redis高并发秒杀测试

项目源码：https://pan.baidu.com/s/1KfTRyghgUqvkpBCHN6xJwg

准备

• 使用docker-compose命令启动redis服务器（可以用其他方式启动）
• idea启动测试项目
• jmeter测试脚本
  • 高并发秒杀-重现超卖问题.jmx
  • 高并发秒杀-有事务方式减少库存.jmx

重现秒杀时出现的超卖问题

• 核心测试代码如下：
• /**
   * 用于测试redis秒杀
   */
  @RestController
  @RequestMapping("/api/spike")
  @Slf4j
  public class SpikeController {
   
      @Resource(name = "stringRedisTemplate")
      private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
   
      @Autowired
      private RedissonClient redissonClient;
      
      //记录实际卖出的商品数量
      private AtomicInteger successNum = new AtomicInteger(0);
   
      @RequestMapping(value = "/initSku", method = RequestMethod.GET)
      public String initSku() {
          //初始化库存数量
          stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_sku", "5");
          //初始化实际卖出的商品数量0
          successNum.set(0);
          return "初始化库存成功";
      }
   
      /**
       * 会出现超卖情况的减少库存方式
       * @return
       */
      @RequestMapping(value = "/reduceSku", method = RequestMethod.GET)
      public String reduceSku() {
          Integer sku = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("product_sku"));
          sku = sku - 1;
          if (sku < 0) {
              return "库存不足";
          }
   
          stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_sku", sku.toString());
          //记录实际卖出的商品数量
          return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
      }
   
      @RequestMapping(value = "/successNum", method = RequestMethod.GET)
      public String successNum() {
          return "顾客成功抢到的商品数量：" + successNum.get();
      }
  }
• 测试api：
• API{初始化库存数量} >> http://127.0.0.1:8090/api/spike/initSku
  API{减少库存数量} >> http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku
  API{查看共减少库存数量} >> http://127.0.0.1:8090/api/spike/successNum

  第一个api用于：初始化库存中的商品数量为5

  第二个api用于：减少库存1个商品（即客户购买一个商品）

  第三个api用于：查看用户实际购买的商品

  少量用户请求的情况展示：

  首先初始商品库存：http://127.0.0.1:8090/api/spike/initSku
  

• redis数据库中商品库存记录，结果为5
• 
• 查看用户实际购买的商品，结果为0
• 
• 客户购买5次商品（调用5次减少库存数量api）,下面只列出3个图
• 
• 
• 

• 客户继续购买（继续调用减少库存数量api）时，会提示库存不足

• 再次查看redis数据库中商品库存记录，结果为0

• 

• 再次查看用户实际购买的商品，结果为5
• 

• 大量用户请求的情况（高并发秒杀）展示

• 首先初始商品库存：http://127.0.0.1:8090/api/spike/initSku
• 
• redis数据库中商品库存记录，结果为5
• 
• 查看用户实际购买的商品，结果为0
• 
• 使用jmeter打开测试脚本，可以看到基本配置如下
• 
• jmeter并发配置如下（当用户数达到 1000 的时候才开始测试）
• 

• 点击jmeter的start按钮，开始1000个并发请求

• 再次查看redis数据库中商品库存记录，结果为0

• 

• 注意：再次查看用户实际购买的商品，结果超过5，出现超卖情况！！！
• 

• 超卖问题原因分析

• 从上面测试结果，我们知道，高并发请求http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku，会出现超卖的情况
• 下面我们看下超卖问题的原因
• 

• 从代码片可以看出，问题原因是库存数量sku的读和写操作不在同一个原子操作上，导致类似不可重复读的现象。可以类比多线程的问题。
  通过redis事务解决超卖问题

  使用redis原生的sdk

  如下改造reduceSku()方法，作为一个新接口http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku3
      /**
       * 加入事务的减少库存方式
       * @return
       */
      @RequestMapping(value = "/reduceSku3", method = RequestMethod.GET)
      public String reduceSku3() {
          Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
          List<Object> result ;
          Transaction transaction = null;
          try {
              jedis.watch("product_sku");
              int sku = Integer.parseInt(jedis.get("product_sku"));
              if (sku > 0) {
                  transaction = jedis.multi();
                  transaction.set("product_sku", String.valueOf(sku - 1));
  //                int exp = 1/0;
                  result = transaction.exec();
                  if (result == null || result.isEmpty()) {
                      System.out.println("Transaction error...");// 可能是watch-key被外部修改，或者是数据操作被驳回
  //                    transaction.discard();  //watch-key被外部修改时，discard操作会被自动触发
                      return "Transaction error...";
                  }
              } else {
                  return "库存不足";
              }
              return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
          } catch (Exception e) {
              log.error(e.getMessage());
              transaction.discard();
              return "fail";
          }
      }

  大量用户请求reduceSku3接口的情况（高并发秒杀）展示

• 首先初始商品库存：http://127.0.0.1:8090/api/spike/initSku
• 
• redis数据库中商品库存记录，结果为5
• 
• 查看用户实际购买的商品，结果为0
• 
• 使用jmeter打开测试脚本，可以看到基本配置如下
• 
• jmeter并发配置如下（当用户数达到 1000 的时候才开始测试）
• 

• 点击jmeter的start按钮，开始1000个并发请求

• 再次查看redis数据库中商品库存记录，结果为0

• 

• 注意：再次查看用户实际购买的商品，结果为5，超卖情况消失
• 

• 上面是直接用redis原生的sdk对象jredis执行的事务

  spring的redisTemplate执行事务

  注意： 若要使用spring的redisTemplate执行事务，需要在开启事务后执行一个redis的查询操作（但不能使用查询到的值）。原因有两点：
  spring对redis事务的exec()方法返回结果做了处理（把返回值的 OK结果删掉）。
  导致在事务中只有set等更新操作时，事务执行失败与成功返回的结果一样
  事务过程中查询redis的值只会在事务执行成功后才放回。而在事务执行过程中只会返回null
  接口http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku3是使用spring的redisTemplate执行事务的例子。代码如下

  @RequestMapping(value = "/reduceSku2", method = RequestMethod.GET)
  public String reduceSku2() {
      stringRedisTemplate.setEnableTransactionSupport(true);
      List<Object> results = stringRedisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {
          @Override
          public List<Object> execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
              operations.watch("product_sku");
              String product_sku = (String) operations.opsForValue().get("product_sku");
              operations.multi();
              operations.opsForValue().get("product_sku");//必要的空查询
              Integer sku = Integer.parseInt(product_sku);
              sku = sku - 1;
              if (sku < 0) {
                  return null;
              }
              operations.opsForValue().set("product_sku", sku.toString());
              return operations.exec();
  //                operations.unwatch(); //执行exec()后自动unwatch()
   
          }
      });
   
      if (results != null && results.size() > 0) {
          return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
      }
   
      return "库存不足";
  //        return result.toString();
  }

• 测试结果为：成功解决超卖问题
• 不再另外贴图片出来

• spring的redisTemplate执行事务（使用zset）

• 接口http://127.0.0.1:8090/api/set/reduceSku是使用zset的方式
• @RequestMapping(value = "/reduceSku", method = RequestMethod.GET)
  public String reduceSku5(String pid) {
      pid = pid==null? String.valueOf(1) :pid;
      String finalPid = pid;
      List<Object> results = redisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {
          @Override
          public List<Object> execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
              String key = "product";
              redisOperations.watch(key);
              ZSetOperations<String, String> kvzSetOperations = redisOperations.opsForZSet();
              Object score = kvzSetOperations.score(key, finalPid);
              redisOperations.multi();
              if (score != null && Double.valueOf(score.toString()) > 0) {
                  kvzSetOperations.incrementScore("product", finalPid, -1);
              }
              return redisOperations.exec();
   
          }
      });
   
      if (results != null && results.size() > 0) {
          return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
      }
   
      return "库存不足";
  }
• 测试结果为：成功解决超卖问题
• 不再另外贴图片出来

• 通过加锁方式解决超卖问题

• 如下改造reduceSku()方法，作为一个新接口http://127.0.0.1:8090/api/spike/reduceSku4
• @RequestMapping(value = "/reduceSku4", method = RequestMethod.GET)
public String reduceSku4() {
    RLock rLock = redissonClient.getLock("product_sku");
    try {
        rLock.lock();
 
        Integer sku = Integer.parseInt(stringRedisTemplate.opsForValue().get("product_sku"));
        sku = sku - 1;
        if (sku < 0) {
            return "库存不足";
        }
 
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("product_sku", sku.toString());
 
        return "减少库存成功,共减少" + successNum.incrementAndGet();
    } finally {
        rLock.unlock();
    }
 
}
• 测试结果为：成功解决超卖问题
• 不再另外贴图片出来