秒杀场景的业务特点是限时限量,业务系统要处理瞬时的大量高并发请求,而 Redis就经常被用来支撑秒杀活动。秒杀场景包含了多个环节,可以分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三个阶段,每个阶段的请求处理需求并不相同,Redis 并不能支撑秒杀场景的每一个环节。
为了支撑大量高并发的库存查验请求,我们需要在这个环节使用 Redis 保存库存量,这样一来,请求可以直接从 Redis 中读取库存并进行查验。
那么,库存扣减和订单处理是否都可以交给后端的数据库来执行呢?其实,订单处理可以在数据库中执行,但库存扣减操作,不能交给后端数据库处理。
在数据库中处理订单的原因比较简单:订单处理会涉及支付、商品出库、物流等多个关联操作,这些操作本身涉及数据库中的多张数据表,要保证处理的事务性,需要在数据库中完成。而且,订单处理时的请求压力已经不大了,数据库可以支撑这些订单处理请求。
那为啥库存扣减操作不能在数据库执行呢?这是因为,一旦请求查到有库存,就意味着发送该请求的用户获得了商品的购买资格,用户就会下单了。同时,商品的库存余量也需要减少一个。如果我们把库存扣减的操作放到数据库执行,会带来两个问题。
我们就需要直接在 Redis 中进行库存扣减。具体的操作是,当库存查验完成后,一旦库存有余量,我们就立即在 Redis 中扣减库存。而且,为了避免请求查询到旧的库存值,库存查验和库存扣减这两个操作需要保证原子性。
秒杀场景分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三个阶段。秒杀开始前后,高并发压力没有那么大,我们不需要使用 Redis,但在秒杀进行中,需要查验和扣减商品库存,库存查验面临大量的高并发请求,而库存扣减又需要和库存查验一起执行,以保证原子性。这就是秒杀对 Redis 的需求。
秒杀场景对 Redis 操作的根本要求有两个:
在秒杀场景中,一个商品的库存对应了两个信息,分别是总库存量和已秒杀量。这种数据模型正好是一个 key(商品 ID)对应了两个属性(总库存量和已秒杀量),所以,我们可以使用一个 Hash 类型的键值对来保存库存的这两个信息:
//itemID 是商品的编号,total 是总库存量,ordered 是已秒杀量。
key: itemID
value: {total: N, ordered: M}
因为库存查验和库存扣减这两个操作要保证一起执行,一个直接的方法就是使用 Redis 的原子操作。原子操作可以是 Redis 自身提供的原子命令,也可以是 Lua脚本。因为库存查验和库存扣减是两个操作,无法用一条命令来完成,所以,我们就需要使用 Lua 脚本原子性地执行这两个操作。
#获取商品库存信息
local counts = redis.call("HMGET", KEYS[1], "total", "ordered");
#将总库存转换为数值
local total = tonumber(counts[1])
#将已被秒杀的库存转换为数值
local ordered = tonumber(counts[2])
#如果当前请求的库存量加上已被秒杀的库存量仍然小于总库存量,就可以更新库存
if ordered + k <= total then
#更新已秒杀的库存量
redis.call("HINCRBY",KEYS[1],"ordered",k)
return k
end
return 0
有了 Lua 脚本后,我们就可以在 Redis 客户端,使用 EVAL 命令来执行这个脚本了。
使用分布式锁来支撑秒杀场景的具体做法是,先让客户端向 Redis 申请分布式锁,只有拿到锁的客户端才能执行库存查验和库存扣减。这样一来,大量的秒杀请求就会在争夺分布式锁时被过滤掉。而且,库存查验和扣减也不用使用原子操作了,因为多个并发客户端只有一个客户端能够拿到锁,已经保证了客户端并发访问的互斥性。
//使用商品ID作为key
key = itemID
//使用客户端唯一标识作为value
val = clientUniqueID
//申请分布式锁,Timeout是超时时间
lock =acquireLock(key, val, Timeout)
//当拿到锁后,才能进行库存查验和扣减
if(lock == True) {
//库存查验和扣减
availStock = DECR(key, k)
//库存已经扣减完了,释放锁,返回秒杀失败
if (availStock < 0) {
releaseLock(key, val)
return error
}
//库存扣减成功,释放锁
else{
releaseLock(key, val)
//订单处理
}
}
//没有拿到锁,直接返回
else
return
在使用分布式锁时,客户端需要先向 Redis 请求锁,只有请求到了锁,才能进行库存查验等操作,这样一来,客户端在争抢分布式锁时,大部分秒杀请求本身就会因为抢不到锁而被拦截。我们可以使用切片集群中的不同实例来分别保存分布式锁和商品库存信息。使用这种保存方式后,秒杀请求会首先访问保存分布式锁的实例。如果客户端没有拿到锁,这些客户端就不会查询商品库存,这就可以减轻保存库存信息的实例的压力了。
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