狂神说拥抱Redis,实现秒杀优化(狂神说redis)

“拥抱 Redis,实现秒杀优化”是狂神最近几年一口气重复讲的一个概念,也许大家对秒杀的优化有所熟悉,但也许大家没有发现秒杀优化实现的核心就是Redis。

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Redis是一个开源的内存型NoSQL数据库,它非常适合进行快速、复杂的读写操作,什么时候可以使用Redis来真正实现秒杀优化,可能大家都不太了解, 在下文中,我将带领大家了解如何通过Redis来实现秒杀优化。

可以使用Redis进行热点商品的预加载,使它们在内存中预放,可以防止在秒杀活动中因为商品读取不及时而错失购买机会。 放入Redis的Redis的缓存可以无需重新取redis支持秒杀所需的一切所需数据,如库存,价格等。

可以利用Redis的高效率,对秒杀的请求进行拦截,采用限流技术,不允许连续访问以预防针对某件商品过量访问,使得服务器不会因为用户访问数量增加而出现故障,从而保护服务器安全。

由此,可以看出,使用Redis可以显著降低压力,提升秒杀体验,大大提高秒杀用户的体验,而不需要增加服务器负载。

可以利用Redis中高效的存储获取和原子性操作来确保秒杀过程的安全,针对秒杀活动,Redis可以实现秒杀的用户及时性,库存的实时变更,及抢购的详细的优先于级别,Redis通过明确的减库存逻辑和隔离用户多读写操作。

因此,使用Redis可以实现一个高效、稳定、公平、安全的秒杀系统,充分有效的发挥Redis的大局优势,同时,避免了传统秒杀系统因过多请求,而产生的相关问题。

以下是实现秒杀优化的代码:

// 使用jedis类实现Redis缓存
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);

// 预先将热点商品数据存入Redis中
Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
String KEY;
for (int i = 0; i
// key为商品的唯一标识
key = "goods"+i;
// value值为商品的价格
value = "price"+i;
pipelined.set(key , value);
}
// 使用Redis进行拦截,限流
String logsKey = "logsKey";
// 限制条件
long timeInterval = 1000 * 10;
// 获取当前时间戳
long nowTime = System.currentTimeMillis();
// 获取秒杀记录,用于限制请求次数
Set logsData = jedis.zrangeByScore(logsKey , 0, nowTime - timeInterval);
// 如果已经有太多的活动请求,则进行拒绝
if (logsData.size() > 1000) {
// 进行拒绝
return;
}
// 否则加入秒杀记录
jedis.zadd(logsKey, nowTime, "req"+System.currentTimeMillis());

// 进行库存减少和抢购
// key为商品的唯一标识
String key = "goods"+Request.getGoodsId();
// 先从Redis获取库存数
int count=jedis.get(key);
if (count > 0) {
jedis.decr(key);
// 进行抢购
Request.response("success");
} else {
Request.response("flure");
}

以上就是利用Redis实现秒杀优化的方法,一句话总结就是利用Redis的高效缓存、原子性操作、限流等特点,减轻服务器的压力,同时实现秒杀的公平、安全性。拥抱 Redis,实现秒杀优化,这是狂神一再强调的内容

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