Redis要点总结四

最新推荐文章于 2025-04-06 23:14:28 发布

东阳马生架构

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分类专栏： Redis底层原理与应用文章标签： redis 缓存

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mjunz/article/details/145970170

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大纲

一.Redis的应用和解决方案

二.Redis在用户数据里的应用

三.Redis在列表数据里的应用

四.Redis在购物车里的应用

五.Redis在库存里的应用

六.Redis相关解决方案

四.Redis在购物车里的应用

1.购物车的读多写多场景分析

2.购物车的复杂缓存与异步落库(Sorted Set + Hash -> hPut + zadd)

3.购物车异步落库的消息丢失与不一致分析(缓存雪崩 + MQ异步出现问题)

4.购物车的阈值检查与重复加入逻辑(hGet + hLen + hFieldExists)

5.购物车加入商品多线程并发问题解决(分布式锁保证请求幂等)

6.购物车的查询、更新与选中功能(zrevrange +hGetAll + zremove+ hDel)

7.购物车的选中提交功能

8.总结

1.购物车的读多写多场景分析

(1)对用户数据和商品列表数据的处理

在新增或修改时，采用的是同步写库+写缓存或异步写库+写缓存的方案。其中用户数据缓存会进行同步更新，而商品列表数据的分页缓存则由于可能需要重建的分页缓存比较多，则会通过异步更新。并且在读取用户数据、商品列表数据时，是直接读缓存的。除非是读到了被淘汰掉的冷数据，才会重新读数据库 + 写缓存。

之所以这样设计，是因为用户数据和商品数据都是典型读多写少的数据，可能用户数据是0.01%写 + 99.99%读，而商品数据是1%写 + 99%读。由于写的情况很少，所以对应数据库的写压力也就很小。因此在用户数据写库时直接采用同步写库和写缓存，是没问题的。由于读的情况很多，所以通过先读缓存就可以用缓存抗下大量高并发的读。

(2)对购物车数据的处理

首先购物车功能包括：加入购物车、查看购物车、编辑购物车、发起结算等。然后当平台进行促销活动时，这时购物车的数据就会变成读多写多的数据，此时的购物车的数据可能会出现高并发的写。如果购物车数据的写也同步落库，那么可能就会导致数据库的压力很大。

因此对于购物车或者库存这种读多写多的数据，由于存在大量高并发的写、大量高并发的读，那么我们会把主要数据基于Redis来进行主存储，来实现高性能读写，同时通过异步把数据同步到MySQL进行持久化落库。

2.购物车的复杂缓存与异步落库(Sorted Set + Hash -> hPut + zadd)

由于购物车的数据是读多写多的数据，所以会使用缓存来存储主数据，以便能够抗住高并发的写和读，然后进行落库的时候再通过异步来落库。此外，商品系统一般也会使用缓存架构来提供商品数据的读接口。

更新购物车时，需要涉及如下操作：更新用户购物车的SKU数量缓存、更新加入到购物车的SKU扩展信息缓存、更新用户购物车的SKU加购时间排序缓存。

由于购物车包含很多种数据，所以会分成多个缓存key，这些key对应的缓存数据类型有：

Hash数据类型：购物车商品数量和信息的哈希{skuId -> count}和{skuId -> skuInfo}

ZSet数据类型：购物车加购排序的有序集合[skuId -> timestamp]

3.购物车异步落库的消息丢失与不一致分析(缓存雪崩 + MQ异步出现问题)

(1)异步落库时缓存崩了没有出现数据不一致(可以通过降级 + 缓存预热加载恢复)

此时其实就是缓存雪崩的情况。现已知用户在加购一个商品SKU到购物车时，会进行异步化落库磁盘。这时MySQL数据库有点像是备用存储，主要用在异步同步数据时备份数据。