Redis实现高性能秒杀ZSet有何魔力（redis的zset秒杀）

Redis实现高性能秒杀：zset有何魔力？

秒杀活动作为一种营销手段，已经受到越来越多商家的重视。而如何保证在短时间内完成大量用户的请求，保障用户和系统的体验，成为了一个难题。在这样的背景下，Redis作为一个高性能、高可用、支持多种数据结构的内存数据库，正成为越来越多企业选择的解决方案。在Redis中，ZSet（有序集合）的独特属性使其成为实现高性能秒杀的选择之一。

一、什么是ZSet

Redis是一个键值对存储系统，其中又包含五种基本数据类型：string（字符串）、Hash（哈希表）、List（列表）、Set（集合）和ZSet（有序集合）。ZSet类似于Set，它们都是不允许出现重复元素的容器。与Set不同的是，ZSet中的元素是可排序的，且每个元素都会关联一个权重值score，Redis会根据score将元素从小到大排序。ZSet的主要操作包括插入元素、删除元素和获取元素排名和权重值等。

二、ZSet在秒杀中的应用

在秒杀的场景中，我们需要解决两个问题：

1. 如何保证商品数量的安全性，防止售罄后用户还能下单？

2. 如何保证用户在短时间内完成下单的请求，并避免重复提交？

针对上述问题，使用ZSet实现秒杀有以下优势：

1. ZSet可以实现商品数量的安全性。在Redis中，我们可以通过ZSet的插入元素操作，将商品的库存作为score关联到商品的ID作为元素，这样即可保证商品数量的安全性。当用户下单时，可以通过ZSet的删除元素操作，将商品的库存score减1，以及将订单信息作为另一个ZSet的元素插入，直到库存为0时，ZSet中该商品ID的元素将被删除，再次下单则无法成功。

2. ZSet可以保证短时间内完成大量用户请求。在Redis中，我们可以使用ZSet的分值排序功能，在查询秒杀商品库存时，将ZSet中的所有Elem刷新到本地。如此一来，当库存有余量时，用户请求可以被快速响应；而当库存售罄时，用户请求则会排队等待，避免重复下单。

三、ZSet的使用

针对上述问题，我们对秒杀系统的实现可以画出大概的流程图如下：


为了更好地说明秒杀系统的实现，我们这里以Java语言为例，介绍一些ZSet的使用：

“`Java

/**

* 删除和插入ZSet型Redis数据

*/

String product = “product:uuid”;// 商品唯一ID，如JD商品ID、饿了么商品ID等

int stock = 100;// 商品库存数

int expireSeconds = 180;// 商品超时时间

int limit = 10;// 最大提交次数

String[] orders = { “5dd34e5b-cd18-4afa-b639-a58eabe7883f”, “613c18d8-b496-453f-855e-ba1a46dfc0d7”,

“755f42b7-8475-4a13-a59f-2295b5e5e746” };

double[] scores = { 3.0, 2.0, 1.0 };

// 初始化库存

redisTemplate.opsForZSet().add(product, String.valueOf(stock), 0);

// 自增库存销售量，3分钟后失效

String productSold = “product:” + product + “:sold”;

redisTemplate.opsForValue().increment(productSold, 1);

redisTemplate.expire(productSold, expireSeconds, TimeUnit.SECONDS);

// 记录每个IP的提交次数，10次后被禁止提交

String userLimit = “userLimit:” + product + “:ip”;

redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(userLimit, “0”);

redisTemplate.expire(userLimit, expireSeconds, TimeUnit.SECONDS);

Long count = redisTemplate.opsForValue().increment(userLimit, 1);

if (count > limit) {

// 返回提交次数过多结果

}

// 秒杀下单

String orderID = UUID.randomUUID().toString();

Boolean flag = redisTemplate.execute(new SessionCallback() {

@SuppressWarnings(“unchecked”)

@Override

public Boolean execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {

while (true) {

operations.watch(product);

Set> stringSet = operations.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(product, 0, stock);

if (stringSet == null || stringSet.isEmpty()) {

// 库存售罄

return false;

}

Iterator> iterator = stringSet.iterator();

String stockStr = null;

Double score = null;

if (iterator.hasNext()) {

ZSetOperations.TypedTuple typedTuple = iterator.next();

stockStr = typedTuple.getValue();

score = typedTuple.getScore();

}

if (stockStr == null || score == null) {

// 库存查询失败

continue;

}

int orderNum = Integer.valueOf(stockStr);

String sold = (String)operations.opsForValue().get(productSold);

if (sold == null || Integer.valueOf(sold) >= stock) {

// 店铺超时或加入缓存失败

continue;

}

if (orderNum

// 库存售罄

return false;

}

// 插入秒杀订单

ZSetOperations.TypedTuple order = operations.opsForZSet().add(product + “:order”, orderID,

score);

if (order == null) {

// 插入订单失败

continue;

}

// 保存下单成功的订单ID

redisTemplate.opsForSet().add(“user:” + product + “:” + “08:order”, orderID);

// 事务执行减少库存

operations.multi();

operations.opsForZSet().incrementScore(product, stockStr, -1);

operations.opsForValue().increment(productSold, 1);

Listlist = operations.exec();

if (list == null || list.isEmpty()) {

// 减库存操作失败

continue;

}

// 提交订单轮询

int result = itvPredix.pollUntilConditionMet(

() -> redisTemplate.opsForSet().isMember(“user:” + product + “:” + “08:order”, orderID),

120000L, 100L, null);

if (result == -1) {

// 订阅超时

continue;

} else if (result == 1) {

// 订阅成功

Map orderDetl = new HashMap();

orderDetl.put(“orderID”, orderID);

orderDetl.put(“product”, product);

orderDetl.put(“createAt”, System.currentTimeMillis());

// 返回秒杀成功结果，并推送消息到MQ

} else {

// 用户超时

continue;

}

return true;

}

}

});

if (!flag) {

// 商品售罄

}

四、总结

通过以上示例代码和流程图，我们可以看出ZSet在秒杀系统中的重要性。它不仅可以保证商品数量的安全性，还可以支持高并发下多个请求的处理。但同时也有一些需要我们关注的方面，比如如何优化ZSet的过期策略，提高ZSet的删除效率等问题，需要我们在实现中仔细考虑。

企业在实现秒杀系统时，需要考虑的因素还有更多。比如如何保证系统的高可用、如何将Redis与其它数据库进行数据同步、如

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