怎么使用Go和Lua解决Redis秒杀中库存与超卖问题

0、简介

  • Go语言连接go-redis进行数据库的连接，如果你对这部分尚不了解，建议你先学习这部分知识。

  • 另外，本秒杀主要解决两个问题，第一个就是超卖问题，另一个就是库存问题。

  • 没有设计专门的页面来模拟并发，我们直接使用gorountine，在调用请求前停留10s。

  • 用Go和Lua轻松解决Redis秒杀中库存与超卖问题

    针对超卖问题，引入go-redis的watch搭配事务处理即可【相当于乐观锁】。

而针对库存的问题较为麻烦一点，需要使用Lua编辑脚本，但是你无需在自己的机器上下载lua的编译环境，go提供了其相关的支持。针对这一部分，不用慌张，其基本架构如下：

1、简单版

在并发情况下，超卖和负值情况可能会出现在Redis数据库中。即使你在操作之前进行了数据的判断。

func MsCode(uuid, prodid string) bool {
// 1、对uuid和prodid进行非空判断
if uuid == "
"
|| prodid == "
"
{
return false
}

//2、获取连接
rdb := DB

//3、拼接key
kcKey := "
kc:"
+ prodid + "
:qt"

userKey := "
sk:"
+ prodid + "
:user"


//4、获取库存
str, err := rdb.Get(ctx, kcKey).Result()
if err != nil {
fmt.Println(err)
fmt.Println("
秒杀还未开始......."
)
return false
}

// 5、判断用户是否重复秒杀操作
flag, err := rdb.SIsMember(ctx, userKey, userKey).Result()
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
if flag {
fmt.Println("
你已经参加了秒杀，无法再次参加。。。。"
)
return false
}

// 6、判断商品数量，如果库存数量小于1，秒杀结束
str, err = rdb.Get(ctx, kcKey).Result()
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
n, err := strconv.Atoi(str)
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
if n <
1 {
fmt.Println("
秒杀结束，请下次再来吧。。。。"
)
return false
}

// 7、秒杀过程
// 7.1、库存减1
num, err := rdb.Decr(ctx, kcKey).Result()
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
if num != 0 {
// 7.2、添加用户
rdb.SAdd(ctx, userKey, uuid)
}
return true
}

func main() {
// 并发的版本
for i := 0;
i <
20;
i++ {
go func() {
uuid := GenerateUUID()
prodid := "
1023"

time.Sleep(10 * time.Second)
MsCode(uuid, prodid)
}()
}
time.Sleep(15 * time.Second)
} 2、解决超卖

使用watch进行监视key，关键部分如下。然而这种情况会带来一个问题，即便存在剩余库存，还会有人不能购买到。

err = rdb.Watch(ctx, func(tx *redis.Tx) error {
n, err := tx.Get(ctx, kcKey).Int()
if err != nil &
&
err != redis.Nil {
return err
}
if n <
= 0 {
return fmt.Errorf("
抢购结束了！请下次早点来。。。。"
)
}
_, err = tx.TxPipelined(ctx, func(pipeliner redis.Pipeliner) error {
err := pipeliner.Decr(ctx, kcKey).Err()
if err != nil {
return err
}
err = pipeliner.SAdd(ctx, userKey, uuid).Err()
if err != nil {
return err
}
return nil
})
return err
}, kcKey) 3、解决库存问题Lua

Lua操作redis能够比较好的解决这个问题。为了避免悲观锁在Redis中可能导致的库存问题，应该考虑使用乐观锁。因为Redis没有内置乐观锁支持，所以我们需要使用Lua编写相关脚本。其主要有以下优势：

  • 将复杂的或者多步的redis操作，写为一个脚本，一次提交给redis执行，减少反复连接redis的次数。提升性能。

  • luan脚本类似redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些redis事务性的操作。

  • redis的lua脚本功能，只有在redis2.6以上的版本才可以使用。

  • 利用lua脚本淘汰用户，解决超卖问题。

  • redis2.6版本以后，通过lua脚本解决争夺问题，实际上是redis利用其单线程的特性，用任务队列的方式解决多任务并发问题。

import (
"
context"

"
fmt"

"
github.com/go-redis/redis/v8"

"
net"

"
time"

)

func useLua(userid, prodid string) bool {
//编写脚本 - 检查数值，是否够用，够用再减，否则返回减掉后的结果
var luaScript = redis.NewScript(`
local userid=KEYS[1];

local prodid=KEYS[2];

local qtKey="
sk:"
..prodid.."
:qt"
;

local userKey="
sk:"
..prodid.."
:user"
;

local userExists=redis.call("
sismember"
,userKey,userid);

if tonumber(userExists)==1 then
return 2;

end
local num=redis.call("
get"
,qtKey);

if tonumber(num)<
=0 then
return 0;

else
redis.call("
decr"
,qtKey);

redis.call("
SAdd"
,userKey,userid);

end
return 1;

`)
//执行脚本
n, err := luaScript.Run(ctx, DB, []string{userid, prodid}).Result()
if err != nil {
return false
}
switch n {
case int64(0):
fmt.Println("
抢购结束"
)
return false
case int64(1):
fmt.Println(userid, "
：抢购成功"
)
return true
case int64(2):
fmt.Println(userid, "
：已经抢购了"
)
return false
default:
fmt.Println("
发生未知错误！"
)
return false
}
return true
}

func main() {
// 并发的版本
for i := 0;
i <
20;
i++ {
go func() {
uuid := GenerateUUID()
prodid := "
1023"

time.Sleep(10 * time.Second)
useLua(uuid, prodid)
}()
}
time.Sleep(15 * time.Second)
}

秒杀活动是吸引用户参与、提高销售的一种重要营销手段。但是，秒杀活动中的库存与超卖问题一直是困扰着各家平台的难点。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Go和Lua解决Redis秒杀中库存与超卖问题，让您的秒杀活动更加顺利地进行。
一、Redis在秒杀中的应用
Redis是一个高性能的缓存数据库，具有快速访问、高并发、高可用、数据持久化等优点，被广泛应用于各大互联网平台。在秒杀中，我们可以将秒杀商品的库存等信息存储在Redis中，利用Redis的高速缓存功能，大大提升系统响应速度，增强系统可扩展性。
二、库存与超卖问题的解决方案
库存问题是秒杀活动中最为常见的问题。为了避免商品被抢购完之后无法再次购买，我们可以使用Redis来记录商品库存信息，并且在用户购买时检查库存是否充足。而针对超卖问题，我们可以使用Lua脚本实现原子性的库存数量减少操作，从而解决多用户同时购买同一件商品导致超卖问题。
三、Go和Lua的协同作用
Go是一种高效的并发编程语言，而Lua则是一种轻量级的脚本语言。在解决Redis秒杀中库存与超卖问题的过程中，我们可以使用Go语言编写后端程序，使用Lua脚本与Redis进行交互，实现原子性的商品库存调整操作。这样可以避免多用户同时购买同一件商品导致超卖问题。
总结
使用Go和Lua结合Redis来处理库存与超卖问题，可以提高系统的性能、可扩展性和可靠性。同时，我们还可以通过多种优化手段，如设置Redis的过期时间、增加分布式锁等，来进一步提升秒杀系统的稳定性和安全性。如果您正在进行秒杀活动，那么我们强烈建议您参考本文的解决方案，让您的活动更加顺利地进行。