISCO控制台连接到指定的节点

在FISCO技术文档中&#xff0c;控制台默认采用config.toml作为配置文件&#xff0c;并指定了连接的节点地址和商品&#xff0c;如下所示。 [network] peers["127.0.0.1:20200", "127.0.0.1:20201"] # The peer list to connect在该案例中&#xff0c;控…...

网络渗透day10-工具和技术

以下为网络渗透的工具和技术。 让我更详细地描述网络渗透测试的各个阶段以及使用的工具。 1. 信息收集阶段&#xff1a; 目标识别&#xff1a; 在这一阶段&#xff0c;渗透测试人员确定测试的目标&#xff0c;例如特定的服务器、应用程序或网络。 开放源情报&#xff08;OSIN…...

SSE 和 WebSocket 应用

SSE 和 WebSocket 应用 一.SSE 和 WebSocket 对比二.SSE 和 WebSocket 调试SpringBoot 下 SSE 应用1.依赖2.启动类3.接口类4.Html 测试5.测试结果 SpringBoot 下 WebSocket 应用1.依赖2.启动类3.WS 切点配置4.WS连接类配置5.WS Html 测试6.测试结果 一.SSE 和 WebSocket 对比 …...

mac帧 arp

1.分片 2.MSS max segment size 3.跨网络的本质 就是经历很多的子网或者局域网 4.将数据从A主机跨网络送到B主机的能力 IP和mac IP解决的是路径选择的问题 5.数据链路层 用于两个设备&#xff08;同一种数据链路节点&#xff09;之间进行传递 6.以太网ether 7.局域网通…...

java面试题-Redis相关面试题

Redis相关面试题 面试官&#xff1a;什么是缓存穿透 ? 怎么解决 ? 候选人&#xff1a; 嗯~~&#xff0c;我想一下 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据&#xff0c;如果从存储层查不到数据则不写入缓存&#xff0c;这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询&…...

你用过 Maven Shade 插件吗?

文章首发地址 Maven Shade插件是Maven构建工具的一个插件&#xff0c;用于构建可执行的、可独立运行的JAR包。它解决了依赖冲突的问题&#xff0c;将项目及其所有依赖&#xff08;包括传递依赖&#xff09;合并到一个JAR文件中。 下面是对Maven Shade插件的一些详解&#xff…...

Android 后台启动Activity适配

在Android 9及以下版本&#xff0c;后台启动Activity相对自由&#xff0c;但是如果在Activity上下文之外启动Activity会有限制。 Calling startActivity() from outside of an Activity context requires the FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK flag所以此时需要给intent添加flag&#x…...

使用element-ui中的el-table回显已选中数据时toggleRowSelection报错

最近在写一个后台&#xff0c;需要在表格中多选&#xff0c;然后点击编辑按钮的时候&#xff0c;需要回显已经选中的表单项 <el-table v-loading"loading" :data"discountList" :row-key"(row) > row.id" refmultipleTable selection-cha…...

Ubuntu18.04系统下通过ROS控制Kinova真实机械臂-多种实现方式

所用测试工作空间test_ws&#xff1a;包含官网最原始的功能包 一、使用Kinova官方Development center控制真实机械臂 0.在ubuntu系统安装Kinova机械臂的Development center&#xff0c;这一步自行安装&#xff0c;很简单。 1.使用USB连接机械臂和电脑 2.Development center…...

聊聊如何玩转spring-boot-admin

前言 1、何为spring-boot-admin&#xff1f; Spring Boot Admin 是一个监控工具&#xff0c;旨在以良好且易于访问的方式可视化 Spring Boot Actuators 提供的信息 快速开始 如何搭建spring-boot-admin-server 1、在服务端项目的POM引入相应的GAV <dependency><grou…...

rocky(centos) 安装redis,并设置开机自启动

一、下载并安装 1、官网下载Redis 并安装 Download | RedisRedisYou can download the last Redis source files here. For additional options, see the Redis downloads section below.Stable (7.2)Redis 7.2 …https://redis.io/download/ 2、上传下载好的redis压缩包到 /…...

Flask狼书笔记 | 06_电子邮件

文章目录 6 电子邮件6.1 使用Flask-Mail发送6.2 使用事务邮件服务SendGrid6.3 电子邮件进阶6.4 小结 6 电子邮件 Web中&#xff0c;我们常在用户注册账户时发送确认邮件&#xff0c;或是推送信息。邮件必要的字段包含发信方(sender)&#xff0c;收信方(to)&#xff0c;邮件主题…...

ChatGPT追祖寻宗:GPT-1论文要点解读

论文地址&#xff1a;《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》 最近一直忙着打比赛&#xff0c;好久没更文了。这两天突然想再回顾一下GPT-1和GPT-2的论文&#xff0c; 于是花时间又整理了一下&#xff0c;也作为一个记录~话不多说&#xff0c;让我们…...

回归拟合 | 灰狼算法优化核极限学习机(GWO-KELM)MATLAB实现

这周有粉丝私信想让我出一期GWO-KELM的文章&#xff0c;因此乘着今天休息就更新了(希望不算晚) 作者在前面的文章中介绍了ELM和KELM的原理及其实现&#xff0c;ELM具有训练速度快、复杂度低、克服了传统梯度算法的局部极小、过拟合和学习率的选择不合适等优点&#xff0c;而KEL…...

Mysql JSON

select json_extract(c2, $.a) select c2->"$.a" // json_extract的语法糖 &#xff08;取出的值会保留"双引号" so不适合实战&#xff09; 注&#xff1a;mysql若是引擎Mariadb则不支持json操作符-&#xff1e;&#xff1e;语法糖 select c2->…...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

MFC内存泄露

1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

工程地质软件市场:发展现状、趋势与策略建议

一、引言 在工程建设领域&#xff0c;准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具&#xff0c;正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

Axios请求超时重发机制

Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式&#xff1a; 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈

在日常iOS开发过程中&#xff0c;性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期&#xff0c;开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发&#xff0c;但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...

python爬虫——气象数据爬取

一、导入库与全局配置 python 运行 import json import datetime import time import requests from sqlalchemy import create_engine import csv import pandas as pd作用&#xff1a; 引入数据解析、网络请求、时间处理、数据库操作等所需库。requests&#xff1a;发送 …...

django blank 与 null的区别

1.blank blank控制表单验证时是否允许字段为空 2.null null控制数据库层面是否为空 但是&#xff0c;要注意以下几点&#xff1a; Django的表单验证与null无关&#xff1a;null参数控制的是数据库层面字段是否可以为NULL&#xff0c;而blank参数控制的是Django表单验证时字…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案

在大数据时代&#xff0c;海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构&#xff0c;在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而&#xff0c;随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂&#xff0c;传统…...

从物理机到云原生:全面解析计算虚拟化技术的演进与应用

前言&#xff1a;我的虚拟化技术探索之旅 我最早接触"虚拟机"的概念是从Java开始的——JVM&#xff08;Java Virtual Machine&#xff09;让"一次编写&#xff0c;到处运行"成为可能。这个软件层面的虚拟化让我着迷&#xff0c;但直到后来接触VMware和Doc…...

Python实现简单音频数据压缩与解压算法

Python实现简单音频数据压缩与解压算法 引言 在音频数据处理中&#xff0c;压缩算法是降低存储成本和传输效率的关键技术。Python作为一门灵活且功能强大的编程语言&#xff0c;提供了丰富的库和工具来实现音频数据的压缩与解压。本文将通过一个简单的音频数据压缩与解压算法…...