一、需求分析
1、各种节假日,发红包+抢红包,100%高并发业务要求,不能用 mysql 来做。
2、一个总的大红包,会有可能拆分成多个小红包,总金额= 分金额1+分金额2+分金额3......分金额N。
3、每个人只能抢一次,你需要有记录,比如100块钱,被拆分成10个红包发出去,总计有10个红包,抢一个少一个,总数显示(10/6)直到完,需要记录那些人抢到了红包,重复抢作弊不可以。
4、有可能还需要你计时,完整抢完,从发出到全部over,耗时多少?
5、红包过期,剩余金额可能需要回退到发红包主账户下。
二、架构设计
1、发红包
(1)用哪种数据结构化?
用list。list中的元素和为红包总金额。
LPUSH list:red 20 30 20 20 10
(2)高并发,发红包是否要加锁,用什么锁?
不加锁。
2、抢红包
(1)抢红包是否需要加锁,用什么锁?
用list.pop,因为redis的命令本身就是原子性,不用额外加锁且保证了锁的效果。
3、记红包
用hash。
4、拆
拆红包算法——二倍均值法
剩余红包金额为M,剩余人数为N,那么有如下公式:
每次抢到的金额 = 随机区间 (0, (剩余红包金额M ÷ 剩余人数N ) X 2),这个公式,保证了每次随机金额的平均值是相等的,不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。
举个栗子:
假设有10个人,红包总额100元。
第1次:
100÷10 X2 = 20, 所以第一个人的随机范围是(0,20 ),平均可以抢到10元。假设第一个人随机到10元,那么剩余金额是100-10 = 90 元。
第2次:
90÷9 X2 = 20, 所以第二个人的随机范围同样是(0,20 ),平均可以抢到10元。假设第二个人随机到10元,那么剩余金额是90-10 = 80 元。
第3次:
80÷8 X2 = 20, 所以第三个人的随机范围同样是(0,20 ),平均可以抢到10元。 以此类推,每一次随机范围的均值是相等的。
三、编码实现
package com.redis.demo; import cn.hutool.core.util.IdUtil; import com.google.common.primitives.Ints; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import javax.annotation.Resource; import java.util.Arrays; import java.util.Random; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 抢红包demo */ @RestController public class RedPackageController { /** * 记录红包的key */ public static final String RED_PACKAGE_KEY = "redpackage:"; /** * 记录已抢红包的key */ public static final String RED_PACKAGE_CONSUME_KEY = "redpackage:consume:"; @Resource private RedisTemplate redisTemplate; /** * @Description: 拆分+发送红包 * @Param: [totalMoney:红包总金额, redPackageNumber:红包个数] * @Return: */ @RequestMapping("/send") public String sendRedPackage(int totalMoney, int redPackageNumber) { // 1 拆红包,总金额拆分成多少个红包,每个小红包里面包多少钱 Integer[] splitRedPackages = splitRedPackage(totalMoney, redPackageNumber); // 2 红包的全局ID String key = RED_PACKAGE_KEY + IdUtil.simpleUUID(); // 3 采用list存储红包并设置过期时间,发红包的只有一个,不用加锁 redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, splitRedPackages); redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.DAYS); return key + "\t" + "\t" + Ints.asList(Arrays.stream(splitRedPackages).mapToInt(Integer::valueOf).toArray()); } /** * @Description: 抢红包 * @Param: [redPackageKey:红包key, userId:抢红包的用户id] * @Return: */ @RequestMapping("/rob") public String rodRedPackage(String redPackageKey, String userId) { // 1 验证某个用户是否抢过红包 Object redPackage = redisTemplate.opsForHash().get(RED_PACKAGE_CONSUME_KEY + redPackageKey, userId); // 2 没有抢过就开抢,否则返回-2表示抢过 if (redPackage == null) { // 2.1 从list里面出队一个红包,抢到了一个 Object partRedPackage = redisTemplate.opsForList().leftPop(RED_PACKAGE_KEY + redPackageKey); if (partRedPackage != null) { //2.2 抢到手后,记录进去hash表示谁抢到了多少钱的某一个红包 redisTemplate.opsForHash().put(RED_PACKAGE_CONSUME_KEY + redPackageKey, userId, partRedPackage); System.out.println("用户: " + userId + "\t 抢到多少钱红包: " + partRedPackage); // TODO 后续异步进mysql或者RabbitMQ进一步处理 return String.valueOf(partRedPackage); } // 抢完 return "errorCode:-1,红包抢完了"; } // 3 某个用户抢过了,不可以作弊重新抢 return "errorCode:-2, message: " + "\t" + userId + " 用户你已经抢过红包了"; } /** * @Description: 拆完红包总金额 = 每个小红包金额总和 * @Param: [totalMoney:红包总金额, redPackageNumber:红包个数] * @Return: */ private Integer[] splitRedPackage(int totalMoney, int redPackageNumber) { // 已经被抢的金额 int useMoney = 0; // 每个小红包金额 Integer[] redPackageNumbers = new Integer[redPackageNumber]; // 拆分红包 Random random = new Random(); for (int i = 0; i < redPackageNumber; i++) { if (i == redPackageNumber - 1) { // 最后一个红包 redPackageNumbers[i] = totalMoney - useMoney; } else { // 前面的红包用二倍均值法拆分 int avgMoney = (totalMoney - useMoney) * 2 / (redPackageNumber - i); redPackageNumbers[i] = 1 + random.nextInt(avgMoney - 1); } useMoney = useMoney + redPackageNumbers[i]; } return redPackageNumbers; } }