利用redis + lua解决抢红包高并发的问题

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

总要：

 

redis多线程

1，进程锁----用于java程序代码控制

2，lua脚本---redis自身变量命令的线程安全

 

Pipelining，lua脚本在执行的时候会是占用一个线程，整个执行过程是绝对连续，排他，相当多线程线程安全的另一种解决方案

 

Pipelining要求不依赖结果的命令之间

 

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？----保证原子性就避免了脏数据---一个用户抢两个红包

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：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

-- 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 -- 参数：红包队列名， 已消费的队列名，去重的Map名，用户ID -- 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   -- 如果用户已抢过红包，则返回nil if redis.call('hexists', KEYS[3], KEYS[4]) ~= 0 then   return nil else   -- 先取出一个小红包   local hongBao = redis.call('rpop', KEYS[1]);   if hongBao then     local x = cjson.decode(hongBao);     -- 加入用户ID信息     x['userId'] = KEYS[4];     local re = cjson.encode(x);     -- 把用户ID放到去重的set里     redis.call('hset', KEYS[3], KEYS[4], KEYS[4]);     -- 把红包放到已消费队列里     redis.call('lpush', KEYS[2], re);     return re;   end end return nil

下面是测试代码：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101

public class TestEval {     static String host = "localhost";     static int honBaoCount = 1_0_0000;       static int threadCount = 20;       static String hongBaoList = "hongBaoList";     static String hongBaoConsumedList = "hongBaoConsumedList";     static String hongBaoConsumedMap = "hongBaoConsumedMap";       static Random random = new Random();   //  -- 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 //  -- 参数：红包队列名， 已消费的队列名，去重的Map名，用户ID //  -- 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     static String tryGetHongBaoScript = //          "local bConsumed = redis.call('hexists', KEYS[3], KEYS[4]);\n" //          + "print('bConsumed:' ,bConsumed);\n"             "if redis.call('hexists', KEYS[3], KEYS[4]) ~= 0 then\n"             + "return nil\n"             + "else\n"             + "local hongBao = redis.call('rpop', KEYS[1]);\n" //          + "print('hongBao:', hongBao);\n"             + "if hongBao then\n"             + "local x = cjson.decode(hongBao);\n"             + "x['userId'] = KEYS[4];\n"             + "local re = cjson.encode(x);\n"             + "redis.call('hset', KEYS[3], KEYS[4], KEYS[4]);\n"             + "redis.call('lpush', KEYS[2], re);\n"             + "return re;\n"             + "end\n"             + "end\n"             + "return nil";     static StopWatch watch = new StopWatch();       public static void main(String[] args) throws InterruptedException { //      testEval();         generateTestData();         testTryGetHongBao();     }       static public void generateTestData() throws InterruptedException {         Jedis jedis = new Jedis(host);         jedis.flushAll();         final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount);         for(int i = 0; i < threadCount; ++i) {             final int temp = i;             Thread thread = new Thread() {                 public void run() {                     Jedis jedis = new Jedis(host);                     int per = honBaoCount/threadCount;                     JSONObject object = new JSONObject();                     for(int j = temp * per; j < (temp+1) * per; j++) {                         object.put("id", j);                         object.put("money", j);                         jedis.lpush(hongBaoList, object.toJSONString());                     }                     latch.countDown();                 }             };             thread.start();         }         latch.await();     }       static public void testTryGetHongBao() throws InterruptedException {         final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threadCount);         System.err.println("start:" + System.currentTimeMillis()/1000);         watch.start();         for(int i = 0; i < threadCount; ++i) {             final int temp = i;             Thread thread = new Thread() {                 public void run() {                     Jedis jedis = new Jedis(host);                     String sha = jedis.scriptLoad(tryGetHongBaoScript);                     int j = honBaoCount/threadCount * temp;                     while(true) {                         Object object = jedis.eval(tryGetHongBaoScript, 4, hongBaoList, hongBaoConsumedList, hongBaoConsumedMap, "" + j);                         j++;                         if (object != null) { //                          System.out.println("get hongBao:" + object);                         }else {                             //已经取完了                             if(jedis.llen(hongBaoList) == 0)                                 break;                         }                     }                     latch.countDown();                 }             };             thread.start();         }           latch.await();         watch.stop();           System.err.println("time:" + watch.getTotalTimeSeconds());         System.err.println("speed:" + honBaoCount/watch.getTotalTimeSeconds());         System.err.println("end:" + System.currentTimeMillis()/1000);     } }

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。