redis缓存商品库存减压

redis缓存库存

Redis预减库存：主要思路减少对数据库的访问，之前的减库存，直接访问数据库，读取库存，当高并发请求到来的时候，大量的读取数据有可能会导致数据库的崩溃。

我们主要是通过这几点来实现的：
1、系统初始化的时候，将商品库存加载到Redis 缓存中保存，并不是需要先请求一次才能缓存
2、.收到请求的时候,现在Redis中拿到该商品的库存值，进行库存预减，如果减完之后库存不足，直接返回逻辑错误，减少对数据库的访问
3、将请求入队，立即给前端返回一个值，表示正在排队中，然后进行秒杀逻辑，减库存–>下订单–>写入秒杀订单，成功了就返回成功，流程只要有一个错误就返回失败，前端同时轮询

首先我们需要实现InitializingBean接口，InitializingBean接口为bean提供了初始化方法的方式，它就包括afterPropertiesSet方法，凡是继承该接口的类，在初始化bean的时候会执行该方法。

	/**
	 *	系统初始化后就将所有商品库存放入 缓存
	 * */
	public void afterPropertiesSet() throws Exception {
		List<GoodsVo> goodsList = goodsService.listGoodsVo();
		if(goodsList == null) {
			return;
		}
		for(GoodsVo goods : goodsList) {
			redisService.set(GoodsKey.getMiaoshaGoodsStock, ""+goods.getId(), goods.getStockCount());
			localOverMap.put(goods.getId(), false);//先初始化 每个商品都是false 就是还有库存
		}
	}

这就实现了我们系统启动就把所有缓存加载完毕，然后我们通过操作redis来实现预减库存

然后当我们的并发量够大，redis的压力页很大，然后我们可以通过map集合标记缓存，减少redis服务器的压力

1、生成一个map，并在初始化的时候，将所有商品的id为键，标记false 存入map中。
2、在预减库存之前，从map中取标记，若标记为false,说明库存，还有，
3、预减库存，当遇到库存不足的时候，将该商品的标记置为true,表示该商品的库存不足。
这样，下面的所有请求，将被拦截，无需访问redis进行预减库存。

private HashMap<Long, Boolean> localOverMap =  new HashMap<Long, Boolean>();

	@RequestMapping(value="/{path}/do_miaosha", method=RequestMethod.POST)
	@ResponseBody
	public Result<Integer> miaosha(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
								   Model model,MiaoshaUser user,
								   @RequestParam("goodsId")long goodsId,
								   @PathVariable("path") String path) {
		model.addAttribute("user", user);
		//如果用户为空，则返回至登录页面
		if(user == null) {
			return Result.error(CodeMsg.SESSION_ERROR);
		}
		//验证path
		boolean check = miaoshaService.checkPath(user, goodsId, path);
		if(!check){
			return Result.error(CodeMsg.REQUEST_ILLEGAL);
		}
		//内存标记，从map取值判断，减少redis访问
		boolean over = localOverMap.get(goodsId);
		if(over) {
			return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER);
		}
		//预减库存
		long stock = redisService.decr(GoodsKey.getMiaoshaGoodsStock, ""+goodsId);//10
		if(stock < 0) {
			localOverMap.put(goodsId, true);
			return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER);
		}
		//判断是否已经秒杀到了
		MiaoshaOrder order = orderService.getMiaoshaOrderByUserIdGoodsId(user.getId(), goodsId);
		if(order != null) {
			return Result.error(CodeMsg.REPEATE_MIAOSHA);
		}
		//入队
		MiaoshaMessage mm = new MiaoshaMessage();
		mm.setUser(user);
		mm.setGoodsId(goodsId);
		sender.sendMiaoshaMessage(mm);
		//返回0代表排队中
		return Result.success(0);
	}

redis给数据库减轻压力，利用map标记库存给redis减轻压力

end…