Redis整合lua脚本的实例分析

曾经终败给现在 2022-09-13 05:18 33阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1、以计数模式实现限流效果
 *  2、用lua脚本防止超卖

基于Redis的lua脚本能确保Redis命令的顺序性和原子性，所以在高并发场景下会用两者整合的方法实现限流和防超卖等效果，下面给出相关范例。

# 1、以计数模式实现限流效果 #

限流是指某应用模块需要限制指定IP(或指定模块、指定应用)在单位时间内的访问次数。例如，在某高并发场景里，会员查询模块对风险控制模块的限流需求是在10秒里最多允许有1000个请求。以计数模式的限流做法是，提供服务的模块会统计服务请求模块在单位时间内的访问次数，如果已经达到限流标准，就不予服务，反之则提供服务。  
在如下的lua脚本里将实现基于计数模式的限流功能。

local obj=KEYS[1]
    local limitNum=tonumber(redis.call('get',obj) or "0")
    if curVisitNum+1>limitNum then
    	return 0
    else
    	redis.call("INCRBY",obj,"1")
    	redis.call("EXPIRE",obj,tonumber(ARGV[2]))
    	return curVisitNum+1
    end

>    该脚本共有3个参数：KEYS\[1\]用来接收待限流的对象，ARGV\[1\]表示限流的次数，ARGV\[2\]表示限流的时间单位。该脚本的功能是限制KEYS\[1\]对象在ARGC\[2\]时间范围内只能访问ARGV\[1\]次。  
>    在第1行里，首先用KEYS\[1\]接收待限流的对象，比如模块或应用等，并把它赋给obj变量。在第2行里，把用ARGV\[1\]参数接收到的表示限流次数的对象赋给limitNum,注意这里需要用tonumber方法把包含限流次数的ARGV\[1\]参数转为数值类型。在第3行里，通过`redis.call`方法调用get命令去获取待限流对象当前的访问次数，并赋给curVisitNum变量，如果获取不到，表示当前对象还没有访问，就把curVisitNum变量设置为0.  
>    在第4行里,通过if语句判断待先流对象的访问次数是否达到限流标准。如果是就执行第5行的代码，通过return语句返回0.如果没有达到限流标准，就执行第7行到第9行的代码，首先通过`INCRBY`命令对访问次数加1，然后通过`EXPIRE`命令设置表示访问次数的键值对的生存时间，即限流的时间范围，最后通过return语句返回当前对象的访问次数。  
>   也就是说，在调用该Lua脚本时，如果返回值是0，就说明当前访问量已经达到限流标准，否则还可以继续访问。在如下的Java代码中，将调用上述脚本，实现限流效果。

import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class LuaLimitByCount extends Thread { 
    
        @Override
        public void run() { 
            Jedis jedis=new Jedis("192.168.159.33",6379);
            //在本线程内，模拟在单位时间内发5个请求
            for(int visitNum=0;visitNum<5;visitNum++){ 
                boolean visitFlag=LimitByCount.canVisit(jedis,Thread.currentThread().getName(),"10","3");
                if(visitFlag){ 
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" can visit.");
                }else{ 
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" can not visit.");
                }
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) { 
            //开启3个线程
            for(int cnt=0;cnt<3;cnt++){ 
                new LuaLimitByCount().start();
            }
        }
    }
    //封装是否需要限流的方法
    class LimitByCount{ 
        //判断是否需要限流
        public static boolean canVisit(Jedis jedis,String modelName,String limitTime,
                                       String limitNum){ 
            String script="local obj=KEYS[1] \n" +
                    "local limitNum=tonumber(ARGV[1]) \n" +
                    "local curVisitNum=tonumber(redis.call('get',obj) or \"0\")\n" +
                    "if curVisitNum+1>limitNum then \n" +
                    " return 0\n" +
                    "else \n" +
                    " redis.call(\"incrby\",obj,\"1\")\n" +
                    " redis.call(\"expire\",obj,\"10\")\n" +
                    " return curVisitNum+1\n" +
                    "end";
            String retVal=jedis.eval(script,1,modelName,limitNum,limitTime).toString();
            if("0".equals(retVal)){ 
                return false;   //不能继续访问
            }else{ 
                return true;
            }
        }
    }

在main函数里，通过for循环启动了3个线程，并通过它们的run方法在短时间里调用5次LimitByCount类的canVisit方法。结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Yir5Zui562Jc2h55ZOl5Y-R6IKy_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
  可以看到，在main函数里创建的3个线程均只有3次请求得到允许，其他请求超过了限流最大访问量，所以被“限流”了。

# 2、用lua脚本防止超卖 #

超卖是指在秒杀活动里多卖出了商品，比如某秒杀系统里最多只能卖出100件，但是并发控制没有做好，最终有100多个请求下单成功，这样就会给商家造成损失。  
  lua脚本天然具有原子性，而且执行lua脚本的Redis服务器是以单线程模式处理命令，所以用lua脚本能有效地防止超卖。在如下的lua脚本里实现了防超卖的效果。该lua脚本只有一个KEYS\[1\]参数，用来传入表示商品的键。

local existedNum=tonumber(redis.call('get',KEYS[1]))
    if(existedNum>0) then
    	redis.call('incrby',KEYS[1],-1)
    	return existedNum
    end
    return -1

>   在运行该脚本前，需要确保Redis服务器已经存在(KEYS\[1\],商品个数)这个键值对。在第1行里，先通过`redis.call`方法调用get命令，获得该商品当前的存货数，如果通过第2行的if判断发现大于0，就先通过第3行的`incrby`命令对该商品的存货书进行减1操作，并通过第4行的语句返回当前的商品存货数，反之则执行第6行的语句，返回-1.也就是说，如果运行该脚本得到-1，就说明该次请求会导致超卖，否则能继续后继的购买动作。

用Java代码调用lua脚本演示防止超卖的效果。

package com.baizhi;
    
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    
    public class AvoidSellTooMuch extends Thread { 
        @Override
        public void run() { 
            Jedis jedis=new Jedis("192.168.159.33",6379);
            //在本线程内，模拟在单位时间内发5个请求
            boolean sellFlag=CheckUtil.canSell(jedis,"Computer");
            if(sellFlag){ 
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" can buy.");
            }else{ 
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" can not buy.");
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) { 
            //创建同Redis的连接
            Jedis jedis=new Jedis("192.168.159.33",6379);
            //预设5个电脑商品，并设置10秒的生存时间
            jedis.set("Computer","5");
            jedis.expire("Computer",10);
            //开启10个线程来抢购
            for(int cnt=0;cnt<10;cnt++){ 
                new AvoidSellTooMuch().start();
            }
        }
    }
    class CheckUtil{ 
        //判断当前请求是否会导致超卖
        public static boolean canSell(Jedis jedis,String modelName){ 
            //防止超卖的脚本
            String script="local existedNum=tonumber(redis.call('get',KEYS[1]))\n" +
                    "if(existedNum>0) then\n" +
                    " redis.call('incrby',KEYS[1],-1)\n" +
                    " return existedNum\n" +
                    "end\n" +
                    "return -1\n";
            String retVal=jedis.eval(script,1,modelName,modelName).toString();
            if("-1".equals(retVal)){ 
                return false;   //不能继续访问
            }else{ 
                return true;
            }
        }
    }

>    在main函数里，首先通过set命令在Redis数据库里设置了5件“Computer”商品，并通过expire命令设置了该键值对的生存时间。随后用for循环启动了10个线程，让这10个线程去抢购5个"Computer"商品。每次运行这个代码的输出结果未必相同，下面给出其中某一次的运行结果。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Yir5Zui562Jc2h55ZOl5Y-R6IKy_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
  这10个线程里有5个线程成功地抢购到商品，另外5个线程没有抢购到，并没有出现超卖现象。多运行几次代码就会发现，每次抢购到商品地线程号未必相同，但是每次只有5个线程能抢购到，不会出现超卖现象。

[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Yir5Zui562Jc2h55ZOl5Y-R6IKy_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/5c10122ab0304a18bd919bc08e98a1d6.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5Yir5Zui562Jc2h55ZOl5Y-R6IKy_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/b74e11a411004b89944721b08c3fca80.png