springboot 秒杀系统（二）redis

分手后的思念是犯贱 2023-06-22 03:21 20阅读 0赞

上一步我们做的秒杀虽然在操作上没问题，

但性能上能有很大的提升空间。

我们可以先把秒杀数据加载到内存中，考虑到以后服务集群化，

所以加载的数据不存放在JVM中，而存在放redis

首先，我们都知道，redis在数据存取方面远远大于mysql

所以我们第一步优化是：可以将秒杀数据加载至REDIS中，

然后我们在查询数据的时候，优先从redis里查找。

注意：这里redis和MySQL最好在同一个网端，不然，测试出来的效果不一样

因为不同的网端网络消耗是有很大差别的

1，配置REDIS，并配置redis缓存和设置序列化。相关代码和类

spring:
      redis:
        host: 127.0.0.1
        port: 6379
        database: 0
        lettuce:
          pool:
            # 最大活跃链接数 默认8
            max-active: 20
            # 最大空闲连接数 默认8
            max-idle: 20
            # 最小空闲连接数 默认0
            min-idle: 5

import com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonRedisSerializer;
    
    import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
    import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
    import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
    
    import java.time.Duration;
    
    @Configuration
    //开启缓存
    @EnableCaching
    public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport{
    
        /**
         * @param redisConnectionFactory
         * @return
         */
        @Bean
        public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
            redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    
            // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
            Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
            // 设置value的序列化规则和 key的序列化规则
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
            redisTemplate.afterPropertiesSet();
            return redisTemplate;
        }
    
        /**
         * 这里主要配置redis缓存的序列化，注意和
         * @return
         */
        @Bean
        public RedisCacheConfiguration redisCacheConfiguration(){
            FastJsonRedisSerializer<Object> fastJsonRedisSerializer = new FastJsonRedisSerializer<>(Object.class);
            RedisCacheConfiguration configuration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig();
            configuration = configuration.serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(fastJsonRedisSerializer)).entryTtl(Duration.ofDays(1));
            return configuration;
        }
    }

/**
     * 必须重写序列化器，放弃用jackjson来做value的序列化，使用FastJson来做。
     * 重写一些序列化器，并实现RedisSerializer接口
     */
    public class FastJsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
        public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");
    
        private Class<T> clazz;
    
        public FastJsonRedisSerializer(Class<T> clazz) {
            super();
            this.clazz = clazz;
        }
    
        @Override
        public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
            if (t == null) {
                return new byte[0];
            }
            return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
        }
    
        @Override
        public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
            if (bytes == null || bytes.length <= 0) {
                return null;
            }
            String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
            return (T) JSON.parseObject(str, clazz);
        }
    }

第二步，启动预热数据至redis（可选）

@Component
    @Slf4j
    public class InitredisData implements CommandLineRunner {
        @Autowired
        private ProductService productService;
    
        @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate;
    
        @Autowired
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
        @Override
        public void run(String... args) throws Exception {
            log.info("预热redis数据");
            initRedis();
        }
    
        /**
         * 预热秒杀数据到redis
         */
        public void initRedis(){
            List<JSONObject> list= productService.select();
            Map<String,JSONObject> map = new ConcurrentHashMap<String,JSONObject>();
    
            list.stream().forEach(jsonObject -> {
                System.out.println(jsonObject.toJSONString());
                redisTemplate.opsForValue().set("productcache::"+jsonObject.getString("seckillId"),jsonObject);
            });
        }
    }

第三步，在查询商品的接口上加缓存配置

@Cacheable(value = "productcache", key = "#p0")
        public JSONObject findById(String seckillId){
            return  productDao.findById(seckillId);
        }

启动之后，redis会加载数据库的秒杀数据

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NocmVrMTE_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

OK，这个就是我们2.0版本的优化版，我们还是用上次的jmeter来压测一下

查询的QPS为245   秒杀的QPS为208，比之前调高了好几倍。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NocmVrMTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NocmVrMTE_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

下一节继续优化。

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