一、场景分析
微信抢红包已经在我们生活中很常见的场景了，特别是年底公司开年会和春节2个时间段，长辈领导都发红包，手都点抽筋了，也没抢到多少。
在这段时间里，对于单个群里的单个红包，qps也是上千的，对于整个微信红包系统，高峰的并发量是上亿的。
高峰的抢红包有3大特点：
- 包红包的人多：也就是创建红包的任务比较多，即红包系统是以单个红包的任务来区分，特点就是在高峰期红包任务多。
- 抢红包的人更多：当你发红包出去后，是几十甚至几百人来抢你的红包，即单红包的请求并发量大。
- 低延迟：当你发现红包时，要越快抢到越开心，所以要求抢红包的响应速度要快，一般1秒响应。
二、技术方案
1.包红包
先把金额拆解为小金额的红包，例如 总金额1000元，发10个，用户在点保存的时候，就自动拆解为10个随机小红包。
这里的存储就是个难题，多个金额（例如10个小金额的红包）如何存储？
2.抢红包
高并发的抢红包时核心的关键技术，就是控制各个小红包的操作的原子性。
例如 10个红包在100人的群里被抢，10个红包被抢走一个的同时要红包的库存减1，即剩下19个。在整个过程中抢走一个和红包库存减1个是一个原子操作。
list的pop操作弹出一个元素的同时会自动从队列里面剔除该元素，它是一个原子性操作。
三、案例实战
包红包
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/** * 包红包的接口 */@getmapping(value = "/set")public long setredpacket(int total, int count) { //拆解红包 integer[] packet= this.splitredpacket(total,count); //为红包生成全局唯一id long n=this.incrementid(); //采用list存储红包 string key=red_packet_key+n; this.redistemplate.opsforlist().leftpushall(key,packet); //设置3天过期 this.redistemplate.expire(key,3, timeunit.days); log.info("拆解红包{}={}",key,packet); return n;} |
拆解红包
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/** * 拆解红包 * 1.红包金额要被全部拆解完 * 2.红包金额不能差太离谱 * total 红包金额 * count 红包数量 */public integer[] splitredpacket(int total, int count) { int use = 0; integer[] array = new integer[count]; random random = new random(); for (int i = 0; i < count; i++) { if (i == count - 1) array[i] = total - use; else { // 红包随机金额浮动系数 int avg = (total - use) * 2 / (count - i); array[i] = 1 + random.nextint(avg - 1); } use = use + array[i]; } return array;} |
抢红包
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/** * 抢红包接口 */@getmapping(value = "/rob")public int rob(long redid,long userid) { //第一步：验证该用户是否抢过 object packet=this.redistemplate.opsforhash().get(red_packet_consume_key+redid,string.valueof(userid)); if(packet==null){ //第二步：从list队列，弹出一个红包 object obj=this.redistemplate.opsforlist().leftpop(red_packet_key+redid); if(obj!=null){ //第三步：抢到红包存起来 this.redistemplate.opsforhash().put(red_packet_consume_key+redid,string.valueof(userid),obj); log.info("用户={}抢到{}",userid,obj); //todo 异步把数据落地到数据库上 return (integer) obj; } //-1 代表抢完 return -1; } //-2 代表已抢 return -2;} |
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