redis秒杀

一个秒杀系统是非常复杂的，一般来说，秒杀可以分为一下三个阶段：

1.准备阶段，会提前载入一些必需的数据到缓存中，并提前预热业务数据，用户会不断刷新页面，来查看秒杀是否开始；
2.抢购阶段，就是我们通常说的秒杀，会产生瞬时的高并发流量，对资源进行集中操作；
3.结束清算，主要完成数据的一致性，处理一些异常情况和回仓操作。

首先设计一个 Hash 数据结构，来支持库存的扣减。

seckill:goods:${goodsId}{ 
    total: 100, 
    start: 0, 
    alloc:0 
}

在这个 Hash 数据结构中，有以下三个重要部分：

total 是一个静态值，表示要秒杀商品的数量，在秒杀开始前，会将这个数值载入到缓存中。

start 是一个布尔值。秒杀开始前的值为 0；通过后台或者定时，将这个值改为 1，则表示秒杀开始。

此时，alloc 将会记录已经被秒杀的商品数量，直到它的值达到 total 的上限。

static final String goodsId = "seckill:goods:%s"; 
 
String getKey(String id) { 
    return String.format(goodsId, id); 
} 
public void prepare(String id, int total) { 
    String key = getKey(id); 
    Map<String, Integer> goods = new HashMap<>(); 
    goods.put("total", total); 
    goods.put("start", 0); 
    goods.put("alloc", 0); 
    redisTemplate.opsForHash().putAll(key, goods); 
 }

秒杀的时候，首先需要判断库存，才能够对库存进行锁定。这两步动作并不是原子的，在分布式环境下，多台机器同时对 Redis 进行操作，就会发生同步问题。

为了解决同步问题，一种方式就是使用 Lua 脚本，把这些操作封装起来，这样就能保证原子性；另外一种方式就是使用分布式锁，在这里就暂时不介绍了。

下面是一个调试好的 Lua 脚本，可以看到一些关键的比较动作，和 HINCRBY 命令，能够成为一个原子操作。

local falseRet = "0" 
local n = tonumber(ARGV[1]) 
local key = KEYS[1] 
local goodsInfo = redis.call("HMGET",key,"total","alloc") 
local total = tonumber(goodsInfo[1]) 
local alloc = tonumber(goodsInfo[2]) 
if not total then 
    return falseRet 
end 
if total >= alloc + n  then 
    local ret = redis.call("HINCRBY",key,"alloc",n) 
    return tostring(ret) 
end 
return falseRet

对应的秒杀代码如下，由于我们使用的是 String 的序列化方式，所以会把库存的扣减数量先转化为字符串，然后再调用 Lua 脚本。

public int secKill(String id, int number) { 
    String key = getKey(id); 
    Object alloc =  redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key), String.valueOf(number)); 
    return Integer.valueOf(alloc.toString()); 
}

执行仓库里的 testSeckill 方法。启动 1000 个线程对 100 个资源进行模拟秒杀，可以看到生成了 100 条记录，同时其他的线程返回的是 0，表示没有秒杀到。