• 抢红包算法 java


    抢红包的需求分析

    抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点。
    因为秒杀通常要和库存相关。而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可。
    另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事。而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦。

    淘宝的专家丁奇有个文章有写到淘宝是如何应对秒杀的:《秒杀场景下MySQL的低效–原因和改进》

    http://blog.nosqlfan.com/html/4209.html

    基于redis的抢红包方案

    下面介绍一种基于Redis的抢红包方案。

    把原始的红包称为大红包,拆分后的红包称为小红包。

    1.小红包预先生成,插到数据库里,红包对应的用户ID是null。生成算法见另一篇blog:http://blog.csdn.NET/hengyunabc/article/details/19177877

    2.每个大红包对应两个redis队列,一个是未消费红包队列,另一个是已消费红包队列。开始时,把未抢的小红包全放到未消费红包队列里。

    未消费红包队列里是json字符串,如{userId:'789', money:'300'}。

    3.在redis中用一个map来过滤已抢到红包的用户。

    4.抢红包时,先判断用户是否抢过红包,如果没有,则从未消费红包队列中取出一个小红包,再push到另一个已消费队列中,最后把用户ID放入去重的map中。

    5.用一个单线程批量把已消费队列里的红包取出来,再批量update红包的用户ID到数据库里。

    上面的流程是很清楚的,但是在第4步时,如果是用户快速点了两次,或者开了两个浏览器来抢红包,会不会有可能用户抢到了两个红包?

    为了解决这个问题,采用了lua脚本方式,让第4步整个过程是原子性地执行。

    下面是在redis上执行的Lua脚本:

    [plain] view plain copy
     
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    1. -- 函数:尝试获得红包,如果成功,则返回json字符串,如果不成功,则返回空  
    2. -- 参数:红包队列名, 已消费的队列名,去重的Map名,用户ID  
    3. -- 返回值:nil 或者 json字符串,包含用户ID:userId,红包ID:id,红包金额:money  
    4.   
    5. -- 如果用户已抢过红包,则返回nil  
    6. if redis.call('hexists', KEYS[3], KEYS[4]) ~= 0 then  
    7.   return nil  
    8. else  
    9.   -- 先取出一个小红包  
    10.   local hongBao = redis.call('rpop', KEYS[1]);  
    11.   if hongBao then  
    12.     local x = cjson.decode(hongBao);  
    13.     -- 加入用户ID信息  
    14.     x['userId'] = KEYS[4];  
    15.     local re = cjson.encode(x);  
    16.     -- 把用户ID放到去重的set里  
    17.     redis.call('hset', KEYS[3], KEYS[4], KEYS[4]);  
    18.     -- 把红包放到已消费队列里  
    19.     redis.call('lpush', KEYS[2], re);  
    20.     return re;  
    21.   end  
    22. end  
    23. return nil  


    下面是测试代码:

    [java] view plain copy
     
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    1. public class TestEval {  
    2.     static String host = "localhost";  
    3.     static int honBaoCount = 1_0_0000;  
    4.       
    5.     static int threadCount = 20;  
    6.       
    7.     static String hongBaoList = "hongBaoList";  
    8.     static String hongBaoConsumedList = "hongBaoConsumedList";  
    9.     static String hongBaoConsumedMap = "hongBaoConsumedMap";  
    10.       
    11.     static Random random = new Random();  
    12.       
    13. //  -- 函数:尝试获得红包,如果成功,则返回json字符串,如果不成功,则返回空  
    14. //  -- 参数:红包队列名, 已消费的队列名,去重的Map名,用户ID  
    15. //  -- 返回值:nil 或者 json字符串,包含用户ID:userId,红包ID:id,红包金额:money  
    16.     static String tryGetHongBaoScript =   
    17. //          "local bConsumed = redis.call('hexists', KEYS[3], KEYS[4]); "  
    18. //          + "print('bConsumed:' ,bConsumed); "  
    19.             "if redis.call('hexists', KEYS[3], KEYS[4]) ~= 0 then "  
    20.             + "return nil "  
    21.             + "else "  
    22.             + "local hongBao = redis.call('rpop', KEYS[1]); "  
    23. //          + "print('hongBao:', hongBao); "  
    24.             + "if hongBao then "  
    25.             + "local x = cjson.decode(hongBao); "  
    26.             + "x['userId'] = KEYS[4]; "  
    27.             + "local re = cjson.encode(x); "  
    28.             + "redis.call('hset', KEYS[3], KEYS[4], KEYS[4]); "  
    29.             + "redis.call('lpush', KEYS[2], re); "  
    30.             + "return re; "  
    31.             + "end "  
    32.             + "end "  
    33.             + "return nil";  
    34.     static StopWatch watch = new StopWatch();  
    35.       
    36.     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
    37. //      testEval();  
    38.         generateTestData();  
    39.         testTryGetHongBao();  
    40.     }  
    41.       
    42.     static public void generateTestData() throws InterruptedException {  
    43.         Jedis jedis = new Jedis(host);  
    44.         jedis.flushAll();  
    45.         final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount);  
    46.         for(int i = 0; i < threadCount; ++i) {  
    47.             final int temp = i;  
    48.             Thread thread = new Thread() {  
    49.                 public void run() {  
    50.                     Jedis jedis = new Jedis(host);  
    51.                     int per = honBaoCount/threadCount;  
    52.                     JSONObject object = new JSONObject();  
    53.                     for(int j = temp * per; j < (temp+1) * per; j++) {  
    54.                         object.put("id", j);  
    55.                         object.put("money", j);  
    56.                         jedis.lpush(hongBaoList, object.toJSONString());  
    57.                     }  
    58.                     latch.countDown();  
    59.                 }  
    60.             };  
    61.             thread.start();  
    62.         }  
    63.         latch.await();  
    64.     }  
    65.       
    66.     static public void testTryGetHongBao() throws InterruptedException {  
    67.         final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount);  
    68.         System.err.println("start:" + System.currentTimeMillis()/1000);  
    69.         watch.start();  
    70.         for(int i = 0; i < threadCount; ++i) {  
    71.             final int temp = i;  
    72.             Thread thread = new Thread() {  
    73.                 public void run() {  
    74.                     Jedis jedis = new Jedis(host);  
    75.                     String sha = jedis.scriptLoad(tryGetHongBaoScript);  
    76.                     int j = honBaoCount/threadCount * temp;  
    77.                     while(true) {  
    78.                         Object object = jedis.eval(tryGetHongBaoScript, 4, hongBaoList, hongBaoConsumedList, hongBaoConsumedMap, "" + j);  
    79.                         j++;  
    80.                         if (object != null) {  
    81. //                          System.out.println("get hongBao:" + object);  
    82.                         }else {  
    83.                             //已经取完了  
    84.                             if(jedis.llen(hongBaoList) == 0)  
    85.                                 break;  
    86.                         }  
    87.                     }  
    88.                     latch.countDown();  
    89.                 }  
    90.             };  
    91.             thread.start();  
    92.         }  
    93.           
    94.         latch.await();  
    95.         watch.stop();  
    96.           
    97.         System.err.println("time:" + watch.getTotalTimeSeconds());  
    98.         System.err.println("speed:" + honBaoCount/watch.getTotalTimeSeconds());  
    99.         System.err.println("end:" + System.currentTimeMillis()/1000);  
    100.     }  
    101. }  


    测试结果20个线程,每秒可以抢2.5万个,足以应付绝大部分的抢红包场景。

    如果是真的应付不了,拆分到几个redis集群里,或者改为批量抢红包,也足够应付。

    总结:

    redis的抢红包方案,虽然在极端情况下(即redis挂掉)会丢失一秒的数据,但是却是一个扩展性很强,足以应付高并发的抢红包方案。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yelongsan/p/6290459.html
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