优化上一篇:通过 Redis Stream 队列进一步提升秒杀系统性能

引言

在之前的文章中,我们介绍了如何使用 Redis 和 Lua 脚本来应对秒杀活动中的高并发请求,并通过引入阻塞队列实现异步下单来提升系统性能。然而,在高并发场景下,阻塞队列的容量和处理速度可能会成为瓶颈。这篇文章将介绍如何使用 Redis Stream 队列进一步优化秒杀系统,提升整体性能和稳定性。

方案设计
基本思路
  1. 用户发起秒杀请求,通过 Redis Lua 脚本进行资格判断和库存扣减。
  2. Lua 脚本将订单信息写入 Redis Stream 队列。
  3. 后台线程从 Redis Stream 队列中读取订单信息并处理订单,确保数据库操作的线程安全和高效。
  4. 返回订单 ID 给用户。
具体实现
Lua 脚本

Lua 脚本负责判断秒杀资格、扣减库存,并将订单信息写入 Redis Stream 队列。

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券ID
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户ID
local userId = ARGV[2]
local orderId = ARGV[3]-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3.脚本逻辑
-- 3.1.判断库存是否足够
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) thenreturn 1
end
-- 3.2.判断用户是否已经抢购过
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) thenreturn 2
end
-- 3.3.减少库存
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.4.记录用户下单
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.5.将订单信息写入Redis Stream
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0
Java 代码

在 Java 代码中,我们通过 Redis Stream 队列实现异步下单,并利用 Redisson 分布式锁确保订单操作的线程安全。


@Service
@Slf4j
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {@Resourceprivate ISeckillVoucherService seckillVoucherService;@Resourceprivate RedisIdWorker redisIdWorker;@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Resourceprivate RedissonClient redissonClient;private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;static {SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);}private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();@PostConstructprivate void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());}private class VoucherOrderHandler implements Runnable {String queueName = "stream.orders";@Overridepublic void run() {while (true) {try {// 从Redis Stream队列中获取订单信息List<MapRecord<String, Object, Object>> list =stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.lastConsumed()));// 判断是否成功获取订单信息if (list == null || list.isEmpty()) {continue;}// 解析订单信息MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> values = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new VoucherOrder(), true);// 处理订单handleVoucherOrder(voucherOrder);// ACK确认stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);handlePendingList();}}}private void handlePendingList() {while (true) {try {// 从Pending List中获取未处理的订单信息List<MapRecord<String, Object, Object>> list =stringRedisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("g1", "c1"),StreamReadOptions.empty().count(1),StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.from("0")));// 判断是否成功获取订单信息if (list == null || list.isEmpty()) {break;}// 解析订单信息MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);Map<Object, Object> values = record.getValue();VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new VoucherOrder(), true);// 处理订单handleVoucherOrder(voucherOrder);// ACK确认stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());} catch (Exception e) {log.error("处理Pending List订单异常", e);try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException ex) {ex.printStackTrace();}}}}}private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);boolean isLock = lock.tryLock();if (!isLock) {log.error("不允许重复下单");return;}try {proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);} finally {lock.unlock();}}private IVoucherOrderService proxy;@Overridepublic Result seckillVoucher(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();long orderId = redisIdWorker.nextId("order");Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT, Collections.emptyList(), voucherId.toString(),userId.toString(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();if (r != 0) {return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");}proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();return Result.ok(orderId);}@Override@Transactionalpublic void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {Long userId = voucherOrder.getUserId();int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();if (count > 0) {log.error("不允许重复下单!");return;}boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock = stock - 1").eq("voucher_id",voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0).update();if (!success) {log.error("库存不足!");return;}save(voucherOrder);}
}

代码详解

初始化和启动订单处理线程

我们在服务启动时,通过 @PostConstruct 注解确保订单处理线程被初始化和启动。

订单处理逻辑

通过 VoucherOrderHandler 类,从 Redis Stream 队列中读取订单信息并处理订单,确保订单的创建和库存的扣减是原子操作。

订单处理方法

在订单处理方法 handleVoucherOrder 中,我们通过 Redisson 分布式锁确保同一用户不会重复下单。

结论

通过引入 Redis Stream 队列,我们进一步优化了秒杀系统的性能和稳定性。Stream 队列不仅解决了阻塞队列容量的限制问题,还提供了更强大的消息处理能力,适用于各种高并发场景。这种优化方法不仅适用于秒杀活动,还可以推广到其他需要高性能处理的系统中。希望这些改进对你的系统设计有所帮助。

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