redis的活动倒计时秒杀问题

我们知道电商里有很多场景，就是活动倒计时的秒杀问题，比如：明天10点开始抢购，倒计时2分钟等，那么这个到底有多精确呢？是不是2分钟时间刚刚到活动就准时开始呢？我们今天先来说下倒计时，改天说秒杀问题。

我说一下做法，这里有三种方案，是我思考出来的，可能不对，也可能有更好的方案，仅供参考吧。

首先还有一张表，记录着活动商品，里面有活动的状态、价格，标签，最重要的是有活动的开始时间

1、新建一个缓存，key为固定的，查询活动商品表，把所有的活动待开始的商品，放进该缓存里。然后写个定时任务，可以每5秒(如果要很精准的话，那就每秒去查询该缓存)，去查询该缓存key，获取到所有的待开始的商品list，遍历这个list，拿每条数据的开始时间与当前时间相比，如果开始时间 <= new Date()时，表明该商品活动已经开始了，List<Integer> needUpdates = new ArrayList<>();那就用needUpdates.add(该商品ID)，用来最后批量更新的，把这些商品的状态由未开始批量更新为进行中；更新DB成功后，要将刚刚活动已开始的商品，从缓存中移除掉，由于redis没有提供按照index来操作list中的某一条数据，那我们的做法是，jedis.del(key)，然后再查询DB，把所有的活动待开始的商品，放进该缓存里，全删全增。

List<Dto> list = jedis.get(key);

for（Dto dto : list）{

if（dto.getStartTime().getTime() <= new Date().getTime()）{//商品已达到活动时间了

needUpdates.add(dto.getId());

contiune;

}

contiune;

}

if（Collentions.isNotEmpty(needUpdates)）{

mapper.updateBatch(needUpdates);//活动状态批量更新为进行中

jedis.del(key);

jedis.set(key,"DB里所有待开始的活动商品")

}

2、上面的做法，可以满足需求，但是要全删全增缓存，为了避免这种做法，我们可以借助redis中list类型里的rpop和lpop来做。新建一个缓存，key是固定的，查询活动商品表，把所有的活动待开始的商品，按照活动开始时间进行从大到小排序，放进该缓存里。然后开启一个定时任务，每5秒执行一次，List<Dto> list = jedis.get(key); 得到排序好的list。

List<Integer> needUpdates = new ArrayList<>();

for（Dto dto : list）{

if（dto.getStartTime().getTime() <= new Date().getTime()）{//商品已达到活动时间了

jedis.Lpop(key);//移出并获取列表的第一个元素，从缓存中移除该条数据

needUpdates.add(dto.getId());

contiune;

}else{//因为是按开始时间从大到小排序的，所以上面的条件不满足，下面的数据也不需要判断了

break;

}

if（Collentions.isNotEmpty(needUpdates)）{

mapper.updateBatch(needUpdates);//活动状态批量更新为进行中

}

这样的话，定时任务里就不用全删和全增数据了，但是在后台，新增或更新活动商品的时候，还是要删除缓存，查询数据并按开始时间排序，放进缓存的，也需要全删全增。

3、与第二种类似，只不过这里借助redis里的有序集合，这样的话，就不用我们自己按照时间排序了，让redis来帮我们排序，直接上伪代码吧。

后台新增或者更新活动商品的时候

ZADD key 开始时间的毫秒数1 dto1(数据)

ZADD key 开始时间的毫秒数2 dto2(数据)

ZADD key 开始时间的毫秒数3 dto3(数据)。。。

这样存到redis里，redis就会自动帮我们排序了，把开始时间的毫秒数最大的放在第一位

然后起一个定时任务，每5秒执行一次，List<Dto> list = jedis.get(key);

for（Dto dto : list）{

if（dto.getStartTime().getTime() <= new Date().getTime()）{//商品已达到活动时间了

zremrangebyrank key 0 0；//从缓存里移除掉第一个数据

needUpdates.add(dto.getId());

contiune;

}else{//因为是按开始时间从大到小排序的，所以上面的条件不满足，下面的数据也不需要判断了

break;

}

if（Collentions.isNotEmpty(needUpdates)）{

mapper.updateBatch(needUpdates);//活动状态批量更新为进行中

}

这个方案比较第二种，就是少了手动内存排序这一步骤，提升效率。

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