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对redis高并发测试的研究

飞进科技 2022-12-13 阅读 111

​​

 

准备

 

  • 使用​​docker-compose​​命令启动redis服务器(可以用其他方式启动)
  • idea启动测试项目
  • jmeter测试脚本
  • ​​高并发秒杀-重现超卖问题.jmx​​
  • ​​高并发秒杀-有事务方式减少库存.jmx​​

 

 

重现秒杀时出现的超卖问题

 

  • 核心测试代码如下:

 

/**
* 用于测试redis秒杀
*/
@RestController
@RequestMapping("/api/spike")
@Slf4j
public class SpikeController {

@Resource(name = "stringRedisTemplate")
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

 

 

//记录实际卖出的商品数量
private AtomicInteger successNum = new AtomicInteger(0);

 

 

@RequestMapping(value = "/initSku", method = RequestMethod.GET)
public String initSku() {
//初始化库存数量
stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_sku", "5");
//初始化实际卖出的商品数量0
successNum.set(0);
return "初始化库存成功";
}

 

 

/**
* 会出现超卖情况的减少库存方式
* @return
*/
@RequestMapping(value = "/reduceSku", method = RequestMethod.GET)
public String reduceSku() {
Integer sku = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("product_sku"));
sku = sku - 1;
if (sku < 0) {
return "库存不足";
}

stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_sku", sku.toString());
//记录实际卖出的商品数量
return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
}

@RequestMapping(value = "/successNum", method = RequestMethod.GET)
public String successNum() {
return "顾客成功抢到的商品数量:" + successNum.get();
}
}

 

 

  • 测试api:

 

API{初始化库存数量} >> http://127.0.0.1:8090/api/spike/initSku
API{减少库存数量} >> http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku
API{查看共减少库存数量} >> http://127.0.0.1:8090/api/spike/successNum

  • 第一个api用于:初始化库存中的商品数量为5
  • 第二个api用于:减少库存1个商品(即客户购买一个商品)
  • 第三个api用于:查看用户实际购买的商品
  • 少量用户请求的情况展示:
  • 首先初始商品库存:​​http://127.0.0.1:8090/api/spike/initSku​​

超卖问题原因分析

  • 从上面测试结果,我们知道,高并发请求​​http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku​​,会出现超卖的情况
  • 下面我们看下超卖问题的原因

/**
* 会出现超卖情况的减少库存方式
* @return
*/
@RequestMapping(value = "/reduceSku", method = RequestMethod.GET)
public String reduceSku() {
Integer sku = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("product_sku"));
sku = sku - 1;
if (sku < 0) {
return "库存不足";
}

stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_sku", sku.toString());
//记录实际卖出的商品数量
return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
}

  • 从代码片可以看出,问题原因是库存数量​​sku​​​的读和写操作不在同一个原子操作上,导致类似​​不可重复读​​的现象。可以类比多线程的问题。

通过redis事务解决超卖问题

使用redis原生的sdk
  • 如下改造​​reduceSku()​​​方法,作为一个新接口​​http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku3​

/**
* 加入事务的减少库存方式
* @return
*/
@RequestMapping(value = "/reduceSku3", method = RequestMethod.GET)
public String reduceSku3() {
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
List<Object> result ;
Transaction transaction = null;
try {
jedis.watch("product_sku");
int sku = Integer.parseInt(jedis.get("product_sku"));
if (sku > 0) {
transaction = jedis.multi();
transaction.set("product_sku", String.valueOf(sku - 1));
// int exp = 1/0;
result = transaction.exec();
if (result == null || result.isEmpty()) {
System.out.println("Transaction error...");// 可能是watch-key被外部修改,或者是数据操作被驳回
// transaction.discard(); //watch-key被外部修改时,discard操作会被自动触发
return "Transaction error...";
}
} else {
return "库存不足";
}
return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
} catch (Exception e) {
log.error(e.getMessage());
transaction.discard();
return "fail";
}
}

spring的​​redisTemplate​​执行事务
  • 注意: 若要使用spring的​​redisTemplate​​执行事务,需要在开启事务后执行一个redis的查询操作(但不能使用查询到的值)。原因有两点:
  • spring对redis事务的​​exec()​​​方法返回结果做了处理(把返回值的 ​​OK​​结果删掉)。
  • 导致在事务中只有​​set​​等更新操作时,事务执行失败与成功返回的结果一样
  • 事务过程中查询redis的值只会在事务执行成功后才放回。而在事务执行过程中只会返回​​null​
  • 接口​​http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku3​​​是使用spring的​​redisTemplate​​执行事务的例子。代码如下

@RequestMapping(value = "/reduceSku2", method = RequestMethod.GET)
public String reduceSku2() {
stringRedisTemplate.setEnableTransactionSupport(true);
List<Object> results = stringRedisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {
@Override
public List<Object> execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
operations.watch("product_sku");
String product_sku = (String) operations.opsForValue().get("product_sku");
operations.multi();
operations.opsForValue().get("product_sku");//必要的空查询
Integer sku = Integer.parseInt(product_sku);
sku = sku - 1;
if (sku < 0) {
return null;
}
operations.opsForValue().set("product_sku", sku.toString());
return operations.exec();
// operations.unwatch(); //执行exec()后自动unwatch()

}
});

if (results != null && results.size() > 0) {
return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
}

return "库存不足";
// return result.toString();
}

spring的​​redisTemplate​​​执行事务(使用​​zset​​)
  • 接口​​http://127.0.0.1:8090/api/set/reduceSku​​​是使用​​zset​​的方式

@RequestMapping(value = "/reduceSku", method = RequestMethod.GET)
public String reduceSku5(String pid) {
pid = pid==null? String.valueOf(1) :pid;
String finalPid = pid;
List<Object> results = redisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {
@Override
public List<Object> execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
String key = "product";
redisOperations.watch(key);
ZSetOperations<String, String> kvzSetOperations = redisOperations.opsForZSet();
Object score = kvzSetOperations.score(key, finalPid);
redisOperations.multi();
if (score != null && Double.valueOf(score.toString()) > 0) {
kvzSetOperations.incrementScore("product", finalPid, -1);
}
return redisOperations.exec();

}
});

if (results != null && results.size() > 0) {
return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
}

return "库存不足";
}

@RequestMapping(value = "/reduceSku4", method = RequestMethod.GET)
public String reduceSku4() {
RLock rLock = redissonClient.getLock("product_sku");
try {
rLock.lock();

Integer sku = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("product_sku"));
sku = sku - 1;
if (sku < 0) {
return "库存不足";
}

stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_sku", sku.toString());

return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
} finally {
rLock.unlock();
}

}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



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