借助Redis做秒杀和限流的思考

最近群里聊起秒杀和限流,我自己没有做过类似应用,但是工作中遇到过更大的数据和并发。

于是提出了一个简单的模型:

var count = rds.inc(key);

if(count > 1000) throw "已抢光!"

借助Redis单线程模型,它的inc是安全的,确保每次加一,然后返回加一后的结果。如果原来是234,加一了就是235,返回的一定是235,在此中间,不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它。

其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队,每人占一个坑,拿到排队小票后看看是不是超额了,再从业务层面输出秒杀结果,甚至做一些更加复杂的业务。

六条提到限流,可能基于某种考虑,希望把key对应的count给限制在1000附近,可以接受1%偏差。

于是有了改进模型:

var count = rds.inc(key);

if(count > 1000){

    rds.dec(key);

    throw "超出限额!"

就加了一句,超出限额后,把小票给减回去^_^

采用Redis有一个好处,比如支持很多应用服务器一起抢……

当然,对于很大量的秒杀,这个模型也不一定合理,比如要枪10万部手机,然后来了300万用户,瞬间挤上来。

这里有个变通方法可以试一下,那就是准备10个Redis实例,每个放1万。用户请求过来的时候,可以随机数或者散列取模,找对应实例来进行抢购。

同理可以直接更多用户的场景。总的来说,在数据较大的时候,随机和散列就具有一定统计学意义,相对来说是比较均衡的。

上面是大量秒杀的简单场景,那么小数据场景呢?比如就只有几万并发的场景

小数据场景,单应用实例,可以考虑把Redis都给省了。

初级模型:

Interlocked.Increase(ref count);

if(count >= 1000) throw "抢光啦!"

中级模型:

private volatile Int32 count;

var old = 0;

do {

    old = count;

    if(old >= 1000) throw "抢光啦!"

}while(Interlocked.CompareExchange(ref count, old + 1, old) != old);

这个CAS原子操作可是好东西,在x86指令集下有专门指令CMPXCHG来处理,在处理器级别确保比较和交换数据的原子性。大多数系统想要迈过10万tps的门槛向100万tps靠齐,就必须得实现无锁操作lock-free,其中CAS是最为简单易懂,尽管有时候有ABA问题,但我们可以找到许多解决办法。

在实际使用场景中,可能有更复杂的需求,那就另当别论,这里只能班门弄斧几个简单易用的模型。

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