目录
- 需求分析
- 架构设计
- 编码实现
- 拓展
需求分析
首先想到发红包的流程
1.发红包
2.抢红包
3.记录红包(记录谁抢了多少+防止重复抢+如果红包到齐没有抢完,需要退回)
4.红包算法,保证每个红包大致有个范围,大家抢的差不多
需求分析
- 各种节假日,发红包+抢红包,不说了,100%高并发业务要求,不能用mysql来做,要用redis
- 一个总的大红包,会有可能拆分成多个小红包,总金额= 分金额1+分金额2+分金额3…分金额N
- 每个人只能抢一次,你需要有记录,比如100块钱,被拆分成10个红包发出去,总计有10个红包,抢一个少一个,总数显示(10/6)直到完,需要记录那些人抢到了红包,重复抢作弊不可以。
- 有可能还需要你计时,完整抢完,从发出到全部over,耗时多少?
- 红包过期,或者群主人品差,没人抢红包,原封不动退回。
- 红包过期,剩余金额可能需要回退到发红包主账户下。
架构设计
1.发红包
思考两个问题
1.你觉得redis哪个数据结构满足?
list 有人就会问set不可以吗? 不可以,set会去重,举个例子100元的红包,分成4个,如果分成[10,20,20,15,35],那么就会变成4个,不满足 可以拓展一下list(lpush是往头插入)2.高并发操作,你觉得发红包需要加锁吗,如果加锁,加什么锁?
不加锁
加锁的本质是多人来抢,发红包是一个线程
2.抢红包
1.抢红包需要加锁吗?
用list.pop,因为redis的命令本身就是原子性,不用额外加锁且保证了锁的效果。(重点:redis的命令本身就是原子性,所以不会抢占)
每人一次且有抢红包记录
3.记红包
使用hash
4.拆红包
拆红包算法
1.所有人抢到金额之和等于红包金额,不能超过,也不能少于。
2.每个人至少抢到一分钱。
3.要保证所有人抢到金额的几率相等。
二倍均值法
剩余红包金额为M,剩余人数为N,那么有如下公式:
每次抢到的金额 = 随机区间 (0, (剩余红包金额M ÷ 剩余人数N ) X 2)
这个公式,保证了每次随机金额的平均值是相等的,不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。举个例子:
假设有10个人,红包总额100元。
第1次:
100÷10 X2 = 20, 所以第一个人的随机范围是(0,20 ),平均可以抢到10元。假设第一个人随机到10元,那么剩余金额是100-10 = 90 元。
第2次:
90÷9 X2 = 20, 所以第二个人的随机范围同样是(0,20 ),平均可以抢到10元。假设第二个人随机到10元,那么剩余金额是90-10 = 80 元。
第3次:
80÷8 X2 = 20, 所以第三个人的随机范围同样是(0,20 ),平均可以抢到10元。 以此类推,每一次随机范围的均值是相等的。
编码实现
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.google.common.primitives.Ints;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@RestController
public class RedPackageController {
public static final String RED_PACKAGE_KEY = "redpackage:";
public static final String RED_PACKAGE_CONSUME_KEY = "redpackage:consume:";
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 拆分+发送红包
* http://localhost:5555/send?totalMoney=100&redPackageNumber=5
* @param totalMoney
* @param redPackageNumber
* @return
*/
@RequestMapping("/send")
public String sendRedPackage(int totalMoney,int redPackageNumber)
{
//1 拆红包,总金额拆分成多少个红包,每个小红包里面包多少钱
Integer[] splitRedPackages = splitRedPackage(totalMoney, redPackageNumber);
//2 红包的全局ID
String key = RED_PACKAGE_KEY+IdUtil.simpleUUID();
//3 采用list存储红包并设置过期时间
redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,splitRedPackages);
redisTemplate.expire(key,1,TimeUnit.DAYS);
return key+"\t"+"\t"+ Ints.asList(Arrays.stream(splitRedPackages).mapToInt(Integer::valueOf).toArray());
}
/**
* http://localhost:5555/rob?redPackageKey=上一步的红包UUID&userId=1
* @param redPackageKey
* @param userId
* @return
*/
@RequestMapping("/rob")
public String rodRedPackage(String redPackageKey,String userId) {
//1 验证某个用户是否抢过红包
Object redPackage = redisTemplate.opsForHash().get(RED_PACKAGE_CONSUME_KEY + redPackageKey, userId);
//2 没有抢过就开抢,否则返回-2表示抢过
if (redPackage == null) {
// 2.1 从list里面出队一个红包,抢到了一个
Object partRedPackage = redisTemplate.opsForList().leftPop(RED_PACKAGE_KEY + redPackageKey);
if (partRedPackage != null) {
//2.2 抢到手后,记录进去hash表示谁抢到了多少钱的某一个红包
redisTemplate.opsForHash().put(RED_PACKAGE_CONSUME_KEY + redPackageKey,userId,partRedPackage);
System.out.println("用户: "+userId+"\t 抢到多少钱红包: "+partRedPackage);
//TODO 后续异步进mysql或者RabbitMQ进一步处理
return String.valueOf(partRedPackage);
}
//抢完
return "errorCode:-1,红包抢完了";
}
//3 某个用户抢过了,不可以作弊重新抢
return "errorCode:-2, message: "+"\t"+userId+" 用户你已经抢过红包了";
}
/**
* 1 拆完红包总金额+每个小红包金额别太离谱
* @param totalMoney
* @param redPackageNumber
* @return
*/
private Integer[] splitRedPackage(int totalMoney, int redPackageNumber) {
int useMoney = 0;
Integer[] redPackageNumbers = new Integer[redPackageNumber];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < redPackageNumber; i++) {
if(i == redPackageNumber - 1) {
redPackageNumbers[i] = totalMoney - useMoney;
}else{
int avgMoney = (totalMoney - useMoney) * 2 / (redPackageNumber - i);
redPackageNumbers[i] = 1 + random.nextInt(avgMoney - 1);
}
useMoney = useMoney + redPackageNumbers[i];
}
return redPackageNumbers;
}
}
发红包
抢红包
拓展
案例有许多红包记录了,如何批量删除
redis-cli keys "red*" |xargs redis-cli del