Redis+Lua解决高并发场景抢购秒杀问题

本文主要是介绍Redis+Lua解决高并发场景抢购秒杀问题，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

为何要使用Lua脚本解决商品超卖的问题呢？

• Redis在2.6版本后原生支持Lua脚本功能，允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行。
• 将复杂的或者多步的redis操作，写为一个脚本，一次提交给redis执行，减少反复连接redis的次数，提升性能。
• 原子操作。Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他请求插入。因此在脚本运行过程中无需担心会出现竞态条件，无需使用事务。
• 复用。客户端发送的脚本会永久存在redis中，这样其他客户端可以复用这一脚本，而不需要使用代码完成相同的逻辑。

首先，编写lua脚本，脚本名为secKill.lua：

-- 接收参数
local user_id  = KEYS[1]
local goods_id = KEYS[2]

-- 拼接字符串
local stock_key = "secKill:"..goods_id..":stock" -- 秒杀商品库存key
local users_key = "secKill:"..goods_id..":users" -- 成功秒杀商品的用户集合key

-- 判断用户是否已经成功秒杀过该商品，如果已经存在在集合中，说明已经成功秒杀该商品，直接返回标志2，防止重复抢购
local user_exists = redis.call('sismember', users_key, user_id)
if tonumber(user_exists, 10) == 1 then
    return 2
end

-- 获取当前商品库存，如果库存小于等于0，表名商品已经被抢购完了，否则库存-1，并将抢购成功的用户放入集合中
local left_goods_count = redis.call('get', stock_key)
if tonumber(left_goods_count, 10) <= 0 then
    return 0
else
    redis.call('decr', stock_key)
    redis.call('sadd', users_key, user_id)
end
return 1

上述代码中返回的数字0，1，2只是一种约定，自己可以根据自己的有业务约定不同状态返回的值。示例代码0：库存为0，1：秒杀成功，2：已秒杀成功的用户重复抢购。

lua脚本编写完成后，使用redis-cli命令生成该脚本的sha秘钥

redis-cli script load "$(cat /usr/local/redis/lua/secKill.lua)"
"63454a53284d9f6b30bdb6e5e12796a74f61f718"

最后，拿到lua脚本的sha秘钥，我们就可以在我们的代码中使用了。

$redis = new Redis();
$redis->connect("192.168.111.128", 6379);
$goodsId = 11211;
$userId = mt_rand(10000, 99999);
$res = $redis->evalSha('63454a53284d9f6b30bdb6e5e12796a74f61f718', [$userId, $goodsId], 2);

可以看到，我们将抢购逻辑写到lua脚本后，PHP代码就变得很少了，仅仅只有5行代码。

编写好代码，接着我们开始对上述代码进行测试。

首先，我们需要设置商品的库存量，正常逻辑是在后台商品管理页填写具体商品的库存量，此处假设我们的商品ID是11211(这个数字是不是很熟悉？是的，这是memcached的默认端口)，商品数量为10个。

$redis-cli
> set secKill:11211:stock 10

我们使用ab压测工具模拟2000个用户并发量200来模拟抢购商品ID为11211的商品。

$ ab -n 2000 -c 200 http://www.master.com/index.php

如果没有ab工具需要使用 yum -y install httpd-tools安装

压测完成后，我们通过RedisDesktopManager(RDM)软件来查看抢购结果，可以看到即使是200的并发量，最终也只有10个用户抢购到商品，并且抢购成功的用户被写入到了secKill:11211:users的集合中，我们可以另外开一个守护进程专门用于从集合中获取用户ID处理后续事宜(将数据落盘写入数据库、给用户发短信等)

使用Redis+Lua来解决抢购秒杀类问题是当前比较流行的一种做法，希望对正在开发秒杀抢购功能的你能产生帮助。

这篇关于Redis+Lua解决高并发场景抢购秒杀问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！