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。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
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
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
|
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
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
|
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
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
@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
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
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。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
|
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;
}
}
|
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
|
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;
}
}
}
|
到此这篇关于基于Redis的List实现特价商品列表的文章就介绍到这了,更多相关redis list商品列表内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/mutf7/article/details/119984277