利用redis + lua解決搶紅包高併發的問題

  

搶紅包的需求分析

搶紅包的場景有點像秒殺，但是要比秒殺簡單點。
因爲秒殺通常要和庫存相關。而搶紅包則可以允許有些紅包沒有被搶到，因爲發紅包的人不會有損失，沒搶完的錢再退回給發紅包的人即可。
另外像小米這樣的搶購也要比淘寶的要簡單，也是因爲像小米這樣是一個公司的，如果有少量沒有搶到，則下次再搶，人工修復下數據是很簡單的事。而像淘寶這麼多商品，要是每一個都存在着修復數據的風險，那如果出故障了則很麻煩。

淘寶的專家丁奇有個文章有寫到淘寶是如何應對秒殺的：《秒殺場景下MySQL的低效–原因和改進》

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

基於redis的搶紅包方案

下面介紹一種基於redis的搶紅包方案。

把原始的紅包稱爲大紅包，拆分後的紅包稱爲小紅包。

1.小紅包預先生成，插到數據庫裏，紅包對應的用戶ID是null。生成算法見另一篇blog：http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/19177877

2.每個大紅包對應兩個redis隊列，一個是未消費紅包隊列，另一個是已消費紅包隊列。開始時，把未搶的小紅包全放到未消費紅包隊列裏。

未消費紅包隊列裏是json字符串，如{userId:'789', money:'300'}。

3.在redis中用一個map來過濾已搶到紅包的用戶。

4.搶紅包時，先判斷用戶是否搶過紅包，如果沒有，則從未消費紅包隊列中取出一個小紅包，再push到另一個已消費隊列中，最後把用戶ID放入去重的map中。

5.用一個單線程批量把已消費隊列裏的紅包取出來，再批量update紅包的用戶ID到數據庫裏。

上面的流程是很清楚的，但是在第4步時，如果是用戶快速點了兩次，或者開了兩個瀏覽器來搶紅包，會不會有可能用戶搶到了兩個紅包？

爲了解決這個問題，採用了lua腳本方式，讓第4步整個過程是原子性地執行。

下面是在redis上執行的Lua腳本：

-- 函數：嘗試獲得紅包，如果成功，則返回json字符串，如果不成功，則返回空
-- 參數：紅包隊列名， 已消費的隊列名，去重的Map名，用戶ID
-- 返回值：nil 或者 json字符串，包含用戶ID：userId，紅包ID：id，紅包金額：money

-- 如果用戶已搶過紅包，則返回nil
if redis.call('hexists', KEYS[3], KEYS[4]) ~= 0 then
  return nil
else
  -- 先取出一個小紅包
  local hongBao = redis.call('rpop', KEYS[1]);
  if hongBao then
    local x = cjson.decode(hongBao);
    -- 加入用戶ID信息
    x['userId'] = KEYS[4];
    local re = cjson.encode(x);
    -- 把用戶ID放到去重的set裏
    redis.call('hset', KEYS[3], KEYS[4], KEYS[4]);
    -- 把紅包放到已消費隊列裏
    redis.call('lpush', KEYS[2], re);
    return re;
  end
end
return nil

下面是測試代碼：

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();

//  -- 函數：嘗試獲得紅包，如果成功，則返回json字符串，如果不成功，則返回空
//  -- 參數：紅包隊列名， 已消費的隊列名，去重的Map名，用戶ID
//  -- 返回值：nil 或者 json字符串，包含用戶ID：userId，紅包ID：id，紅包金額：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 {
                            //已經取完了
                            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);
    }
}

測試結果20個線程，每秒可以搶2.5萬個，足以應付絕大部分的搶紅包場景。

如果是真的應付不了，拆分到幾個redis集羣裏，或者改爲批量搶紅包，也足夠應付。

總結：

redis的搶紅包方案，雖然在極端情況下（即redis掛掉）會丟失一秒的數據，但是卻是一個擴展性很強，足以應付高併發的搶紅包方案。