基于Redis的List实现特价商品列表功能
时间:2023-01-28 10:33:56|栏目:Redis|点击: 次
1、场景分析
淘宝京东的特价商品列表,
商品特点:
- 商品有限,并发量非常的大。
- 考虑分页
传统解决方案:数据库db,
但是在如此大的并发量的情况下,不可取。
一般会采用redis来处理。这些特价商品的数据不多,而且redis的list本身也支持分页。是天然处理这种列表的最佳选择解决方案。
2、分析
采用list数据,因为list数据结构有:lrange key 0 -1 可以进行数据的分页。
127.0.0.1:6379> lpush products p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 (integer) 10 127.0.0.1:6379> lrange products 0 1 1) "p10" 2) "p9" 127.0.0.1:6379> lrange products 2 3 1) "p8" 2) "p7" 127.0.0.1:6379> lrange products 4 5 1) "p6" 2) "p5"
3 、具体实现
淘宝,京东的热门商品在双11的时候,可能有100多w需要搞活动:程序需要5分钟对特价商品进行刷新。
3.1 ProductListService类
- 初始化的活动的商品信息100个(从数据库去查询)
@PostContrcut使用
- 查询产品列表信息
换算的分页的起始位置和结束位置
package com.example.service; import com.example.entity.Product; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.PostConstruct; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; /** * @Auther: 长颈鹿 * @Date: 2021/08/29/18:00 * @Description: */ @Service @Slf4j public class ProductListService { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; // 数据热加载 @PostConstruct public void initData(){ log.info("启动定时加载特价商品到redis的list中..."); new Thread(() -> runCourse()).start(); } public void runCourse() { while (true) { // 从数据库中查询出特价商品 List<Product> productList = this.findProductsDB(); // 删除原来的特价商品 this.redisTemplate.delete("product:hot:list"); // 把特价商品添加到集合中 this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll("product:hot:list", productList); try { // 每隔一分钟执行一次 Thread.sleep(1000 * 60); log.info("定时刷新特价商品...."); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } } /** * 数据库中查询特价商品 * * @return */ public List<Product> findProductsDB() { //List<Product> productList = productMapper.selectListHot(); List<Product> productList = new ArrayList<>(); for (long i = 1; i <= 100; i++) { Product product = new Product(); product.setId((long) new Random().nextInt(1000)); product.setPrice((double) i); product.setTitle("特价商品" + (i)); productList.add(product); } return productList; } }
3.2 商品的数据接口的定义和展示及分页
package com.example.controller; import com.example.entity.Product; import com.example.service.ProductListService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.util.CollectionUtils; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.List; /** * @Auther: 长颈鹿 * @Date: 2021/08/29/18:04 * @Description: */ @RestController public class ProductListController { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private ProductListService productListService; @GetMapping("/findProducts") public List<Product> findProducts(int pageNo, int pageSize) { // 从那个集合去查询 String key = "product:hot:list"; // 分页的开始结束的换算 if (pageNo <= 0) pageNo = 1; int start = (pageNo - 1) * pageSize; // 计算分页的结束页 int end = start + pageSize - 1; // 根据redis的api去处理分页查询对应的结果 try { List<Product> productList = this.redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); if (CollectionUtils.isEmpty(productList)) { //todo: 查询数据库,存在缓存击穿的情况,大量的并发请求进来,可能把数据库冲 productList = productListService.findProductsDB(); } return productList; } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); return null; } } }
3.3 定时任务
@Configuration // 主要用于标记配置类,兼备Component的效果。 @EnableScheduling // 开启定时任务 public class SaticScheduleTask { // 添加定时任务 @Scheduled(cron = "* 0/5 * * * ?") // 或直接指定时间间隔,例如:5秒 // @Scheduled(fixedRate=5000) private void configureTasks() { System.err.println("执行静态定时任务时间: " + LocalDateTime.now()); } }
4、解决商品列表存在的缓存击穿问题
4.1 如何引起的缓存击穿的情况
public void runCourse() { while (true) { // 从数据库中查询出特价商品 List<Product> productList = this.findProductsDB(); // 删除原来的特价商品 this.redisTemplate.delete("product:hot:list"); // 把特价商品添加到集合中 需要时间 this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll("product:hot:list", productList); try { // 每隔一分钟执行一遍 Thread.sleep(1000 * 60); log.info("定时刷新特价商品...."); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } }
出现原因:
- 特价商品的数据更换需要时间,刚好特价商品还没有放入到redis缓存中。
- 查询特价商品的并发量非常大,可能程序还正在写入特价商品到缓存中,这时查询缓存根本没有数据,就会直接冲入数据库中去查询特价商品。可能造成数据库冲垮。这个就叫做:缓存击穿
4.2 解决方案
主从轮询
可以开辟两块redis的集合空间A和B。定时器在更新缓存的时候,先更新B缓存
,然后再更新A缓存
。
一定要按照特定顺序来处理。
package com.example.service; import com.example.entity.Product; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.PostConstruct; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; /** * @Auther: 长颈鹿 * @Date: 2021/08/29/18:00 * @Description: */ @Service @Slf4j public class ProductListService { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; // 数据热加载 @PostConstruct public void initData(){ log.info("启动定时加载特价商品到redis的list中..."); new Thread(() -> runCourse()).start(); } public void runCourse() { while (true) { // 从数据库中查询出特价商品 List<Product> productList = this.findProductsDB(); // 删除原来的特价商品 this.redisTemplate.delete("product:hot:slave:list"); // 把特价商品添加到集合中 this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll("product:hot:slave:list", productList);// 删除原来的特价商品 this.redisTemplate.delete("product:hot:master:list"); // 把特价商品添加到集合中 this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll("product:hot:master:list", productList); // // 删除原来的特价商品 // this.redisTemplate.delete("product:hot:list"); // // 把特价商品添加到集合中 // this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll("product:hot:list", productList); try { // 每隔一分钟执行一次 Thread.sleep(1000 * 60); log.info("定时刷新特价商品...."); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } } /** * 数据库中查询特价商品 * * @return */ public List<Product> findProductsDB() { //List<Product> productList = productMapper.selectListHot(); List<Product> productList = new ArrayList<>(); for (long i = 1; i <= 100; i++) { Product product = new Product(); product.setId((long) new Random().nextInt(1000)); product.setPrice((double) i); product.setTitle("特价商品" + (i)); productList.add(product); } return productList; } }
package com.example.controller; import com.example.entity.Product; import com.example.service.ProductListService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.util.CollectionUtils; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.List; /** * @Auther: 长颈鹿 * @Date: 2021/08/29/18:04 * @Description: */ @RestController public class ProductListController { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private ProductListService productListService; @GetMapping("/findProducts") public List<Product> findProducts(int pageNo, int pageSize) { // 从那个集合去查询 String master_key = "product:hot:master:list"; String slave_key = "product:hot:slave:list"; String key = "product:hot:list"; // 分页的开始结束的换算 if (pageNo <= 0) pageNo = 1; int start = (pageNo - 1) * pageSize; // 计算分页的结束页 int end = start + pageSize - 1; // 根据redis的api去处理分页查询对应的结果 try { List<Product> productList = this.redisTemplate.opsForList().range(master_key, start, end); // List<Product> productList = this.redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); if (CollectionUtils.isEmpty(productList)) { // todo: 查询数据库,存在缓存击穿的情况,大量的并发请求进来,可能把数据库冲 productList = this.redisTemplate.opsForList().range(slave_key, start, end); // productList = productListService.findProductsDB(); } return productList; } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); return null; } } }