PHP+Redis链表解决高并发下商品超卖问题(实现原理及步骤)
上一篇文章聊了一下使用Redis事务来解决高并发商品超卖问题,今天我们来聊一下使用Redis链表来解决高并发商品超卖问题。
实现原理
使用redis链表来做,因为pop操作是原子的,即使有很多用户同时到达,也是依次执行,推荐使用。
实现步骤
第一步,先将商品库存入队列
/** * 添加商品数量到商品队列 * @param int $couponId 优惠券ID */ function addCoupons($couponId) { //1.初始化Redis连接 $redis = new Redis(); if (!$redis->connect('127.0.0.1', 6379)) { trigger_error('Redis连接出错!!!', E_USER_ERROR); } else { echo '连接正常<br>'; } //根据优惠券ID从数据库中查询该优惠券的库存量 //$sql = "select id, stock from coupon where id = {$couponId}"; $stock = 10; //假设10就是我们从数据库中查询出的该优惠券在数据库中的库存量 //我们现在将这10个库存放入到以该商品ID为key的redis链表中,有几件库存,就存入多少次1,链表长度代表商品库存数 for($i = 0; $i < $stock; $i++) { $redis->lPush("secKill:".$couponId.":stock", 1); } $redis->close(); } $couponId = 11211; addCoupons($couponId);
我们调用该方法,然后查看redis,链表中已经添加了10个元素
第二步,抢购开始,设置库存的缓存周期
这一步根据自己的业务来定,如果业务规定,这个优惠券就放出2分钟给用户抢,那么就通过expire()
方法给链表设置一个有效期,即使是在有效期内没有抢完仍然有库存也不让用户抢了(由于我们公司业务不对优惠券抢券设置有效期,所以这一步我不需要做)
//设置链表有效期是两分钟 $redis->expire('key', 120);
第三步,客户端执行瞬时抢购操作
/** * 抢优惠券(秒杀) * @param int $couponId 商品ID * @param int $uid 用户ID * @return bool */ function secKill($couponId, $uid) { //1.初始化Redis连接 $redis = new Redis(); if (!$redis->connect('127.0.0.1', 6379)) { trigger_error('Redis连接出错!!!', E_USER_ERROR); } else { echo '连接正常<br>'; } //将已经成功抢购的用户添加到该以该商品ID为key的集合(set)中 //如果用户已经在集合中,说明用户已经成功秒杀过一次了,不允许再次参与秒杀 if ($redis->sIsMember('secKill:'.$couponId.':uid', $uid)) { echo '秒杀失败'; return false; } //秒杀商品的库存key $key = 'secKill:'.$couponId.':stock'; //从以该优惠券ID为key的链表中弹出一个值,如果有值,证明优惠券还有库存 $isSockNotEmpty = $redis->lPop($key); //判断库存,如果库存大于0,则减库存,将该成功秒杀用户加入哈希表,如果小于等于0,秒杀结束 if ($isSockNotEmpty != 1) { echo '秒杀已结束'; return false; } //抢券成功,将优惠券ID和UID放入到队列中,由一个单独的进程队列来消费队列里的数据,向用户推送抢到的优惠券 $redis->lPush('couponOrder', $couponId.'+'.$uid); //将成功抢券的用户记录到集合中,防止被已抢过的用户再次秒杀 $redis->sAdd('secKill:'.$couponId.':uid', $uid); $redis->close(); return true; } $couponId = 11211; $uid = mt_rand(1, 100); secKill($couponId, $uid);
第四步,将成功秒杀的用户入数据库持久化数据,对于并发量不是很大的抢购,我们可以在第三步成功抢购后直接将信息写入数据库,对于并发量比较大的可以放入RabbitMQ消息队列中消费(推荐使用RabbitMQ队列而不是redis是因为RabbitMQ可以保证消息百分之百的被消费,而redis就相对没有那么稳定与可靠)
//此处代码省略 //根据自己的业务场景看看是入数据库还是放入rabbitMQ消息队列中消费
现在我们使用ab工具模拟高并发下的抢券行为(2000次请求数,100并发量)
ab -n 2000 -c 100 www.test.com/
然后我们通过Redis Desktop Manager来查看Redis的结果
同样的,couponOrder队列里已经有了10份包含用户uid和优惠券id的信息了,这些信息可以由队列消费。
同时,用户抢券集合里也保存了10个用户的UID信息。
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