Redis分布式缓存系列(二)- Redis中的String类型以及使用Redis解决订单秒杀超卖问题

本系列将和大家分享Redis分布式缓存,本章主要简单介绍下Redis中的String类型,以及如何使用Redis解决订单秒杀超卖问题。

Redis中5种数据结构之String类型:key-value的缓存,支持过期,value不超过512M。

Redis是单线程的,比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy等等,这些看上去像是组合命令,但实际上是一个具体的命令,是一个原子性的命令,不可能出现中间状态,可以应对一些并发情况。下面我们直接通过代码来看下具体使用。

首先来看下Demo的项目结构:

对于.Net而言,Redis操作一般使用ServiceStack.Redis 或者 StackExchange.Redis ,但总体来说ServiceStack.Redis性能更优。

此处推荐使用的是ServiceStack包,虽然它是收费的,有每小时6000次请求限制,但是它是开源的,可以将它的源码下载下来破解后使用,网上应该有挺多相关资料,有兴趣的可以去了解一波。

ServiceStack.Redis源码GitHub地址:https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.Redis

一、Redis中与String类型相关的API

首先先来看下Redis客户端的初始化工作:

using System;

namespace TianYa.Redis.Init
{
    /// <summary>
    /// redis配置文件信息
    /// 也可以放到配置文件去
    /// </summary>
    public sealed class RedisConfigInfo
    {
        /// <summary>
        /// 可写的Redis链接地址
        /// format:ip1,ip2
        /// 
        /// 默认6379端口
        /// </summary>
        public string WriteServerList = "127.0.0.1:6379";

        /// <summary>
        /// 可读的Redis链接地址
        /// format:ip1,ip2
        /// 
        /// 默认6379端口
        /// </summary>
        public string ReadServerList = "127.0.0.1:6379";

        /// <summary>
        /// 最大写链接数
        /// </summary>
        public int MaxWritePoolSize = 60;

        /// <summary>
        /// 最大读链接数
        /// </summary>
        public int MaxReadPoolSize = 60;

        /// <summary>
        /// 本地缓存到期时间,单位:秒
        /// </summary>
        public int LocalCacheTime = 180;

        /// <summary>
        /// 自动重启
        /// </summary>
        public bool AutoStart = true;

        /// <summary>
        /// 是否记录日志,该设置仅用于排查redis运行时出现的问题,
        /// 如redis工作正常,请关闭该项
        /// </summary>
        public bool RecordeLog = false;
    }
}
using ServiceStack.Redis;

namespace TianYa.Redis.Init
{
    /// <summary>
    /// Redis管理中心
    /// </summary>
    public class RedisManager
    {
        /// <summary>
        /// Redis配置文件信息
        /// </summary>
        private static RedisConfigInfo _redisConfigInfo = new RedisConfigInfo();

        /// <summary>
        /// Redis客户端池化管理
        /// </summary>
        private static PooledRedisClientManager _prcManager;

        /// <summary>
        /// 静态构造方法,初始化链接池管理对象
        /// </summary>
        static RedisManager()
        {
            CreateManager();
        }

        /// <summary>
        /// 创建链接池管理对象
        /// </summary>
        private static void CreateManager()
        {
            string[] writeServerConStr = _redisConfigInfo.WriteServerList.Split(',');
            string[] readServerConStr = _redisConfigInfo.ReadServerList.Split(',');
            _prcManager = new PooledRedisClientManager(readServerConStr, writeServerConStr,
                new RedisClientManagerConfig
                {
                    MaxWritePoolSize = _redisConfigInfo.MaxWritePoolSize,
                    MaxReadPoolSize = _redisConfigInfo.MaxReadPoolSize,
                    AutoStart = _redisConfigInfo.AutoStart,
                });
        }

        /// <summary>
        /// 客户端缓存操作对象
        /// </summary>
        public static IRedisClient GetClient()
        {
            return _prcManager.GetClient();
        }
    }
}
using System;
using TianYa.Redis.Init;
using ServiceStack.Redis;

namespace TianYa.Redis.Service
{
    /// <summary>
    /// redis操作的基类
    /// </summary>
    public abstract class RedisBase : IDisposable
    {
        /// <summary>
        /// Redis客户端
        /// </summary>
        protected IRedisClient _redisClient { get; private set; }

        /// <summary>
        /// 构造函数
        /// </summary>
        public RedisBase()
        {
            this._redisClient = RedisManager.GetClient();
        }

        private bool _disposed = false;
        protected virtual void Dispose(bool disposing)
        {
            if (!this._disposed)
            {
                if (disposing)
                {
                    _redisClient.Dispose();
                    _redisClient = null;
                }
            }

            this._disposed = true;
        }

        public void Dispose()
        {
            Dispose(true);
            GC.SuppressFinalize(this);
        }

        /// <summary>
        /// Redis事务处理示例
        /// </summary>
        public void Transcation()
        {
            using (IRedisTransaction irt = this._redisClient.CreateTransaction())
            {
                try
                {
                    irt.QueueCommand(r => r.Set("key", 20));
                    irt.QueueCommand(r => r.Increment("key", 1));
                    irt.Commit(); //事务提交
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    irt.Rollback(); //事务回滚
                    throw ex;
                }
            }
        }

        /// <summary>
        /// 清除全部数据 请小心
        /// </summary>
        public virtual void FlushAll()
        {
            _redisClient.FlushAll();
        }

        /// <summary>
        /// 保存数据DB文件到硬盘
        /// </summary>
        public void Save()
        {
            _redisClient.Save(); //阻塞式Save
        }

        /// <summary>
        /// 异步保存数据DB文件到硬盘
        /// </summary>
        public void SaveAsync()
        {
            _redisClient.SaveAsync(); //异步Save
        }
    }
}

其中Redis连接字符串(Redis Connection Strings)支持以下几种格式:

localhost
127.0.0.1:6379
redis://localhost:6379
password@localhost:6379
clientid:password@localhost:6379
redis://clientid:password@localhost:6380?ssl=true&db=1

下面直接给大家Show一波Redis中与String类型相关的API:

using System;
using System.Collections.Generic;

namespace TianYa.Redis.Service
{
    /// <summary>
    /// key-value 键值对 value可以是序列化的数据 (字符串)
    /// </summary>
    public class RedisStringService : RedisBase
    {
        #region 赋值

        /// <summary>
        /// 设置永久缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="value">存储的值</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set(string key, string value)
        {
            return base._redisClient.Set(key, value);
        }

        /// <summary>
        /// 设置永久缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="value">存储的值</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set<T>(string key, T value)
        {
            return base._redisClient.Set<T>(key, value);
        }

        /// <summary>
        /// 带有过期时间的缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="value">存储的值</param>
        /// <param name="expireTime">过期时间</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set(string key, string value, DateTime expireTime)
        {
            return base._redisClient.Set(key, value, expireTime);
        }

        /// <summary>
        /// 带有过期时间的缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="value">存储的值</param>
        /// <param name="expireTime">过期时间</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set<T>(string key, T value, DateTime expireTime)
        {
            return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
        }

        /// <summary>
        /// 带有过期时间的缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="value">存储的值</param>
        /// <param name="expireTime">过期时间</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set<T>(string key, T value, TimeSpan expireTime)
        {
            return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
        }

        /// <summary>
        /// 设置多个key/value
        /// </summary>
        public void SetAll(Dictionary<string, string> dic)
        {
            base._redisClient.SetAll(dic);
        }

        #endregion 赋值

        #region 追加

        /// <summary>
        /// 在原有key的value值之后追加value,没有就新增一项
        /// </summary>
        public long AppendToValue(string key, string value)
        {
            return base._redisClient.AppendToValue(key, value);
        }

        #endregion 追加

        #region 获取值

        /// <summary>
        /// 读取缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <returns></returns>
        public string Get(string key)
        {
            return base._redisClient.GetValue(key);
        }

        /// <summary>
        /// 读取缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <returns></returns>
        public T Get<T>(string key)
        {
            return
                _redisClient.ContainsKey(key)
                ? _redisClient.Get<T>(key)
                : default;
        }

        /// <summary>
        /// 获取多个key的value值
        /// </summary>
        /// <param name="keys">存储的键集合</param>
        /// <returns></returns>
        public List<string> Get(List<string> keys)
        {
            return base._redisClient.GetValues(keys);
        }

        /// <summary>
        /// 获取多个key的value值
        /// </summary>
        /// <param name="keys">存储的键集合</param>
        /// <returns></returns>
        public List<T> Get<T>(List<string> keys)
        {
            return base._redisClient.GetValues<T>(keys);
        }

        #endregion 获取值

        #region 获取旧值赋上新值

        /// <summary>
        /// 获取旧值赋上新值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="value">存储的值</param>
        /// <returns></returns>
        public string GetAndSetValue(string key, string value)
        {
            return base._redisClient.GetAndSetValue(key, value);
        }

        #endregion 获取旧值赋上新值

        #region 移除缓存

        /// <summary>
        /// 移除缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Remove(string key)
        {
            return _redisClient.Remove(key);
        }

        /// <summary>
        /// 移除多个缓存
        /// </summary>
        /// <param name="keys">存储的键集合</param>
        public void RemoveAll(List<string> keys)
        {
            _redisClient.RemoveAll(keys);
        }

        #endregion 移除缓存

        #region 辅助方法

        /// <summary>
        /// 是否存在缓存
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <returns></returns>
        public bool ContainsKey(string key)
        {
            return _redisClient.ContainsKey(key);
        }

        /// <summary>
        /// 获取值的长度
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <returns></returns>
        public long GetStringCount(string key)
        {
            return base._redisClient.GetStringCount(key);
        }

        /// <summary>
        /// 自增1,返回自增后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <returns></returns>
        public long IncrementValue(string key)
        {
            return base._redisClient.IncrementValue(key);
        }

        /// <summary>
        /// 自增count,返回自增后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="count">自增量</param>
        /// <returns></returns>
        public long IncrementValueBy(string key, int count)
        {
            return base._redisClient.IncrementValueBy(key, count);
        }

        /// <summary>
        /// 自减1,返回自减后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <returns></returns>
        public long DecrementValue(string key)
        {
            return base._redisClient.DecrementValue(key);
        }

        /// <summary>
        /// 自减count,返回自减后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存储的键</param>
        /// <param name="count">自减量</param>
        /// <returns></returns>
        public long DecrementValueBy(string key, int count)
        {
            return base._redisClient.DecrementValueBy(key, count);
        }

        #endregion 辅助方法
    }
}

测试如下:

using System;

namespace MyRedis
{
    /// <summary>
    /// 学生类
    /// </summary>
    public class Student
    {
        public int Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public string Remark { get; set; }
        public string Description { get; set; }
    }
}
using System;
using System.Collections.Generic;
using TianYa.Redis.Service;
using Newtonsoft.Json;

namespace MyRedis
{
    /// <summary>
    /// ServiceStack API封装测试  五大结构理解 (1小时6000次请求限制--可破解)
    /// </summary>
    public class ServiceStackTest
    {
        /// <summary>
        /// String
        /// key-value的缓存,支持过期,value不超过512M
        /// Redis是单线程的,比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy,
        /// 这些看上去是组合命令,但实际上是一个具体的命令,是一个原子性的命令,不可能出现中间状态,可以应对一些并发情况
        /// </summary>
        public static void ShowString()
        {
            var student1 = new Student()
            {
                Id = 10000,
                Name = "TianYa"
            };

            using (RedisStringService service = new RedisStringService())
            {
                service.Set("student1", student1);
                var stu = service.Get<Student>("student1");
                Console.WriteLine(JsonConvert.SerializeObject(stu));

                service.Set<int>("Age", 28);
                Console.WriteLine(service.IncrementValue("Age"));
                Console.WriteLine(service.IncrementValueBy("Age", 3));
                Console.WriteLine(service.DecrementValue("Age"));
                Console.WriteLine(service.DecrementValueBy("Age", 3));
            }
        }
    }
}
using System;

namespace MyRedis
{
    /// <summary>
    /// Redis:Remote Dictionary Server 远程字典服务器
    /// 基于内存管理(数据存在内存),实现了5种数据结构(分别应对各种具体需求),单线程模型的应用程序(单进程单线程),对外提供插入--查询--固化--集群功能。
    /// 正是因为基于内存管理所以速度快,可以用来提升性能。但是不能当数据库,不能作为数据的最终依据。
    /// 单线程多进程的模式来提供集群服务。
    /// 单线程最大的好处就是原子性操作,就是要么都成功,要么都失败,不会出现中间状态。Redis每个命令都是原子性(因为单线程),不用考虑并发,不会出现中间状态。(线程安全)
    /// Redis就是为开发而生,会为各种开发需求提供对应的解决方案。
    /// Redis只是为了提升性能,不做数据标准。任何的数据固化都是由数据库完成的,Redis不能代替数据库。
    /// Redis实现的5种数据结构:String、Hashtable、Set、ZSet和List。
    /// </summary>
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ServiceStackTest.ShowString();
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

运行结果如下:

Redis中的String类型在项目中使用是最多的,想必大家都有所了解,此处就不再做过多的描述了。

二、使用Redis解决订单秒杀超卖问题

首先先来看下什么是订单秒杀超卖问题:

/// <summary>
/// 模拟订单秒杀超卖问题
///     超卖:订单数超过商品
///     如果使用传统的锁来解决超卖问题合适吗? 
///         不合适,因为这个等于是单线程了,其他都要阻塞,会出现各种超时。
///         -1的时候除了操作库存,还得增加订单,等支付等等。
///         10个商品秒杀,一次只能进一个? 违背了业务。
/// </summary>
public class OverSellFailedTest
{
    private static bool _isGoOn = true; //秒杀活动是否结束
    private static int _stock = 0; //商品库存
    public static void Show()
    {
        _stock = 10;
        for (int i = 0; i < 5000; i++)
        {
            int k = i;
            Task.Run(() => //每个线程就是一个用户请求
            {
                if (_isGoOn)
                {
                    long index = _stock;
                    Thread.Sleep(100); //模拟去数据库查询库存
                    if (index >= 1)
                    {
                        _stock = _stock - 1; //更新库存
                        Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀成功,秒杀商品索引为{index}");
                        //可以分队列,去操作数据库
                    }
                    else
                    {
                        if (_isGoOn)
                        {
                            _isGoOn = false;
                        }

                        Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀失败,秒杀商品索引为{index}");
                    }
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀停止......");
                }
            });
        }
    }
}

运行OverSellFailedTest.Show(),结果如下所示:

从运行结果可以看出不仅一个商品卖给了多个人,而且还出现了订单数超过商品数,这就是典型的秒杀超卖问题。

下面我们来看下如何使用Redis解决订单秒杀超卖问题:

/// <summary>
/// 使用Redis解决订单秒杀超卖问题
///     超卖:订单数超过商品
///     1、Redis原子性操作--保证一个数值只出现一次--防止一个商品卖给多个人
///     2、用上了Redis,一方面保证绝对不会超卖,另一方面没有效率影响,还有撤单的时候增加库存,可以继续秒杀,
///        限制秒杀的库存是放在redis,不是数据库,不会造成数据的不一致性
///     3、Redis能够拦截无效的请求,如果没有这一层,所有的请求压力都到数据库
///     4、缓存击穿/穿透---缓存down掉,请求全部到数据库
///     5、缓存预热功能---缓存重启,数据丢失,多了一个初始化缓存数据动作(写代码去把数据读出来放入缓存)
/// </summary>
public class OverSellTest
{
    private static bool _isGoOn = true; //秒杀活动是否结束
    public static void Show()
    {
        using (RedisStringService service = new RedisStringService())
        {
            service.Set<int>("Stock", 10); //库存
        }

        for (int i = 0; i < 5000; i++)
        {
            int k = i;
            Task.Run(() => //每个线程就是一个用户请求
            {
                using (RedisStringService service = new RedisStringService())
                {
                    if (_isGoOn)
                    {
                        long index = service.DecrementValue("Stock"); //减1并且返回  
                        if (index >= 0)
                        {
                            Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀成功,秒杀商品索引为{index}");
                            //service.IncrementValue("Stock"); //加1,如果取消了订单则添加库存继续秒杀
                            //可以分队列,去操作数据库
                        }
                        else
                        {
                            if (_isGoOn)
                            {
                                _isGoOn = false;
                            }

                            Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀失败,秒杀商品索引为{index}");
                        }
                    }
                    else
                    {
                        Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀停止......");
                    }
                }
            });
        }
    }
}

运行OverSellTest.Show(),结果如下所示:

从运行结果可以看出使用Redis能够很好的解决订单秒杀超卖问题。

至此本文就全部介绍完了,如果觉得对您有所启发请记得点个赞哦!!!

 

Demo源码:

链接:https://pan.baidu.com/s/1B_XUM4Eqc81CJdjufOWS9A 
提取码:a78n

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posted @ 2020-11-16 00:15  谢友海  阅读(93)  评论(0编辑  收藏