Redis秒杀表设计:让缓存操作更便捷
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Redis是一种使用内存作为数据存储介质的高性能键值存储系统,具有快速读写、数据持久化等优点,因此被广泛应用于诸如缓存、排行榜等使用场景。在实际应用中,由于Redis的高效处理能力,经常被用于秒杀系统。
秒杀系统要求高并发处理,极限的性能表现是每秒钟处理成千上万的并发请求,因此需要处理redis的操作。在此底下,如何进行秒杀Produce方案。redis秒杀表设计是其中一个最佳实践,本文将介绍如何利用Redis秒杀表设计优化缓存操作,提高数据处理速度。
一、Redis秒杀表设计思路
秒杀系统业务流程主要分为以下步骤:
1. 预热阶段:将待秒杀商品信息读取到Redis缓存中。
2. 抢购阶段:一旦抢购开始,就需要对库存进行实时监控,更新商品信息。
3. 结束阶段:将抢购结果存入数据库中,同时清除Redis缓存中的相关信息。
在这个业务流程中,关键的操作就是第2步——抢购阶段,如何实现高效的商品库存监控和更新?
针对这一问题,我们可以进行Redis秒杀表设计。设计思路如下:
1. 创建两个Redis表,一个是秒杀表,一个是缓存表。
2. 秒杀表用于记录商品的库存,其中每个商品对应一个键值对,键是商品编号,值是商品库存数量。
3. 缓存表用于记录抢购流程中的缓存状态,例如用户已经购买的数量和正在被抢购的商品信息等。具体的表结构如下:
秒杀表:
{
“nums:001”: 100, //商品编号为001,库存数量为100
“nums:002”: 200, //商品编号为002,库存数量为200
“nums:003”: 300, //商品编号为003,库存数量为300
……
}
缓存表:
{
“status:001”: open, //商品编号为001的秒杀正在进行中
“status:002”: close, //商品编号为002的秒杀已经结束
“user:001”: 2, //用户编号为001购买了2个商品
……
}
二、Redis秒杀表设计实现
1. 秒杀表实现
代码实现的主体思路是通过Redis的Incr命令来实现,每当一个用户进行抢购时,会将商品库存的数量-1,其代码实现如下:
//初始化秒杀表
def create_data():
conn = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0, password=’密码’, decode_responses=True)
goodss = [(‘001’, 100), (‘002’, 200), (‘003’, 300), (‘004’,400)]
for goods in goodss:
conn.set(goods[0], goods[1])
return conn
//秒杀函数
def killGoods(goods_no):
conn = create_data()
#判断秒杀状态是否打开
while conn.get(‘status:’+goods_no) == “open”:
rs = conn.incr(goods_no, -1)
if rs >= 0:
print(‘剩余库存:%s’ % rs)
break
else:
print(‘已经抢光了!’)
break
2. 缓存表实现
缓存表用来记录正在被抢购的商品状态,主要包括商品的库存数量和用户已经购买的数量,其代码实现如下:
//缓存表数据更新
def update_status(goods_no, user_id, kill_num):
conn = create_data()
#key的生成
kill_key = ‘kill:’+goods_no
user_key = ‘user:’+str(user_id)+’:’+goods_no
#更新秒杀状态
conn.set(‘status:’+goods_no, ‘open’)
#更新用户购物车
pipe = conn.pipeline()
while 1:
try:
pipe.watch(kill_key)
nums = int(pipe.get(kill_key))
if nums
pipe.unwatch()
break
else:
pipe.multi()
pipe.incrby(kill_key, -kill_num)
pipe.hincrby(user_key, ‘total’, kill_num)
pipe.execute()
break
except:
continue
以上实现的代码中,用户在购买商品时,先通过Incrby命令修改商品库存的数量,然后再使用Redis哈希表来保存用户购物车里的商品信息。在哈希表中,通过total键保存购买的商品数量,防止重复购买。
三、总结
通过Redis秒杀表设计,可以高效地处理商品库存的监控和更新。通过redis的Incr命令和哈希表,实现了秒杀过程中商品库存的递减和用户购买记录的更新,并避免了对数据库的频繁访问,从而提高了系统的并发处理能力。
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