前言

我們都知道redis是高性能高并發(fā)系統必不可少的kv中間件，它以高性能，高并發(fā)著稱，我們常常用它做緩存，將熱點數據或者是萬年不變的數據緩存到redis中，查詢的時候直接查詢redis，減輕db的壓力，分布式系統中我們也會拿它來做分布式鎖，分布式id，冪等來解決一些分布式問題，redis也支持lua腳本，而且能夠保證lua腳本執(zhí)行過程中原子性，這就使得它的應用場景很多，也很典型，在redisson這個redis客戶端中，它的各種分布式鎖底層就是使用lua來實現的。本文主要是學習一下redis lua腳本的編寫，以及在redisson這個redis客戶端中是怎樣使用的，實戰(zhàn)一下秒殺場景redis減庫存lua腳本的編寫，并偽真實環(huán)境壓測查看效果。

1.redisson介紹

redisson是一個redis的客戶端，它擁有豐富的功能，而且支持redis的各種模式，什么單機，集群，哨兵的都支持，各種各樣的分布式鎖實現，什么分布式重入鎖，紅鎖，讀寫鎖，信號量的，然后它操作redis的常用數據結構就跟操作jdk的各種集合一樣簡單。
這里我們稍微演示下，不做過多的介紹，api畢竟只是個api，有意思的都在它背后各種原理。

maven依賴

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.8.1</version>
</dependency>

創(chuàng)建RedissonClient對象

Config config = new Config();
config.useSingleServer()
        .setAddress("redis://xxx:xx");
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);

它的功能超級多，下面只是列舉了一些常用的，還有什么Bloom過濾器，隊列等等。

// string
redissonClient.getBucket("name").set("zhangsan");
redissonClient.getBucket("name").get();

// hash
RMap<Object, Object> user = redissonClient.getMap("user");
user.put("name","zhangsan");
user.put("age",11);

// list
RList<String> names = redissonClient.getList("names");
names.add("zhangsan");
names.add("lisi");
names.add("wangwu");
// set
RSet<Object> nameSet = redissonClient.getSet("names");
nameSet.add("lisi");
nameSet.add("lisi");

//lock
RLock lock = redissonClient.getLock("lock");
lock.lock();
lock.unlock();

// 分布式id
RAtomicLong id = redissonClient.getAtomicLong("id");
long l = id.incrementAndGet();  

2. redis lua腳本編寫與執(zhí)行

其實redis中的lua腳本并不難，你也不需要把lua語言再去重學一遍，全憑感覺就好了，使用的時候去查下語法就ok了。
腳本中就一個redis.call() 應該算是函數吧（方法也可以），比如我要使用lua腳本實現set動作，就可以這樣寫

return redis.call('set','name','zhangsan')；

其實就是跟redis交互命令一個樣子，再使用lua語言做一些條件分支，循環(huán)啥的，就完成了一些稍微復雜的邏輯。
下面自己寫一遍扣減庫存的邏輯，你就會這個玩意了。
上面是介紹了lua腳本的編寫，下面我們介紹下這個執(zhí)行。
不管是redis自己帶的那個客戶端，還是jedis，jediscluster，redistemplate，redisson這些客戶端都是支持lua腳本api的，其實就是eval，evalsha，scriptload 這幾個命令用的比較頻繁，我這里把菜鳥教程上面關于介紹redis腳本命令截圖過來

多說無益，這里直接使用redisson客戶端實踐一下。

public class RedisLua {
    private static  final Config config ;
    private static  final RedissonClient redisson ;
    static {
        config = new Config();
        config.useSingleServer()
                .setAddress("redis://ip:port");

        redisson =  Redisson.create(config);
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        redisson.getBucket("name").set(11);
        RScript script = redisson.getScript();
        String result = script.eval(RScript.Mode.READ_ONLY, new StringCodec(),"return redis.call('get','name');", RScript.ReturnType.VALUE);
        System.out.println(result);
    }
}

可以看到就是使用getScript方法獲取一個script對象，然后調用script 對象的eval方法，這個script對象其實還是用好多個方法的，evalSha等等，可以自己研究下。然后就是通過lua腳本獲取我上面set進去的name值。
我們在看上面菜鳥教程對腳本命令的介紹的時候，還發(fā)現有key… arg…這些東西，這個我認為就是動態(tài)替換（傳參）的。
比如我現在不獲取name這個key的值了，我要獲取age 的，或者是我要直接set一個值，這個時候我就可以lua腳本中有兩個變量與你傳的參數對等起來
KEYS[1] ARGV[1]
你可以看作是數組，不過它的位置是從1開始的。

RScript script = redisson.getScript();
List<Object> keys=new ArrayList<>();
keys.add("age");
String re = script.eval(
        RScript.Mode.READ_WRITE,
        new StringCodec(),
        "return redis.call('set',KEYS[1],ARGV[1]);",
        RScript.ReturnType.VALUE,
        keys,1);
Object age = redisson.getBucket("age").get();
System.out.println(age);

KEYS[1] 就對應這age， ARGV[1]就對應1，同理，KEYS[2] 就對應keys集合中的第二個元素。

3.redis減庫存lua腳本

先介紹下下單減庫存是怎么干的吧，其實一般庫存有可用庫存與預占庫存，再下單的時候，就將可用庫存減去你購買的商品數量看看是否是小于0，如果是小于0的話，說明庫存不夠了，就不讓下單購買了，如果可用庫存充足，可用庫存減去購買商品數量，預占庫存加上你購買商品數量，當用戶超時未支付或者是手動取消訂單的時候，就會去預占庫減去用戶購買商品數，可用庫存加上商品數，其實還有一個已售庫存，商家發(fā)貨，已售庫存加上商品數，預占減去商品數，大體上是這個邏輯。
現在可以想下，如果讓你來實現下單預占庫存的功能，你會怎么做，數據庫三個庫存字段這個不用說了。
首先你得先把可售庫存查詢出來，然后與購買商品數量進行比較，如果是可售庫存大于這個購買商品數量，就可以購買，更新可售庫存與預占庫存。
如果上面這段代碼邏輯你不加一些特殊手段的處理，那ok，高并發(fā)場景下絕對會出現超賣現象。
如果是秒殺場景呢？血虧。
這個時候我們可能會增加一些特殊手段來解決，比如說加鎖，加分布式鎖，將這一段的業(yè)務邏輯鎖住，這個時候就不會出現那種超賣現象了， 但是這個中情況如果售罄的話，也會一直查詢數據庫。秒殺的時候，流量那么高，你不能讓這么大的流量直接查庫，如果商品售罄直接返回就可以了，不用再查詢數據庫了。
一般秒殺的時候，會將商品的庫存同步推到redis中，流量過來的時候，會先扣減redis的庫存，如果redis成功了，才扣減數據庫中的庫存，如果redis中的庫存沒了，直接返回就ok，這樣大流量就不會直接沖擊數據庫了，那么redis要實現這段邏輯的話，就需要lua腳本的原子性了。
接下來我們就實現一下lua腳本扣減庫存邏輯。

public static final String LOCK_STOCK_LUA=  "local counter = redis.call('hget',KEYS[1],ARGV[1]); \n" +
                                                "local result  = counter - ARGV[2];" +
                                                "if(result>=0 ) then \n" +
                                                "   redis.call('hset',KEYS[1],ARGV[1],result);\n" +
                                                "   redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[3],ARGV[2]);\n" +
                                                "   return 1;\n" +
                                                "end;\n" +
                                                "return 0;\n";

我這里已經寫好了，直接貼出來。
數據設計大體是這個樣子的,使用hash數據結構
商品:{
“可售庫存”:100,
“預占庫存”:0,
“已售庫存”:0
}

local counter = redis.call('hget',KEYS[1],ARGV[1]);

獲取可售庫存數量

local result  = counter - ARGV[2];
if(result>=0 ) then

可售庫存減去要購買的商品數量，如果是大于0的話，說明庫存還夠。

redis.call('hset',KEYS[1],ARGV[1],result);
redis.call('hincrby',KEYS[1],ARGV[3],ARGV[2]);
return 1;

重新設置可售庫存數量，增加預占庫存，然后返回1
如果是庫存不夠的話，直接返回0了就。

4.實戰(zhàn)

4.1 減庫存邏輯

減庫存邏輯其實就是先是用lua腳本減redis庫存，如果成功再去減數據庫中的真實庫存，如果減redis庫存失敗，庫存不足，就不會再走后面減真實庫存的邏輯了。
這塊的話，我是寫了一個庫存服務，實現了這段邏輯，但是總感覺有各種數據不一致的問題，當然不是超賣，而是少賣問題，這里就不發(fā)出來了。

4.2 壓測

我們這個實戰(zhàn)是在阿里云進行的
redis選的是容器服務，按秒計費，配置是0.5c1g
mysql也是選擇的容器服務，配置是0.5c1g
庫存服務是云服務器，按小時計費的那種，配置是2c4g，因為要部署多個服務跟實例，選擇的比較大。
壓測也是使用的阿里云的性能測試服務。

redis監(jiān)控，可以看到，這點并發(fā)對redis來說就是毛毛雨。cpu才使用7%

云服務器這塊手速有點慢，沒截圖出來，cpu跟內存都在50%左右。

mysql數據庫，可以看到cpu飆上去了，內存飆上去了。

數據庫數據：

可以發(fā)現并沒有出現超賣現象。

到此這篇關于redis lua腳本實戰(zhàn)秒殺扣減庫存的實現的文章就介紹到這了,更多相關redis lua戰(zhàn)秒殺扣減庫存內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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