导语
秒杀想必大家都了解,在短时间内请求访问会激增,同时要保证不会超卖和数据的准确,对于技术方面还是有些考验的。可惜的是,一直没有机会在项目中实现。再看了一些资料后,打算实验下。以下代码仅为测试所用,环境比较简单,请根据实际情况进行修改。
创建秒杀队列
在开始秒杀之前,先将商品放入队列中,如下
/**
* 创建秒杀列表
*/
public function createList()
{
$count = 30;
$redisKey = 'goods_list';
for ($i = 1; $i <= $count; $i++) {
// 测试用,防止数据错误
if (Redis::llen($redisKey) >= $count) {
break;
}
Redis::rpush($redisKey, $i);
}
}
执行完后,在 Redis 中看下
有 30 个商品 ID,数据正常。
秒杀
接下来是关键的一步,使用的是 Redis 的 lpop
命令获取商品 ID,利用的是 Redis 的原子性。
/**
* 秒杀
*/
public function buy()
{
// 随机用户名,无意义,仅做标记
$username = Hash::make(now());
if ($goodsId = Redis::lpop('goods_list')) {
// 购买成功
Redis::hset('buy_success', $goodsId, $username);
} else {
// 购买失败
Redis::incr('buy_fail');
}
}
如上,简化了代码,购买之后,成功与否只是做记录。实际应用中,当然会更加复杂,但要注意的是,不要同步操作 Mysql。多说一句,Hash:make(now())
即使值相同,也不会生成相同的数据,参考这里。
测试
最后就是进行测试了,使用 ab 测试,执行 ab -c 300 -n 3000 http://localhost/buy/
,上述命令的意思是 300 并发,共请求 3000 次
执行完成,速度并不快,并且还有 794 个访问失败。来看下数据是否正确吧。在页面中打印 buy_success
值
30 个成功者。再来看下秒杀失败的数量
不是一个准确的数字,2165+30 是所有请求成功的数字,再加上失败的 794 ,总数是 2989,依然不足 3000。
结语
上述测试有不足的地方,响应速度慢、请求失败、失败计数不准确。看来有很多要优化的地方,不止是代码层。测试的时候忘记将访问记录入库关掉,应该是有些影响。
好的方面是秒杀成功的数量是准确的,没有超卖。
更新
重新配置了环境, 测试了同样的代码。不同的地方是增加了每次访问判断是否在黑名单(实时查询 MySQl),而访问记录改成了队列写入 MySQL。结果如下
对比来看还是有所提升的。最主要的是数据终于是正确的,访问失败 355,抢购成功 30,抢购失败 2615(忘记截图了),相加总数正好是请求总数。而且 MySQL 中记录的访问记录也是 3000。
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