[中间件] 秒杀系统秒杀率提高300%？教你如何利用redis和rabbitmq 优化应用！

前言: 近年来，随着互联网的发展，电商越来越受到人们的欢迎，而秒杀活动也成为了电商中的一种重要营销手段。但是，秒杀活动对系统的性能、并发性和可用性提出了极高的要求，因此需要一些高效、可靠的技术来支持秒杀系统。本文将详细介绍redis和rabbitmq在秒杀系统中的作用，并提供相关的SpringBoot demo代码。

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redis在秒杀系统中的作用

缓存

秒杀系统中，每秒可能会有成千上万的用户同时发起抢购请求。为了提高系统的并发性和响应速度，我们通常会采用缓存技术。redis是一种基于内存的缓存数据库，它提供了高速的读写能力和丰富的数据结构，是秒杀系统中的一种理想缓存方案。

在秒杀系统中，我们可以将商品库存信息、用户购买记录等数据存储在redis中，并通过redis提供的原子操作，如incr、decr、setnx等来保障操作的原子性和线程安全性。下面是一段使用redis模拟商品秒杀的demo代码：

@Component
public class SecKillService {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    public boolean secKill(String itemId, String userId) {
        // 从redis中获取商品库存
        String stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock:" + itemId);
        if (stock == null || Integer.parseInt(stock) <= 0) {
            return false;
        }
        // 库存减一
        Long result = redisTemplate.opsForValue().decrement("stock:" + itemId);
        if (result < 0) {
            redisTemplate.opsForValue().increment("stock:" + itemId);
            return false;
        }
        // 记录用户购买记录
        redisTemplate.opsForSet().add("user:" + userId + ":purchases", itemId);
        return true;
    }
}

在这个demo中，我们使用redis的incr、decr、setnx、add等命令来实现商品库存的管理和用户购买记录的记录。其中，incr和decr命令分别用于对库存进行原子性的加减操作，setnx命令用于限制并发抢购数量，add命令用于记录用户的购买记录。

限流

秒杀系统中，由于并发量过大，可能会造成系统崩溃。因此，我们需要对系统进行限流，确保系统稳定运行。redis提供了一些限流算法，如令牌桶算法和漏桶算法，可以限制请求的频率和数量，避免系统崩溃。下面是一个使用redis令牌桶算法实现请求限流的demo代码：

@Component
public class RateLimiter {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    public boolean acquire(String key, int capacity, int rate) {
        String tokenCount = redisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (tokenCount == null) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(capacity));
            redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.SECONDS);
            return true;
        }
        int count = Integer.parseInt(tokenCount);
        if (count <= 0) {
            return false;
        }
        redisTemplate.opsForValue().set(key, String.valueOf(count - 1));
        redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.SECONDS);
        return true;
    }
}

在这个demo中，我们使用redis的set和get命令来实现令牌桶算法。每秒钟可以产生一定数量的令牌，用户需要从桶中获取令牌才能发起请求。当桶中没有令牌时，用户请求会被拒绝，从而实现请求限流的效果。

rabbitmq在秒杀系统中的作用

异步队列

在秒杀系统中，用户的请求需要经过多个服务层的处理，包括订单生成、库存更新、消息通知等。由于各个服务层的处理时间和并发量不同，如果同步处理所有请求，可能会导致系统崩溃或响应非常慢。因此，我们可以采用异步队列的方式来处理请求，将请求加入消息队列中，由队列中的消费者异步处理。

rabbitmq是一种高效、可靠的消息队列系统，支持多种消息传输模式和多种消息协议，是秒杀系统中的一种理想消息队列系统。

下面是一个使用rabbitmq实现异步消息队列的demo代码：

@Component
public class SecKillSender{
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    public void send(String itemId, String userId) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("secKillExchange", "secKillRoutingKey", itemId + ":" + userId);
    }
}

@Component
@RabbitListener(queues = "secKillQueue")
public class SecKillReceiver {
    @Autowired
    private SecKillService secKillService;

    @RabbitHandler
    public void process(String message) {
        String[] values = message.split(":");
        String itemId = values[0];
        String userId = values[1];
        secKillService.secKill(itemId, userId);
    }
}

在这个demo中，我们使用rabbitmq实现了一个异步消息队列。发送者将用户请求加入消息队列，接收者从消息队列中获取请求并异步处理。通过这种方式，我们可以将请求的处理分散到多个服务层中，提高系统的并发性和性能。

总结

本文介绍了redis和rabbitmq在秒杀系统中的作用，并提供了相关的SpringBoot demo代码。在实际开发中，我们可以根据需求选择适合的缓存方案和消息队列系统，以提高系统的并发性和性能。

demo缺点

上述demo实现了一个秒杀系统，其中redis用于缓存商品信息和库存信息，rabbitmq用于异步处理订单。但是，这种实现方式仍然存在以下缺点：

1）高并发情况下，redis的性能不足以支持；当秒杀活动开始时，短时间内可能会有大量用户同时访问系统，而redis的性能会受到影响，从而导致请求超时、系统宕机等问题。

2）rabbitmq的消息堆积问题；当系统承受不住高并发的订单处理请求，rabbitmq队列中的消息将会堆积，导致系统负载过高，进而影响系统整体稳定性。
3）redis 的原子性操作

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解决方案

针对上述问题，我们可以通过以下方式来优化redis和rabbitmq的应用：

1）使用redis集群；通过将redis分布在多个服务器节点上，可以提高redis的性能和可用性，从而支持更高的访问量。当其中的某个redis节点出现宕机，集群中的其他节点将自行接管其工作，确保系统的高可用性和稳定性。

2）使用rabbitmq集群；同理，使用rabbitmq集群可以提高其性能和可用性，从而避免消息的堆积问题。当其中的某个节点出现宕机时，集群中的其他节点将自动补位，确保系统的高可用性和稳定性。

3）使用分布式锁；在秒杀系统中，商品库存有限，需要使用分布式锁来保证多个用户并发下的订单处理的顺序性和正确性。目前主流的分布式锁实现方式有基于redis的RedLock、ZooKeeper等，可以根据具体场景选择最合适的实现方式。

4）使用消息队列异步处理订单；在高并发的情况下，同步处理订单容易导致系统负载过高，进而影响系统稳定性。因此，我们可以使用消息队列异步处理订单，通过rabbitmq将订单消息发送到队列中，由监听该队列的线程异步处理，提高系统的性能和稳定性。

5）使用 lua 脚本实现原子性操作

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