Redis分布式快取系列（二）- Redis中的String型別以及使用Redis解決訂單秒殺超賣問題-有解無憂

本系列將和大家分享Redis分布式快取，本章主要簡單介紹下Redis中的String型別，以及如何使用Redis解決訂單秒殺超賣問題，

Redis中5種資料結構之String型別：key-value的快取，支持過期，value不超過512M，

Redis是單執行緒的，比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy等等，這些看上去像是組合命令，但實際上是一個具體的命令，是一個原子性的命令，不可能出現中間狀態，可以應對一些并發情況，下面我們直接通過代碼來看下具體使用，

首先來看下Demo的專案結構：

此處推薦使用的是ServiceStack包，雖然它是收費的，有1小時3600次請求限制，但是它是開源的，可以將它的原始碼下載下來破解后使用，網上應該有挺多相關資料，有興趣的可以去了解一波，

一、Redis中與String型別相關的API

首先先來看下Redis客戶端的初始化作業：

using System;

namespace TianYa.Redis.Init
{
    /// <summary>
    /// redis組態檔資訊
    /// 也可以放到組態檔去
    /// </summary>
    public sealed class RedisConfigInfo
    {
        /// <summary>
        /// 可寫的Redis鏈接地址
        /// format：ip1,ip2
        /// 
        /// 默認6379埠
        /// </summary>
        public string WriteServerList = "127.0.0.1:6379";

        /// <summary>
        /// 可讀的Redis鏈接地址
        /// format：ip1,ip2
        /// 
        /// 默認6379埠
        /// </summary>
        public string ReadServerList = "127.0.0.1:6379";

        /// <summary>
        /// 最大寫鏈接數
        /// </summary>
        public int MaxWritePoolSize = 60;

        /// <summary>
        /// 最大讀鏈接數
        /// </summary>
        public int MaxReadPoolSize = 60;

        /// <summary>
        /// 本地快取到期時間，單位：秒
        /// </summary>
        public int LocalCacheTime = 180;

        /// <summary>
        /// 自動重啟
        /// </summary>
        public bool AutoStart = true;

        /// <summary>
        /// 是否記錄日志，該設定僅用于排查redis運行時出現的問題，
        /// 如redis作業正常，請關閉該項
        /// </summary>
        public bool RecordeLog = false;
    }
}

using ServiceStack.Redis;

namespace TianYa.Redis.Init
{
    /// <summary>
    /// Redis管理中心
    /// </summary>
    public class RedisManager
    {
        /// <summary>
        /// Redis組態檔資訊
        /// </summary>
        private static RedisConfigInfo _redisConfigInfo = new RedisConfigInfo();

        /// <summary>
        /// Redis客戶端池化管理
        /// </summary>
        private static PooledRedisClientManager _prcManager;

        /// <summary>
        /// 靜態構造方法，初始化鏈接池管理物件
        /// </summary>
        static RedisManager()
        {
            CreateManager();
        }

        /// <summary>
        /// 創建鏈接池管理物件
        /// </summary>
        private static void CreateManager()
        {
            string[] writeServerConStr = _redisConfigInfo.WriteServerList.Split(',');
            string[] readServerConStr = _redisConfigInfo.ReadServerList.Split(',');
            _prcManager = new PooledRedisClientManager(readServerConStr, writeServerConStr,
                new RedisClientManagerConfig
                {
                    MaxWritePoolSize = _redisConfigInfo.MaxWritePoolSize,
                    MaxReadPoolSize = _redisConfigInfo.MaxReadPoolSize,
                    AutoStart = _redisConfigInfo.AutoStart,
                });
        }

        /// <summary>
        /// 客戶端快取操作物件
        /// </summary>
        public static IRedisClient GetClient()
        {
            return _prcManager.GetClient();
        }
    }
}

using System;
using TianYa.Redis.Init;
using ServiceStack.Redis;

namespace TianYa.Redis.Service
{
    /// <summary>
    /// redis操作的基類
    /// </summary>
    public abstract class RedisBase : IDisposable
    {
        /// <summary>
        /// Redis客戶端
        /// </summary>
        protected IRedisClient _redisClient { get; private set; }

        /// <summary>
        /// 建構式
        /// </summary>
        public RedisBase()
        {
            this._redisClient = RedisManager.GetClient();
        }

        private bool _disposed = false;
        protected virtual void Dispose(bool disposing)
        {
            if (!this._disposed)
            {
                if (disposing)
                {
                    _redisClient.Dispose();
                    _redisClient = null;
                }
            }

            this._disposed = true;
        }

        public void Dispose()
        {
            Dispose(true);
            GC.SuppressFinalize(this);
        }

        /// <summary>
        /// Redis事務處理示例
        /// </summary>
        public void Transcation()
        {
            using (IRedisTransaction irt = this._redisClient.CreateTransaction())
            {
                try
                {
                    irt.QueueCommand(r => r.Set("key", 20));
                    irt.QueueCommand(r => r.Increment("key", 1));
                    irt.Commit(); //事務提交
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    irt.Rollback(); //事務回滾
                    throw ex;
                }
            }
        }

        /// <summary>
        /// 清除全部資料 請小心
        /// </summary>
        public virtual void FlushAll()
        {
            _redisClient.FlushAll();
        }

        /// <summary>
        /// 保存資料DB檔案到硬碟
        /// </summary>
        public void Save()
        {
            _redisClient.Save(); //阻塞式Save
        }

        /// <summary>
        /// 異步保存資料DB檔案到硬碟
        /// </summary>
        public void SaveAsync()
        {
            _redisClient.SaveAsync(); //異步Save
        }
    }
}

下面直接給大家Show一波Redis中與String型別相關的API：

using System;
using System.Collections.Generic;

namespace TianYa.Redis.Service
{
    /// <summary>
    /// key-value 鍵值對 value可以是序列化的資料 （字串）
    /// </summary>
    public class RedisStringService : RedisBase
    {
        #region 賦值

        /// <summary>
        /// 設定永久快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="value">存盤的值</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set(string key, string value)
        {
            return base._redisClient.Set(key, value);
        }

        /// <summary>
        /// 設定永久快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="value">存盤的值</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set<T>(string key, T value)
        {
            return base._redisClient.Set<T>(key, value);
        }

        /// <summary>
        /// 帶有過期時間的快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="value">存盤的值</param>
        /// <param name="expireTime">過期時間</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set(string key, string value, DateTime expireTime)
        {
            return base._redisClient.Set(key, value, expireTime);
        }

        /// <summary>
        /// 帶有過期時間的快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="value">存盤的值</param>
        /// <param name="expireTime">過期時間</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set<T>(string key, T value, DateTime expireTime)
        {
            return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
        }

        /// <summary>
        /// 帶有過期時間的快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="value">存盤的值</param>
        /// <param name="expireTime">過期時間</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Set<T>(string key, T value, TimeSpan expireTime)
        {
            return base._redisClient.Set<T>(key, value, expireTime);
        }

        /// <summary>
        /// 設定多個key/value
        /// </summary>
        public void SetAll(Dictionary<string, string> dic)
        {
            base._redisClient.SetAll(dic);
        }

        #endregion 賦值

        #region 追加

        /// <summary>
        /// 在原有key的value值之后追加value，沒有就新增一項
        /// </summary>
        public long AppendToValue(string key, string value)
        {
            return base._redisClient.AppendToValue(key, value);
        }

        #endregion 追加

        #region 獲取值

        /// <summary>
        /// 讀取快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <returns></returns>
        public string Get(string key)
        {
            return base._redisClient.GetValue(key);
        }

        /// <summary>
        /// 讀取快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <returns></returns>
        public T Get<T>(string key)
        {
            return
                _redisClient.ContainsKey(key)
                ? _redisClient.Get<T>(key)
                : default;
        }

        /// <summary>
        /// 獲取多個key的value值
        /// </summary>
        /// <param name="keys">存盤的鍵集合</param>
        /// <returns></returns>
        public List<string> Get(List<string> keys)
        {
            return base._redisClient.GetValues(keys);
        }

        /// <summary>
        /// 獲取多個key的value值
        /// </summary>
        /// <param name="keys">存盤的鍵集合</param>
        /// <returns></returns>
        public List<T> Get<T>(List<string> keys)
        {
            return base._redisClient.GetValues<T>(keys);
        }

        #endregion 獲取值

        #region 獲取舊值賦上新值

        /// <summary>
        /// 獲取舊值賦上新值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="value">存盤的值</param>
        /// <returns></returns>
        public string GetAndSetValue(string key, string value)
        {
            return base._redisClient.GetAndSetValue(key, value);
        }

        #endregion 獲取舊值賦上新值

        #region 移除快取

        /// <summary>
        /// 移除快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <returns></returns>
        public bool Remove(string key)
        {
            return _redisClient.Remove(key);
        }

        /// <summary>
        /// 移除多個快取
        /// </summary>
        /// <param name="keys">存盤的鍵集合</param>
        public void RemoveAll(List<string> keys)
        {
            _redisClient.RemoveAll(keys);
        }

        #endregion 移除快取

        #region 輔助方法

        /// <summary>
        /// 是否存在快取
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <returns></returns>
        public bool ContainsKey(string key)
        {
            return _redisClient.ContainsKey(key);
        }

        /// <summary>
        /// 獲取值的長度
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <returns></returns>
        public long GetStringCount(string key)
        {
            return base._redisClient.GetStringCount(key);
        }

        /// <summary>
        /// 自增1，回傳自增后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <returns></returns>
        public long IncrementValue(string key)
        {
            return base._redisClient.IncrementValue(key);
        }

        /// <summary>
        /// 自增count，回傳自增后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="count">自增量</param>
        /// <returns></returns>
        public long IncrementValueBy(string key, int count)
        {
            return base._redisClient.IncrementValueBy(key, count);
        }

        /// <summary>
        /// 自減1，回傳自減后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <returns></returns>
        public long DecrementValue(string key)
        {
            return base._redisClient.DecrementValue(key);
        }

        /// <summary>
        /// 自減count，回傳自減后的值
        /// </summary>
        /// <param name="key">存盤的鍵</param>
        /// <param name="count">自減量</param>
        /// <returns></returns>
        public long DecrementValueBy(string key, int count)
        {
            return base._redisClient.DecrementValueBy(key, count);
        }

        #endregion 輔助方法
    }
}

測驗如下：

using System;

namespace MyRedis
{
    /// <summary>
    /// 學生類
    /// </summary>
    public class Student
    {
        public int Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public string Remark { get; set; }
        public string Description { get; set; }
    }
}

using System;
using System.Collections.Generic;
using TianYa.Redis.Service;
using Newtonsoft.Json;

namespace MyRedis
{
    /// <summary>
    /// ServiceStack API封裝測驗  五大結構理解 （1小時3600次請求限制--可破解）
    /// </summary>
    public class ServiceStackTest
    {
        /// <summary>
        /// String
        /// key-value的快取，支持過期，value不超過512M
        /// Redis是單執行緒的，比如SetAll & AppendToValue & GetValues & GetAndSetValue & IncrementValue & IncrementValueBy，
        /// 這些看上去是組合命令，但實際上是一個具體的命令，是一個原子性的命令，不可能出現中間狀態，可以應對一些并發情況
        /// </summary>
        public static void ShowString()
        {
            var student1 = new Student()
            {
                Id = 10000,
                Name = "TianYa"
            };

            using (RedisStringService service = new RedisStringService())
            {
                service.Set("student1", student1);
                var stu = service.Get<Student>("student1");
                Console.WriteLine(JsonConvert.SerializeObject(stu));

                service.Set<int>("Age", 28);
                Console.WriteLine(service.IncrementValue("Age"));
                Console.WriteLine(service.IncrementValueBy("Age", 3));
                Console.WriteLine(service.DecrementValue("Age"));
                Console.WriteLine(service.DecrementValueBy("Age", 3));
            }
        }
    }
}

using System;

namespace MyRedis
{
    /// <summary>
    /// Redis：Remote Dictionary Server 遠程字典服務器
    /// 基于記憶體管理（資料存在記憶體），實作了5種資料結構（分別應對各種具體需求），單執行緒模型的應用程式（單行程單執行緒），對外提供插入--查詢--固化--集群功能，
    /// 正是因為基于記憶體管理所以速度快，可以用來提升性能，但是不能當資料庫，不能作為資料的最終依據，
    /// 單執行緒多行程的模式來提供集群服務，
    /// 單執行緒最大的好處就是原子性操作，就是要么都成功，要么都失敗，不會出現中間狀態，Redis每個命令都是原子性（因為單執行緒），不用考慮并發，不會出現中間狀態，（執行緒安全）
    /// Redis就是為開發而生，會為各種開發需求提供對應的解決方案，
    /// Redis只是為了提升性能，不做資料標準，任何的資料固化都是由資料庫完成的，Redis不能代替資料庫，
    /// Redis實作的5種資料結構：String、Hashtable、Set、ZSet和List，
    /// </summary>
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ServiceStackTest.ShowString();
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

運行結果如下：

Redis中的String型別在專案中使用是最多的，想必大家都有所了解，此處就不再做過多的描述了，

二、使用Redis解決訂單秒殺超賣問題

首先先來看下什么是訂單秒殺超賣問題：

/// <summary>
/// 模擬訂單秒殺超賣問題
///     超賣：訂單數超過商品
///     如果使用傳統的鎖來解決超賣問題合適嗎？ 
///         不合適，因為這個等于是單執行緒了，其他都要阻塞，會出現各種超時，
///         -1的時候除了操作庫存，還得增加訂單，等支付等等，
///         10個商品秒殺，一次只能進一個？ 違背了業務，
/// </summary>
public class OverSellFailedTest
{
    private static bool _isGoOn = true; //秒殺活動是否結束
    private static int _stock = 0; //商品庫存
    public static void Show()
    {
        _stock = 10;
        for (int i = 0; i < 5000; i++)
        {
            int k = i;
            Task.Run(() => //每個執行緒就是一個用戶請求
            {
                if (_isGoOn)
                {
                    long index = _stock;
                    Thread.Sleep(100); //模擬去資料庫查詢庫存
                    if (index >= 1)
                    {
                        _stock = _stock - 1; //更新庫存
                        Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺成功，秒殺商品索引為{index}");
                        //可以分佇列，去操作資料庫
                    }
                    else
                    {
                        if (_isGoOn)
                        {
                            _isGoOn = false;
                        }

                        Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺失敗，秒殺商品索引為{index}");
                    }
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺停止......");
                }
            });
        }
    }
}

運行OverSellFailedTest.Show()，結果如下所示：

從運行結果可以看出不僅一個商品賣給了多個人，而且還出現了訂單數超過商品數，這就是典型的秒殺超賣問題，

下面我們來看下如何使用Redis解決訂單秒殺超賣問題：

/// <summary>
/// 使用Redis解決訂單秒殺超賣問題
///     超賣：訂單數超過商品
///     1、Redis原子性操作--保證一個數值只出現一次--防止一個商品賣給多個人
///     2、用上了Redis，一方面保證絕對不會超賣，另一方面沒有效率影響，還有撤單的時候增加庫存，可以繼續秒殺，
///        限制秒殺的庫存是放在redis，不是資料庫，不會造成資料的不一致性
///     3、Redis能夠攔截無效的請求，如果沒有這一層，所有的請求壓力都到資料庫
///     4、快取擊穿/穿透---快取down掉，請求全部到資料庫
///     5、快取預熱功能---快取重啟，資料丟失，多了一個初始化快取資料動作（寫代碼去把資料讀出來放入快取）
/// </summary>
public class OverSellTest
{
    private static bool _isGoOn = true; //秒殺活動是否結束
    public static void Show()
    {
        using (RedisStringService service = new RedisStringService())
        {
            service.Set<int>("Stock", 10); //庫存
        }

        for (int i = 0; i < 5000; i++)
        {
            int k = i;
            Task.Run(() => //每個執行緒就是一個用戶請求
            {
                using (RedisStringService service = new RedisStringService())
                {
                    if (_isGoOn)
                    {
                        long index = service.DecrementValue("Stock"); //減1并且回傳  
                        if (index >= 0)
                        {
                            Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺成功，秒殺商品索引為{index}");
                            //service.IncrementValue("Stock"); //加1，如果取消了訂單則添加庫存繼續秒殺
                            //可以分佇列，去操作資料庫
                        }
                        else
                        {
                            if (_isGoOn)
                            {
                                _isGoOn = false;
                            }

                            Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺失敗，秒殺商品索引為{index}");
                        }
                    }
                    else
                    {
                        Console.WriteLine($"{k.ToString("0000")}秒殺停止......");
                    }
                }
            });
        }
    }
}

運行OverSellTest.Show()，結果如下所示：

從運行結果可以看出使用Redis能夠很好的解決訂單秒殺超賣問題，

至此本文就全部介紹完了，如果覺得對您有所啟發請記得點個贊哦！！！

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