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高并發(fā)場景分析之redis+lua防重校驗(yàn)

更新時(shí)間：2023年07月10日 10:13:34 作者：想養(yǎng)一只薩摩耶～

這篇文章主要介紹了高并發(fā)場景分析之redis+lua防重校驗(yàn),本文通過示例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下

高并發(fā)場景：redis+lua防重校驗(yàn)

大家平時(shí)在做有并發(fā)量下單的項(xiàng)目時(shí)，代碼層面基本上就分為這么幾個(gè)步驟：參數(shù)校驗(yàn)--->防重校驗(yàn)--->庫存校驗(yàn)扣減--->下單成功--->支付。

最近公司有個(gè)商城項(xiàng)目說要30分鐘達(dá)到1億的并發(fā)量。當(dāng)時(shí)聽到突然猛了一下。真是牛逼克拉斯呀。

不過該說不說還是得開搞，所謂的并發(fā)無非就是要想辦法減少io的操作，盡量少查表，其余配置方面的問題就看公司舍不舍得花錢了。

其中防重校驗(yàn)這一部分選用了redis集合lua來做，來防止多次提交。

注意：真實(shí)下單操作是分為了訂單前置操作（前置校驗(yàn)和生成防重令牌）和提交訂單兩個(gè)接口來寫的，這里為了測試簡單合并了

@RestController
@RequestMapping("/lua")
public class TestLuaController {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    private static final String ORDER_CHECK_TOKEN = "order_check_token";
    private static final String ORDER_TOKEN_DEFAULT_VALUE = "value";
    /**
     * 場景：最近公司有高并發(fā)場景，涉及到用令牌防重（防止有人多次提交訂單）
     *     可以使用redis執(zhí)行l(wèi)ua腳本 比較key值令牌是否存在，如果存在即刪除
     */
    @RequestMapping("/checkTempToken")
    public Long luaExecute(String checkToken){
        //模擬提交訂單生成的防重令牌
        redisTemplate.opsForValue().set(ORDER_CHECK_TOKEN + checkToken,ORDER_TOKEN_DEFAULT_VALUE,60, TimeUnit.SECONDS);
        String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1]\n" +
                "then\n" +
                "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
                "else\n" +
                "    return 0\n" +
                "end";
//執(zhí)行redis腳本操作的函數(shù)
        Long execute = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList(ORDER_CHECK_TOKEN + checkToken), ORDER_TOKEN_DEFAULT_VALUE);
        System.out.println(execute);
        return execute;
    }
}

結(jié)果：

redis+lua語言去重

1）redis

redis是一種鍵值對的單線程架構(gòu)模型，所以它是線程安全的，也是分布式緩存常用的解決方案。

2）lua

lua是基于c語言的一種腳本語言，它可以很輕便地被使用在嵌入式方面。我們不會去重寫redis，但是我們可以去使用lua來擴(kuò)展redis的功能。而redis也內(nèi)置了對lua支持的模塊。

3）redis+lua是我司基于分布式告警去重的一種解決方案，要達(dá)到的目的：堵住10是s內(nèi)的重復(fù)告警，主要應(yīng)用的場景是同一個(gè)告警，在不通的客戶端同時(shí)推送了一條告警數(shù)據(jù)，此時(shí)要堵住

一條數(shù)據(jù)。

直接上代碼吧

@Component
public class RedisLua {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;
    private DefaultRedisScript<Boolean> script;
    private static final String KEY_PREX = "alertInfo_";
    @PostConstruct
    private void init(){
        script = new DefaultRedisScript<Boolean>();
        script.setResultType(Boolean.class);
        script.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new
                ClassPathResource("lua/alert.lua")));//lua腳本文件
    }public Boolean blockRepetition(String ruleId,String status,String ip,Object...args){
        List<String> keys = new ArrayList<>();
        keys.add(KEY_PREX + ip+ruleId+status);//key包括前綴+客戶端ip+告警規(guī)則id+狀態(tài)
        return redisTemplate.execute(script, keys, args);
    }
}

下面是lua腳本

--[[ ARGV1表示redis生效時(shí)間，key表示存儲redis的key值]]
local alert = redis.call('exists',KEYS[1]);
if alert
 then
    return false
 else
    redis.call('set',KEYS[1],ngx.time())
    redis.call('expire',KEYS[1],ARGV[1])
    return true
end

該方案主要用于微服務(wù)集群中，采用分布式鎖防和redis集群確保數(shù)據(jù)唯一。

使用腳本的好處如下:

1.減少網(wǎng)絡(luò)開銷：本來5次網(wǎng)絡(luò)請求的操作，可以用一個(gè)請求完成，原先5次請求的邏輯放在redis服務(wù)器上完成。使用腳本，減少了網(wǎng)絡(luò)往返時(shí)延。

2.原子操作：Redis會將整個(gè)腳本作為一個(gè)整體執(zhí)行，中間不會被其他命令插入。

3.復(fù)用：客戶端發(fā)送的腳本會永久存儲在Redis中，意味著其他客戶端可以復(fù)用這一腳本而不需要使用代碼完成同樣的邏輯。

到此這篇關(guān)于高并發(fā)場景分析之redis+lua防重校驗(yàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis+lua防重內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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