Redis分布式缓存系列（二）- Redis中的String类型以及使用Redis解决订单秒杀超卖问题
本系列将和大家分享Redis分布式缓存，本章主要简单介绍下Redis中的String类型，以及如何使用Redis解决订单秒杀超卖问题。
Redis中5种数据结构之String类型：key-value的缓存，支持过期，value不超过512M。
Redis是单线程的，比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy等等，这些看上去像是组合命令，但实际上是一个具体的命令，是一个原子性的命令，不可能出现中间状态，可以应对一些并发情况。下面我们直接通过代码来看下具体使用。
首先来看下Demo的项目结构：
对于.Net而言，Redis操作一般使用ServiceStack.Redis 或者 StackExchange.Redis ，但总体来说ServiceStack.Redis性能更优。
此处推荐使用的是ServiceStack包，虽然它是收费的，有每小时6000次请求限制，但是它是开源的，可以将它的源码下载下来破解后使用，网上应该有挺多相关资料，有兴趣的可以去了解一波。
ServiceStack.Redis源码GitHub地址：https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.Redis
一、Redis中与String类型相关的API
首先先来看下Redis客户端的初始化工作：
using System;namespace TianYa.Redis.Init
{ /// <summary>
/// redis配置文件信息 /// 也可以放到配置文件去 /// </summary>
public sealed class RedisConfigInfo
{ /// <summary>
/// 可写的Redis链接地址 /// format：ip1,ip2 ///
/// 默认6379端口 /// </summary>
public string WriteServerList = "127.0.0.1:6379"; /// <summary>
/// 可读的Redis链接地址 /// format：ip1,ip2 ///
/// 默认6379端口 /// </summary>
public string ReadServerList = "127.0.0.1:6379"; /// <summary>
/// 最大写链接数 /// </summary>
public int MaxWritePoolSize = 60; /// <summary>
/// 最大读链接数 /// </summary>
public int MaxReadPoolSize = 60; /// <summary>
/// 本地缓存到期时间，单位：秒 /// </summary>
public int LocalCacheTime = 180; /// <summary>
/// 自动重启 /// </summary>
public bool AutoStart = true; /// <summary>
/// 是否记录日志，该设置仅用于排查redis运行时出现的问题， /// 如redis工作正常，请关闭该项 /// </summary>
public bool RecordeLog = false;
}
}
using ServiceStack.Redis;namespace TianYa.Redis.Init
{ /// <summary>
/// Redis管理中心 /// </summary>
public class RedisManager
{ /// <summary>
/// Redis配置文件信息 /// </summary>
private static RedisConfigInfo _redisConfigInfo = new RedisConfigInfo(); /// <summary>
/// Redis客户端池化管理 /// </summary>
private static PooledRedisClientManager _prcManager; /// <summary>
/// 静态构造方法，初始化链接池管理对象 /// </summary>
static RedisManager()
{
CreateManager();
} /// <summary>
/// 创建链接池管理对象 /// </summary>
private static void CreateManager()
{ string[] writeServerConStr = _redisConfigInfo.WriteServerList.Split(','); string[] readServerConStr = _redisConfigInfo.ReadServerList.Split(',');
_prcManager = new PooledRedisClientManager(readServerConStr, writeServerConStr, new RedisClientManagerConfig
{
MaxWritePoolSize = _redisConfigInfo.MaxWritePoolSize,
MaxReadPoolSize = _redisConfigInfo.MaxReadPoolSize,
AutoStart = _redisConfigInfo.AutoStart,
});
} /// <summary>
/// 客户端缓存操作对象 /// </summary>
public static IRedisClient GetClient()
{ return _prcManager.GetClient();
}
}
}
using System;using TianYa.Redis.Init;using ServiceStack.Redis;namespace TianYa.Redis.Service
{ /// <summary>
/// redis操作的基类 /// </summary>
public abstract class RedisBase : IDisposable
{ /// <summary>
/// Redis客户端 /// </summary>
protected IRedisClient _redisClient { get; private set; } /// <summary>
/// 构造函数 /// </summary>
public RedisBase()
{ this._redisClient = RedisManager.GetClient();
} private bool _disposed = false; protected virtual void Dispose(bool disposing)
{ if (!this._disposed)
{ if (disposing)
{
_redisClient.Dispose();
_redisClient = null;
}
} this._disposed = true;
} public void Dispose()
{
Dispose(true);
GC.SuppressFinalize(this);
} /// <summary>
/// Redis事务处理示例 /// </summary>
public void Transcation()
{ using (IRedisTransaction irt = this._redisClient.CreateTransaction())
{ try
{
irt.QueueCommand(r => r.Set("key", 20));
irt.QueueCommand(r => r.Increment("key", 1));
irt.Commit(); //事务提交 } catch (Exception ex)
{
irt.Rollback(); //事务回滚
throw ex;
}
}
} /// <summary>
/// 清除全部数据 请小心 /// </summary>
public virtual void FlushAll()
{
_redisClient.FlushAll();
} /// <summary>
/// 保存数据DB文件到硬盘 /// </summary>
public void Save()
{
_redisClient.Save(); //阻塞式Save } /// <summary>
/// 异步保存数据DB文件到硬盘 /// </summary>
public void SaveAsync()
{
_redisClient.SaveAsync(); //异步Save }
}
}
其中Redis连接字符串(Redis Connection Strings)支持以下几种格式：
localhost127.0.0.1:6379redis://localhost:6379password@localhost:6379clientid:password@localhost:6379redis://clientid:password@localhost:6380?ssl=true&db=1
下面直接给大家Show一波Redis中与String类型相关的API：
using System;using System.Collections.Generic;namespace TianYa.Redis.Service
{ /// <summary>
/// key-value 键值对 value可以是序列化的数据 （字符串） /// </summary>
public class RedisStringService : RedisBase
{ #region 赋值 /// <summary>
/// 设置永久缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="value">存储的值</param>
/// <returns></returns>
public bool Set(string key, string value)
{ return base._redisClient.Set(key, value);
} /// <summary>
/// 设置永久缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="value">存储的值</param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(string key, T value)
{ return base._redisClient.Set<T>(key, value);
} /// <summary>
/// 带有过期时间的缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="value">存储的值</param>
/// <param name="expireTime">过期时间</param>
/// <returns></returns>
public bool Set(string key, string value, DateTime expireTime)
{ return base._redisClient.Set(key, value, expireTime);
} /// <summary>
/// 带有过期时间的缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="value">存储的值</param>
/// <param name="expireTime">过期时间</param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(string key, T value, DateTime expireTime)
{ return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
} /// <summary>
/// 带有过期时间的缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="value">存储的值</param>
/// <param name="expireTime">过期时间</param>
/// <returns></returns>
public bool Set<T>(string key, T value, TimeSpan expireTime)
{ return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
} /// <summary>
/// 设置多个key/value /// </summary>
public void SetAll(Dictionary<string, string> dic)
{ base._redisClient.SetAll(dic);
} #endregion 赋值 #region 追加 /// <summary>
/// 在原有key的value值之后追加value，没有就新增一项 /// </summary>
public long AppendToValue(string key, string value)
{ return base._redisClient.AppendToValue(key, value);
} #endregion 追加 #region 获取值 /// <summary>
/// 读取缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <returns></returns>
public string Get(string key)
{ return base._redisClient.GetValue(key);
} /// <summary>
/// 读取缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <returns></returns>
public T Get<T>(string key)
{ return
_redisClient.ContainsKey(key) ? _redisClient.Get<T>(key)
: default;
} /// <summary>
/// 获取多个key的value值 /// </summary>
/// <param name="keys">存储的键集合</param>
/// <returns></returns>
public List<string> Get(List<string> keys)
{ return base._redisClient.GetValues(keys);
} /// <summary>
/// 获取多个key的value值 /// </summary>
/// <param name="keys">存储的键集合</param>
/// <returns></returns>
public List<T> Get<T>(List<string> keys)
{ return base._redisClient.GetValues<T>(keys);
} #endregion 获取值 #region 获取旧值赋上新值 /// <summary>
/// 获取旧值赋上新值 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="value">存储的值</param>
/// <returns></returns>
public string GetAndSetValue(string key, string value)
{ return base._redisClient.GetAndSetValue(key, value);
} #endregion 获取旧值赋上新值 #region 移除缓存 /// <summary>
/// 移除缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <returns></returns>
public bool Remove(string key)
{ return _redisClient.Remove(key);
} /// <summary>
/// 移除多个缓存 /// </summary>
/// <param name="keys">存储的键集合</param>
public void RemoveAll(List<string> keys)
{
_redisClient.RemoveAll(keys);
} #endregion 移除缓存 #region 辅助方法 /// <summary>
/// 是否存在缓存 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <returns></returns>
public bool ContainsKey(string key)
{ return _redisClient.ContainsKey(key);
} /// <summary>
/// 获取值的长度 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <returns></returns>
public long GetStringCount(string key)
{ return base._redisClient.GetStringCount(key);
} /// <summary>
/// 自增1，返回自增后的值 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <returns></returns>
public long IncrementValue(string key)
{ return base._redisClient.IncrementValue(key);
} /// <summary>
/// 自增count，返回自增后的值 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="count">自增量</param>
/// <returns></returns>
public long IncrementValueBy(string key, int count)
{ return base._redisClient.IncrementValueBy(key, count);
} /// <summary>
/// 自减1，返回自减后的值 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <returns></returns>
public long DecrementValue(string key)
{ return base._redisClient.DecrementValue(key);
} /// <summary>
/// 自减count，返回自减后的值 /// </summary>
/// <param name="key">存储的键</param>
/// <param name="count">自减量</param>
/// <returns></returns>
public long DecrementValueBy(string key, int count)
{ return base._redisClient.DecrementValueBy(key, count);
} #endregion 辅助方法
}
}
测试如下：
using System;namespace MyRedis
{ /// <summary>
/// 学生类 /// </summary>
public class Student
{ public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public string Remark { get; set; } public string Description { get; set; }
}
}
using System;using System.Collections.Generic;using TianYa.Redis.Service;using Newtonsoft.Json;namespace MyRedis
{ /// <summary>
/// ServiceStack API封装测试 五大结构理解 （1小时6000次请求限制--可破解） /// </summary>
public class ServiceStackTest
{ /// <summary>
/// String /// key-value的缓存，支持过期，value不超过512M /// Redis是单线程的，比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy， /// 这些看上去是组合命令，但实际上是一个具体的命令，是一个原子性的命令，不可能出现中间状态，可以应对一些并发情况 /// </summary>
public static void ShowString()
{ var student1 = new Student()
{
Id = 10000,
Name = "TianYa"
}; using (RedisStringService service = new RedisStringService())
{
service.Set("student1", student1); var stu = service.Get<Student>("student1");
Console.WriteLine(JsonConvert.SerializeObject(stu));
service.Set<int>("Age", 28);
Console.WriteLine(service.IncrementValue("Age"));
Console.WriteLine(service.IncrementValueBy("Age", 3));
Console.WriteLine(service.DecrementValue("Age"));
Console.WriteLine(service.DecrementValueBy("Age", 3));
}
}
}
}
using System;namespace MyRedis
{ /// <summary>
/// Redis：Remote Dictionary Server 远程字典服务器 /// 基于内存管理（数据存在内存），实现了5种数据结构（分别应对各种具体需求），单线程模型的应用程序（单进程单线程），对外提供插入--查询--固化--集群功能。 /// 正是因为基于内存管理所以速度快，可以用来提升性能。但是不能当数据库，不能作为数据的最终依据。 /// 单线程多进程的模式来提供集群服务。 /// 单线程最大的好处就是原子性操作，就是要么都成功，要么都失败，不会出现中间状态。Redis每个命令都是原子性（因为单线程），不用考虑并发，不会出现中间状态。（线程安全） /// Redis就是为开发而生，会为各种开发需求提供对应的解决方案。 /// Redis只是为了提升性能，不做数据标准。任何的数据固化都是由数据库完成的，Redis不能代替数据库。 /// Redis实现的5种数据结构：String、Hashtable、Set、ZSet和List。 /// </summary>
class Program
{ static void Main(string[] args)
{
ServiceStackTest.ShowString();
Console.ReadKey();
}
}
}
运行结果如下：
Redis中的String类型在项目中使用是最多的，想必大家都有所了解，此处就不再做过多的描述了。
二、使用Redis解决订单秒杀超卖问题
首先先来看下什么是订单秒杀超卖问题：
/// <summary>/// 模拟订单秒杀超卖问题/// 超卖：订单数超过商品/// 如果使用传统的锁来解决超卖问题合适吗？
/// 不合适，因为这个等于是单线程了，其他都要阻塞，会出现各种超时。/// -1的时候除了操作库存，还得增加订单，等支付等等。/// 10个商品秒杀，一次只能进一个？ 违背了业务。/// </summary>public class OverSellFailedTest
{ private static bool _isGoOn = true; //秒杀活动是否结束
private static int _stock = 0; //商品库存
public static void Show()
{
_stock = 10; for (int i = 0; i < 5000; i++)
{ int k = i;
Task.Run(() => //每个线程就是一个用户请求 { if (_isGoOn)
{ long index = _stock;
Thread.Sleep(100); //模拟去数据库查询库存
if (index >= 1)
{
_stock = _stock - 1; //更新库存
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀成功，秒杀商品索引为{index}"); //可以分队列，去操作数据库 } else
{ if (_isGoOn)
{
_isGoOn = false;
}
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀失败，秒杀商品索引为{index}");
}
} else
{
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀停止......");
}
});
}
}
}
运行OverSellFailedTest.Show()，结果如下所示：
从运行结果可以看出不仅一个商品卖给了多个人，而且还出现了订单数超过商品数，这就是典型的秒杀超卖问题。
下面我们来看下如何使用Redis解决订单秒杀超卖问题：
/// <summary>/// 使用Redis解决订单秒杀超卖问题/// 超卖：订单数超过商品/// 1、Redis原子性操作--保证一个数值只出现一次--防止一个商品卖给多个人/// 2、用上了Redis，一方面保证绝对不会超卖，另一方面没有效率影响，还有撤单的时候增加库存，可以继续秒杀，/// 限制秒杀的库存是放在redis，不是数据库，不会造成数据的不一致性/// 3、Redis能够拦截无效的请求，如果没有这一层，所有的请求压力都到数据库/// 4、缓存击穿/穿透---缓存down掉，请求全部到数据库/// 5、缓存预热功能---缓存重启，数据丢失，多了一个初始化缓存数据动作（写代码去把数据读出来放入缓存）/// </summary>public class OverSellTest
{ private static bool _isGoOn = true; //秒杀活动是否结束
public static void Show()
{ using (RedisStringService service = new RedisStringService())
{
service.Set<int>("Stock", 10); //库存 } for (int i = 0; i < 5000; i++)
{ int k = i;
Task.Run(() => //每个线程就是一个用户请求 { using (RedisStringService service = new RedisStringService())
{ if (_isGoOn)
{ long index = service.DecrementValue("Stock"); //减1并且返回
if (index >= 0)
{
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀成功，秒杀商品索引为{index}"); //service.IncrementValue("Stock"); //加1，如果取消了订单则添加库存继续秒杀 //可以分队列，去操作数据库 } else
{ if (_isGoOn)
{
_isGoOn = false;
}
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀失败，秒杀商品索引为{index}");
}
} else
{
Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒杀停止......");
}
}
});
}
}
}
运行OverSellTest.Show()，结果如下所示：
从运行结果可以看出使用Redis能够很好的解决订单秒杀超卖问题。
版权声明：如有雷同纯属巧合，如有侵权请及时联系本人修改，谢谢！！！
赞 (0)