Redis分布式缓存、秒杀

一、单点Redis的问题
二、RDB
三、AOF
四、Redis优化秒杀流程
- 1、秒杀步骤：
- 2、Redis优化秒杀步骤：
- 3、秒杀的lua脚本
- 4、调用秒杀的lua脚本
- 5、通过线程池，操作阻塞队列
五、基于Redis实现共享session登录
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一、单点Redis的问题

1、数据丢失问题

Redis数据持久化。

2、并发能力问题

大家主从集群，实现读写分离。

3、故障恢复问题

利用Redis哨兵，实现健康检测和自动恢复。

4、存储能力问题

搭建分片集群，利用插槽机制实现动态扩容。

二、RDB

RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。
快照文件称为RDB文件，默认是保存在当前运行目录。

Redis内部有触发RDB的机制，可以在redis.conf文件中找到，格式如下：

900秒内，如果至少有1个key被修改，则执行bgsave ， 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。

fork采用的是copy-on-write技术：

当主进程执行读操作时，访问共享内存；
当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作；

RDB方式bgsave的基本流程？

fork主进程得到一个子进程，共享内存空间；
子进程读取内存数据并写入新的RDB文件；
用新RDB文件替换旧的RDB文件；

RDB会在什么时候执行？save 60 1000代表什么含义？

默认是服务停止时；
代表60秒内至少执行1000次修改则触发RDB；

RDB的缺点？

RDB执行间隔时间长，两次RDB之间写入数据有丢失的风险；
fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时；

三、AOF

AOF全称为Append Only File（追加文件）。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件。

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

# 是否开启AOF功能，默认是不开启no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

配置项	刷盘时机	优点	缺点
Always	同步刷盘	可靠性高，几乎不丢数据	性能影响大
everysec	每秒刷盘	性能适中	最多丢失一分钟的数据
no	操作系统控制	性能最好	可靠性较差，可能丢失大量数据

因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果。

set id 1
set name nezha
set id 2bgrewriteaofmset name nezha id 2

Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置：

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写auto-aof-rewrite-percentage 100# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 auto-aof-rewrite-min-size 64mb

RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。

	RDB	AOF
持久化方式	定时对整个内存做快照	记录每一次执行的命令
数据完整性	不完整，两次备份之间会丢失	相对完整，取决于刷盘策略
文件大小	会有压缩，文件体积小	记录命令，文件体积很大
宕机恢复速度	很快	慢
数据恢复优先级	低，因为数据完整性不低	高，因为数据完整性更高
系统资源占用	高，大量CPU和内存消耗	低，主要是磁盘IO资源，但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源
使用场景	可以容忍数分钟的数据丢失，追求更快的启动速度	对数据安全性要求较高常见

四、Redis优化秒杀流程

1、秒杀步骤：

查询优惠券；
判断秒杀商品库存；
查询订单
校验一人一单；
减库存；
创建订单；

2、Redis优化秒杀步骤：

新增秒杀的优惠券，将优惠券信息保存到Redis中；
基于Lua脚本，判断秒杀商品库存，一人一单，决定用户是否秒杀成功；
如果秒杀成功，将优惠券id、用户id、商品id封装到阻塞队列中；
开启异步任务，不断从阻塞队列中读取信息，实现异步下单功能；

3、秒杀的lua脚本

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then-- 3.2.库存不足，返回1return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then-- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

4、调用秒杀的lua脚本

public Result seckillVoucher(Long voucherId) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();long orderId = redisIdWorker.nextId("order");// 1.执行lua脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();// 2.判断结果是否为0if (r != 0) {// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");}// 3.返回订单idreturn Result.ok(orderId);}

5、通过线程池，操作阻塞队列

// 线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();/**
* 在类初始化完成后执行
*/
@PostConstruct
private void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}// 阻塞队列
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
private class OrderHandler implements Runnable{@Overridepublic void run() {while (true){try {doSomething();} catch (Exception e) {log.error("处理订单异常", e);}}}
}

五、基于Redis实现共享session登录

基于session实现登录

基于Redis实现共享session登录

public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}@Overridepublic boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {// 1、获取请求头中的tokenString token = request.getHeader("authorization");if (StrUtil.isBlank(token)) {return true;}// 2、基于TOKEN获取redis中的用户String key  = LOGIN_USER_KEY + token;Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(key);// 3、判断用户是否存在if (userMap.isEmpty()) {return true;}// 5、将查询到的hash数据转为UserDTOUserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false);// 6、存在，保存用户信息到 ThreadLocalUserHolder.saveUser(userDTO);// 7、刷新token有效期stringRedisTemplate.expire(key, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);// 8、放行return true;}@Overridepublic void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {// 移除用户UserHolder.removeUser();}
}

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