使用Redis实现抢红包

1、开发环境

MyEclipse10、tomcat7、SSM、Redis、Mysql5、jdk7

2、使用注解方式配置Redis

在RootConfig.java中创建一个RedisTemplate对象

@Bean(name="redisTemplate")
public RedisTemplate  initRedisTemplate(){JedisPoolConfig poolConfig=new JedisPoolConfig();//最大空闲数poolConfig.setMaxIdle(50);//最大连接数poolConfig.setMaxTotal(100);//最大等待毫秒数poolConfig.setMaxWaitMillis(20000);//创建Jedis链接工厂JedisConnectionFactory connectionFactory=new JedisConnectionFactory(poolConfig);connectionFactory.setHostName("localhost");connectionFactory.setPort(6379);//调用后初始化方法，没有它将抛出异常connectionFactory.afterPropertiesSet();//自定Redis序列化器RedisSerializer jdkSerializationRedisSerializer=new JdkSerializationRedisSerializer();RedisSerializer stringRedisSerializer=new StringRedisSerializer();//定义RedisTemplate，并设置连接工程[修改为：工厂]RedisTemplate redisTemplate=new RedisTemplate();//设置序列化器	redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);redisTemplate.setDefaultSerializer(stringRedisSerializer);redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);redisTemplate.setValueSerializer(stringRedisSerializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);redisTemplate.setHashValueSerializer(stringRedisSerializer);return redisTemplate;
}

3、数据储存设计（Lua脚本设计）

 String script = "local listKey = 'red_packet_list_'..KEYS[1] \n" 　　// 被抢红包列表 key+ "local redPacket = 'red_packet_'..KEYS[1] \n"　　　　// 当前被抢红包 key+ "local stock = tonumber(redis.call('hget', redPacket, 'stock')) \n" // 读取当前红包库存+ "if stock <= 0 then return 0 end \n"　　// 没有库存，返回0+ "stock = stock -1 \n" 　　　　　　　　　　// 库存减1+ "redis.call('hset', redPacket, 'stock', tostring(stock)) \n"　　// 保存当前库存+ "redis.call('rpush', listKey, ARGV[1]) \n" 　　　　// 往Redis链表中加入当前红包信息+ "if stock == 0 then return 2 end \n" 　　　　// 如果是最后一个红包，则返回2，表示抢红包已经结束，需要将Redis列表中的数据保存到数据库中+ "return 1 \n";　　　　// 如果并非最后一个红包，则返回1，表示抢红包成功。

​ 当返回为2的时候，说明红包已经没有库存，会触发数据库对链表数据的保存，这是一个大数据量的保存，因为有20000条记录。为了不影响最后一次抢红包的响应，在实际的操作中往往会考虑使用 JMS 消息发送到别的服务器进行操作。这里只是创建了一条新的线程去运行保存 Redis 链表数据到数据库的程序。

4、使用下面的Redis命令在Redis中初始化了一个编号为5的大红包，其中库存为2万个，每个10元

127.0.0.1:6379> hset red_packet_9 stock 20000
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset red_packet_9 unit_amount 10
(integer) 1

5、保存 Redis 抢红包信息到数据库的服务类（RedisRedPacketService.java）

package com.ssm.chapter22.service;

public interface RedisRedPacketService {

/*** 保存redis抢红包列表* @param redPacketId --抢红包编号* @param unitAmount -- 红包金额*/
public void saveUserRedPacketByRedis(Long redPacketId,Double unitAmount);
}

6、RedisRedPacketService接口实现类（RedisRedPacketServiceImpl.java）

package com.ssm.chapter22.service.Impl;

import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.sql.Timestamp;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import javax.sql.DataSource;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.BoundListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;

import com.ssm.chapter22.pojo.UserRedPacket;
import com.ssm.chapter22.service.RedisRedPacketService;

@Service
public class RedisRedPacketServiceImpl implements RedisRedPacketService {

private static final String PREFIX="red_packet_list_";
// 每次取出100条，避免一次取出消耗太多内存
private static final int TIME_SIZE=100;@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate=null;@Autowired
private DataSource dataSource=null;//数据源@Async  // 开启新线程运行（意思是让spring自动创建另外一条线程去运行它）
public void saveUserRedPacketByRedis(Long redPacketId, Double unitAmount) {System.err.println("开始保存数据");Long start = System.currentTimeMillis();// 获取列表操作对象BoundListOperations ops = redisTemplate.boundListOps(PREFIX + redPacketId);Long size = ops.size();Long times = size % TIME_SIZE == 0 ? size / TIME_SIZE : size / TIME_SIZE + 1;int count = 0;List userRedPacketList = new ArrayList(TIME_SIZE);for (int i = 0; i < times; i++) {// 获取至多TIME_SIZE个抢红包信息List userIdList = null;if (i == 0) {userIdList = ops.range(i * TIME_SIZE, (i + 1) * TIME_SIZE);} else {userIdList = ops.range(i * TIME_SIZE + 1, (i + 1) * TIME_SIZE);}userRedPacketList.clear();// 保存红包信息for (int j = 0; j < userIdList.size(); j++) {String args = userIdList.get(j).toString();String[] arr = args.split("-");String userIdStr = arr[0];String timeStr = arr[1];Long userId = Long.parseLong(userIdStr);Long time = Long.parseLong(timeStr);// 生成抢红包信息UserRedPacket userRedPacket = new UserRedPacket();userRedPacket.setRedPacketId(redPacketId);userRedPacket.setUserId(userId);userRedPacket.setAmount(unitAmount);userRedPacket.setGrabTime(new Timestamp(time));userRedPacket.setNote("抢红包 " + redPacketId);userRedPacketList.add(userRedPacket);}// 插入抢红包信息count += executeBatch(userRedPacketList);}// 删除Redis列表redisTemplate.delete(PREFIX + redPacketId);//目的是释放内存资源Long end = System.currentTimeMillis();System.err.println("保存数据结束，耗时" + (end - start) + "毫秒，共" + count + "条记录被保存。");
}/*** 使用JDBC批量处理Redis缓存数据：有助于性能的提高* * @param userRedPacketList*            -- 抢红包列表* @return 抢红包插入数量.*/
private int executeBatch(List userRedPacketList){Connection conn = null;Statement stmt = null;int[] count = null;try {conn = dataSource.getConnection();conn.setAutoCommit(false);//禁止自动提交stmt = conn.createStatement();for (UserRedPacket userRedPacket : userRedPacketList) {String sql1 = "update T_RED_PACKET set stock = stock-1 where id=" + userRedPacket.getRedPacketId();DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");//日期的格式String sql2 = "insert into T_USER_RED_PACKET(red_packet_id, user_id, " + "amount, grab_time, note)"+ " values (" + userRedPacket.getRedPacketId() + ", " + userRedPacket.getUserId() + ", "+ userRedPacket.getAmount() + "," + "'" + df.format(userRedPacket.getGrabTime()) + "'," + "'"+ userRedPacket.getNote() + "')";stmt.addBatch(sql1);stmt.addBatch(sql2);}// 执行批量count = stmt.executeBatch();// 提交事务conn.commit();} catch (SQLException e) {/********* 错误处理逻辑 （自定义抛出异常）********/throw new RuntimeException("抢红包批量执行程序错误");} finally {try {if (conn != null && !conn.isClosed()) {conn.close();}} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}// 返回插入抢红包数据记录return count.length / 2;
}
}

​ 这里的@Async注解表示让Spring自动创建另外一条线程去运行它，这样它便不在抢最后一个红包的线程之内，因为这个方法是一个较长时间的方法，如果在同一个线程内，那么对于最后抢红包的用户来说就需要等待相当长的时间，影响用户体验。

7、为了使用@Async注解，还需要在 Spring 中配置一个任务池（WebConfig.java）：

package com.ssm.chapter22.config;
...
@EnableAsync
public class WebConfig extends AsyncConfigurerSupport { ...@Overridepublic Executor getAsyncExecutor() {ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();taskExecutor.setCorePoolSize(5);taskExecutor.setMaxPoolSize(10);taskExecutor.setQueueCapacity(200);taskExecutor.initialize();return taskExecutor;}
}

8、userRedPacketService接口中加入一个新方法：

/*** 通过Redis实现抢红包* @param redPacketId --红包编号* @param userId -- 用户编号* @return  * 0-没有库存，失败 * 1--成功，且不是最后一个红包* 2--成功，且是最后一个红包*/
public Long grapRedPacketByRedis(Long redPacketId, Long userId);

用户抢红包逻辑：grapRedPacketByRedis接收的参数，第一个是大红包名称“red_packet_9”中的9，而userId是jsp文件中发起抢红包请求的唯一标识[0,30000]中的某一个i值。

当[0,30000]中的某一个值i发起请求后，假设 i 为 1000

• jsp中直接异步post到url: “./userRedPacket/grapRedPacketByRedis.do?redPacketId=9&userId=” + i,然后调用grapRedPacketByRedis(Long redPacketId, Long userId)方法，其中redPacketId=9，而userId=1000。
• 然后通过Object res = jedis.evalsha(sha1, 1, redPacketId + “”, args);执行自定义的Lua脚本，其中，1表示key的个数，args表示grapRedPacketByRedis方法的两个参数值。定义用户抢红包信息在Redis中的键listKey=red_packet_list_9，大红包在Redis中的键red_packet_9，然后查询red_packet_9中的stock，返回还剩红包的数量stock，此时假设stock=7777，则由于还有红包，于是将stock变为7776，并更新到red_packet_9的stock中，然后将键值对red_packet_list_9-ARGV[1]（也就是userId），即red_packet_list_9- 1000写入Redis中。
• 当返回结果为 2 时，说明最后一个红包已经被抢了，这个时候，jedis.hget(“red_packet_” + redPacketId, “unit_amount”);得到red_packet_9 → unit_amount 即单个小红包的金额10赋给变量unitAmount，然后saveUserRedPacketByRedis(redPacketId, unitAmount);方法将Redis中键red_packet_list的信息加上每个小红包金额信息，以及其他各种信息对应成用户抢红包数据库表定义，另开一个线程，将20000个数据库记录添加到数据库中保存起来。

9、使用Redis抢红包逻辑（UserRedPacketServiceImpl.java）

@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate=null;@Autowired
private RedisRedPacketService redisRedPacketService=null;// Lua脚本String script = "local listKey = 'red_packet_list_'..KEYS[1] \n" + "local redPacket = 'red_packet_'..KEYS[1] \n"+ "local stock = tonumber(redis.call('hget', redPacket, 'stock')) \n" + "if stock <= 0 then return 0 end \n"+ "stock = stock -1 \n" + "redis.call('hset', redPacket, 'stock', tostring(stock)) \n"+ "redis.call('rpush', listKey, ARGV[1]) \n" + "if stock == 0 then return 2 end \n" + "return 1 \n";// 在缓存LUA脚本后，使用该变量保存Redis返回的32位的SHA1编码，使用它去执行缓存的LUA脚本[加入这句话]String sha1=null;@Override
public Long grapRedPacketByRedis(Long redPacketId, Long userId) {// 当前抢红包用户和日期信息String args = userId + "-" + System.currentTimeMillis();Long result = null;// 获取底层Redis操作对象Jedis jedis = (Jedis) redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().getNativeConnection();try {// 如果脚本没有加载过，那么进行加载，这样就会返回一个sha1编码if (sha1 == null) {sha1 = jedis.scriptLoad(script);}// 执行脚本，返回结果Object res = jedis.evalsha(sha1, 1, redPacketId + "", args);result = (Long) res;// 返回2时为最后一个红包，此时将抢红包信息通过异步保存到数据库中if (result == 2) {// 获取单个小红包金额String unitAmountStr = jedis.hget("red_packet_" + redPacketId, "unit_amount");// 触发保存数据库操作Double unitAmount = Double.parseDouble(unitAmountStr);System.err.println("thread_name = " + Thread.currentThread().getName());redisRedPacketService.saveUserRedPacketByRedis(redPacketId, unitAmount);}} finally {// 确保jedis顺利关闭if (jedis != null && jedis.isConnected()) {jedis.close();}}return result;
}

10、UserRedPacketController.java使用redis实现抢红包逻辑

	//使用redis@RequestMapping("/grapRedPacketByRedis")@ResponseBodypublic Map grapRedPacketByRedis(Long redPacketId, Long userId) {// 抢红包Long result = userRedPacketService.grapRedPacketByRedis(redPacketId, userId);Map retMap = new HashMap();boolean flag = result > 0;retMap.put("success", flag);retMap.put("message", flag ? "抢红包成功" : "抢红包失败");return retMap;}

11、jsp页面

模拟高并发的jsp文件，其中，由于post是异步请求，所以可以模拟多个用户同时请求的情况：

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"pageEncoding="UTF-8"%>

12、结果

只需要2秒就抢完所有红包，说明性能是可佳的

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