Redis 不谈缓存和队列（redis缓存的使用逻辑）

导语

redis作为目前最流行的k-v存储系统之一，在实际的应用场景中如何使用Redis就变的非常重要了。 由于大家都熟知Redis可以用于缓存/队列的使用，并且网上有很多讲解内容，故在此不介绍Redis的缓存/队列使用场景，本文更偏重于Redis的其他使用场景。

分布式锁

应用场景

在电商系统中，为了推荐自己的品牌和吸引用户量，那么会推出一个产品，这个产品只能被一个用户购买，如果一个用户正在购买时，其他用户点击购买的时候，则告知该用户，商品已经售出。

场景分析

假设购买流程为:1.用户看到商品，2.用户点击购买，3.用户使用支付宝或微信支付，4.用户购买成功

目前有2个用户:A和B

场景并发现象:

用户A:1.用户看到商品，2.用户点击购买

用户B:1.用户看到商品，2.用户点击购买

此时用户A和用户B都进入到了第三步:3.用户使用支付宝或微信支付

那可能就会出现并发问题，两个用户都同时购买了1个商品。

解决方案

根据以往经验，可知，我们如上流程可以通过锁来进行控制，传统的数据库锁的方式在此不进行介绍了，来看一下redis是如何实现的。

使用redis，我们可以解决两个用户同时操作一个数据流程的时候:

1. 当用户要购买此商品的时候，我们可以创建一个key,流程完成后，并改变此商品的出售状态(此商品已卖完)，删除key。
2. 其他用户在此想购买此商品的时候，去redis中读取这个key,如果key存在，那么就证明此商品正在被一个用户购买(这个用户正在购买的流程中),告知该用户，此商品已卖完

这是我提出来的一个大概流程，但仔细思考起来，里边还有很多小细节，那我们来慢慢分析。

版本1

用户A:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> set buying A (设置一个key的名称是buying，value是A) -> 3.用户使用支付宝或微信支付 -> 4.用户购买成功 -> 更改商品出售状态 -> delete buying （删除redis的key）

用户B:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> get buying -> echo “此商品已卖完”

上边流程如果看懂了后，我们思考一个问题，当用户A操作到3.用户使用支付宝或微信支付时，突然用户由于一些突发情况，然后页面退出了，那么由于流程没有完成，所以这个redis中的key(buying)将一直存在，也就是说商品没有卖出，但是其他人再也不能买了。

版本2

由于要解决以上问题，我们需要把这样的一个购买时间设置一个有效期，比如说如果用户在30分钟内都未购买成功，那么不管是什么原因，我都应该让这个redis中的key失效，让用户此次购买的行为失效。

也就是说，我们应该把buying设置一个有效期

用户A:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> set buying A (设置一个key的名称是buying，value是A) -> set expire 30-> 3.用户使用支付宝或微信支付 -> 4.用户购买成功 -> 更改商品出售状态 -> delete buying （删除redis的key）

用户B:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> get buying -> echo “此商品已卖完”

这个版本2中的用户A设置了一个key后，即使中途真的发生什么意外导致退出后，依然在指定时间后，其他用户可以继续购买。

那是否已经觉得这个方案很完美了呢？其实不然，我们把焦点放到set buying A(在redis设置key)的这点。

用户是这样操作的:

用户A:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> get buying

用户B:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> get buying

此时由于用户A和用户B同时点击购买（2.用户点击购买） 然后去读取buying，可能因为网络延迟问题，导致了同时都读取了buying,但是两个人读取buying这个key是不存在的,会产生后边的流程:

用户A:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> get buying -> set buying A

用户B:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> get buying -> set buying B

不管用户A还是用户B最终设置了buying这个redis的key值，依然产生了并发问题，结果肯定不是我们想要的。

版本3

我们知道redis本身是指令级别的，不管是使用JRdis还是spring提供的redisTemplate,我们都无法改变这个行为，那如果解决版本2中出现的问题呢？

redis中有一个指令是:setnx

Set key to hold string value if key does not exist. In that case, it is equal to SET. When key already holds a value, no operation is performed. SETNX is short for "SET if Not eXists".

返回值是这样规定的:

Integer reply, specifically: 1 if the key was set 0 if the key was not set

@see:http://redis.io/commands/setnx

这个命令可以当我们设置一个key的时候，判断这个key是否已经有值，如果没有值，则设置这样的key-value,并返回1,如果有值则不设置，直接返回0。

有了这个指令就很好的解决了版本2中的问题

用户A:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> setnx buying A (设置一个key的名称是buying，value是A) -> set expire 30-> 3.用户使用支付宝或微信支付 -> 4.用户购买成功 -> 更改商品出售状态 -> delete buying （删除redis的key）

用户B:1.用户看到商品 -> 2.用户点击购买 -> get buying -> echo “此商品已卖完”

版本4

以上的版本3已经可以帮我们完成的差不多了。、

但是还有一点就是如果当用户A在redis中设置值的时候，突然掉线了，设置失效指定没有发送，那么其他用户依然再也不能买这个商品了。

解决方案是使用pipe管道将setnx buying A和set expire 30 放到一起，一起发送给redis.

小结

以上便是redis作为分布式锁的一个应用场景，笔者提到的本案例只起到抛砖引玉的作用，读者可以根据自己的业务需求，再动态添加redis的一些事物等高级功能。

秒杀防超卖

应用场景

有一个秒杀商品，秒杀库存为10，在12：00的时候有1w用户进行点击购买，如何防止超卖

场景分析

例如有一秒杀产品A,1w用户在同一秒钟进行抢购，如果每一个用户在秒杀时，都去读取秒杀库存数，判断未超买后，再去增加占用库存数，那么这样的并发问题是显而易见的。

当然数据操作还有一个就是使用表的行锁进行控制，但是笔记认为这个从用户体验来讲，对于这个场景来说，是不可取的。

由于redis的读写高性能的特点，我们将使用redis去处理这样的秒杀场景。

解决方案

假设产品A,秒杀库存10。

1. 当创建秒杀商品A的时候，创建redis对象:set pA 10 和 数据库秒杀数据: pA 10
2. 当1w用户进行秒杀时，调用redis: INCRBY pA -1 (每次步长都为-1，然后返回扣减之后的库存量) 和 在redis中添加购买人与购买时间: hset pA 1 1478584205（hset 产品 用户 秒杀时间）
3. 如果get pA < 0了，那么就不让用户购买了，echo “秒杀已卖完”
4. 当用户付款后，扣减数据库中秒杀库存数,删除redis hdel pA 1
5. 每一段时间都跑一下job去查询一下对于秒杀商品pA下单还没有付款的人，超过一段时间如果不付款则认为用户不想秒杀，则归还redis库存:INCRBY pA 1

以上步骤中，第5步，可以根据自己的业务而定。

小结

秒杀防超卖的方式有很多，以上我提供了一个redis的思考方向，其实实际生产环境，更应该考虑限流、缓存等操作。

对象关系存储

应用场景

需要开发一个客服系统，此系统要求实时监控用户的登录和登出状态，并且将用户快速分配给客服。

场景分析

因为客服系统会基于websock进行通讯，所以有可能发生断网，掉线等情况，但是却要求客服和用户的状态都是实时监控和记录的。

故采用redis的存储方式解决该该应用场景出现的问题。

redis 主要应该记录用户信息，客服信息，以及两者之间的关系:用户-客服 1-1 客服-用户 n-1

所以这里边我们用到了redis中的hash结构，set结构。

解决方案

用户设计

normaluser:(普通用户 hash)
用户1:
normaluser:1 status 1
normaluser:1 nickname admin
normaluser:1 customerid 1
用户2:
normaluser:2 status 1
normaluser:2 nickname admin2
normaluser:2 customerid 1

redis脚本:
hset normaluser:1 status 1
hset normaluser:1 nickname admin
hset normaluser:1 customerid 1
hset normaluser:2 status 1
hset normaluser:2 nickname admin2
hset normaluser:2 customerid 1

用户设计

customer:(客服)
customer:1 status 1
customer:1 nickname aa
customer:2 status 1
customer:2 nickname bb

redis脚本:
hset customer:1 status 1
hset customer:1 nickname aa
hset customer:2 status 1
hset customer:2 nickname bb

场景1:客服登录

1)认证客服登录(认证方式可使用OAuth认证或普通用户名名认证)
2）获取客服的基本信息(如客服唯一标识位:1 和昵称:aa 并设定登录状态为登录状态:1)，存放redis:
 hset customer:1 status 1
 hset customer:1 nickname aa
3)把登录后的客服放入redis中(此步骤是为了方便查询所有客服)
 sadd kf 1
 注意:客服退出后可以使用:sremove sadd kf 1,但是如果是客服掉线的情况下是否还可以转移给掉线的客服

场景2:用户登录

1)认证用户登录(目前方式使用通过appid可以直接登录，不验证用户信息，但此处需要考虑用户生成的唯一id,保证每次登录都能保证是一个用户，可能需要配合接口调用)
2)获取用户的基本信息并且通过算法分配客服(如用户标志位为:1 和昵称admin 并设定登录状态为登录状态:1 并且被分配到的客服id:1),存放redis:
 hset normaluser:1 status 1
 hset normaluser:1 nickname admin
 hset normaluser:1 customerid 1
3)存放客服对应用户的关系(1-n):
 hset customerrel:1 normaluser:1 sessionid

业务与程序需求:

1)查询所有在线客服( require update ):
 i)smembers kf
 ii) 通过上一步获取的客服id(比如为1,2,3),然后通过客服实体查询
 hget customer:1 status
 hget customer:1 nickname
2)获取某客服下的所有用户(如 客服id为1):
 hkeys customerrel:1 =>可以获取所有普通用户的id集合(如:normaluser:1,normaluser:2,normaluser:3)
3)获取某普通用户对应的客服(如 普通用户id为1):
 hget normaluser:1 customerid =>可以获取客服的id，比如1
4)客服进行转接操作(如将用户1从客服1转到客服2):
 hset normaluser:1 customerid 2
 hdel customerrel:1 normaluser:1
 hset customerrel:2 normaluser:1 1

小结

客服系统的设计使用到了hash存储方式和set存储方式，使用这两个存储方式更大的有点则是他们各自的特性。

• 在考虑设计redis做存储的时候，建议优先考虑hash存储。
• redis中string的方式大多用于配置或变动不大的序列化对象。
• redis中set的方式，主要在于集合的运算。
• redis中的list则用于队列使用。

总结

本文只从redis作为分布式锁，秒杀并发方案和对象存储三方面来讲解redis处了缓存和队列以后还有哪些实际的应用场景，文章仅起到抛砖引玉的作用，文章中的设计都是使用伪代码进行书写的，读者只需查看逻辑和处理方式，不必过多注意细节。