不過面對這個情境，Redis 表示終於輪到我了！今天這篇文章會以 Node.js + Redis 為範例，帶讀者一起解決這個問題。

大綱

1. 如何解決高併發情境的商品秒殺問題
   • 1.1 面試官為什麼會問？
   • 1.2 面試官想從答案確認什麼？
   • 1.3 筆者提供的簡答
2. 回答問題所需具備的知識
   • 2.1 先了解 Redis 的基礎知識
   • 2.2 使用 Node.js + Redis 解決高併發秒殺問題
   • 2.3 模擬秒殺情境確認商品沒有超賣
3. 衍伸問題
   • 3.1 如果有數萬用戶同時查看 TOP100 的點數排行榜，資料庫如何設計？
   • 3.2 Redis 跟 Memcached 的差異

1. 如何解決高併發商品秒殺問題

1.1 面試官為什麼會問？

這算是資料庫的常見面試題，除了金融、電商喜歡考這題外；社交平台、新創公司、遊戲產業也會換個形式考類似的題目。

因為這算是職缺所需具備的技術，如果求職者沒有相關經驗可能就會止步於這個關卡。

如果有去以上產業的打算，最好有一定的 NoSQL（ex：Redis、MongoDB） 基礎再去面試；因為在面試官的眼中有基礎跟完全不會的差距很大，求職者可以沒有實務經驗，但明知產業會碰到這些技術還不去學習就是態度問題了。

1.2 面試官想從答案確認什麼？

• 能提出高併發情境商品秒殺的解決方案
• 如果解決方案為 NoSQL，對它的認知有多少
• 是否接觸過同類型的 NoSQL

1.3 筆者提供的簡答

通常這類型的秒殺活動都有固定檔期，我會先將活動用的商品及庫存數量同步到 Redis 資料庫；為了避免超賣，在 Client 端下單時會執行 Lua 腳本，當秒殺到指定數量或是時間結束後就不再接受請求，活動結束後將 Redis 的資料同步到關聯式資料庫。

2. 回答問題所需具備的知識

2.1 先了解 Redis 的基礎知識

如果有短時間大量訪問、需要性能提升的需求，往往會先想到 Redis 這個記憶體資料庫。

• Redis 為什麼快？

  • 記憶體資料庫
    記憶體讀寫本來就快。

  • 單執行緒（single-threaded）
    如果使用多執行緒會耗費時間在上下文的切換以及加鎖上面；而單執行緒會依照請求順序執行，不需考慮同步以及加鎖帶來的效能問題。
    Redis 是基於記憶體操作，所以效能的瓶頸不在 CPU 而在記憶體、網路頻寬；因為 CPU 不是瓶頸，所以可以開多個 Redis 建立 Cluster 分散壓力。

  • I/O 多路複用（multiplexing）
    Redis 使用了 epoll IO 多路複用，可以用一條執行緒處理併發的網路請求。

    這個有點抽象，我用繳交作業為情境說明：
    假設你是一個老師，採用多路復用的原則批改作業，那你批改的順序就是看誰先繳交作業，而不是按照學號順序批改（此作法中間有人沒交作業就會卡住）；這樣就能避免大量無用操作，為非阻塞模式的實現。

• Redis 資料保存方案
  可以使用 RDB 、AOF 來做持久化。

  • RDB 持久化（Redis Database）
    在指定的時間間隔內將資料 dump 到硬碟；因為是定期操作，如果 Redis 當機會遺失部分資料，此方案適合大規模資料恢復。
  • AOF 持久化（Append Only File）
    這個方案可以完整紀錄所有資料的變化，因為採用日誌追加的方式，所以就算當機也不會影響已經儲存的日誌，災難復原的完成度高；缺點是檔案比 RDB 大、大規模資料恢復速度較 RDB 慢。

• Redis 資料淘汰機制
  Redis 主要保存的都是熱點資訊，在儲存資料有限的狀態下（記憶體不足，無法寫入新資料）；就要合理的設定淘汰機制：

  • 選擇性移除有設定過期時間的資料
    • volatile-lru：挑選最近較少使用的資料淘汰。
    • volatile-ttl：挑選即將過期的資料淘汰。
    • volatile-random：挑選隨機資料淘汰。
  • allkeys-lru：挑選最近較少使用的資料淘汰。
  • allkeys-random：挑選隨機資料淘汰。
  • no-enviction：禁止淘汰；若選用這個設定，當數據到達 maxmemory 時會回傳 OOM 錯誤。

  原則上淘汰策略以「volatile-lru、allkeys-lru」為主（淘汰較少使用的資料）。

2.2 使用 Node.js + Redis 解決高併發秒殺問題

• 目標
  • 產生秒殺商品基礎資訊（商品名稱、庫存）
  • 模擬秒殺情境，確認是否會超賣
  • 確認有保存購買人資訊
• 使用技術

  • Redis
    本篇文章使用 Redis 的 Hash、List type 來儲存資訊。

    如果完全沒有相關基礎，建議先參考這篇文章來安裝 Redis 以及它的 GUI 工具。

  • Lua 腳本
    為了避免超賣，這裡採用 Lua 腳本；在 Redis Server 執行 EVAL 指令時，在結果回傳前只會執行當下 Lua 腳本的邏輯，其他 Client 端的命令須等待直到 EVAL 執行完為止。

    Lua 腳本的邏輯應盡量簡單以保證執行效率，否則會影響 Client 端的體驗。

• 程式架構

  • 主程式：redisSecKill.js

    • 先啟用 Redis Client 端（如未安裝相關套件，請在專案資料夾下輸入 yarn add ioredis）。
    • 用 prepare 函式，以 Hash type 建立參加秒殺的產品庫存。
    • 用 secKill 函式模擬使用者購買行為，緩存並執行 Lua 腳本。

    const fs = require("fs");
    const Redis = require("ioredis");
    const redis = new Redis({
      host: "127.0.0.1",
      port: 6379,
      password: "",
    });
    
    redis.on("error", function (error) {
      console.error(error);
    });
    
    async function prepare(item_name) {
      // 參加秒殺活動的商品庫存
      await redis.hmset(item_name, "Total", 100, "Booked", 0);
    }
    
    const secKillScript = fs.readFileSync("./secKill.lua");
    
    async function secKill(item_name, user_name) {
      // 1. 緩存腳本取得 sha1 值
      const sha1 = await redis.script("load", secKillScript);
      // console.log(sha1);
    
      // 2. 透過 evalsha 執行腳本
      // redis Evalsha 命令基本語法如下
      // EVALSHA sha1 numkeys key [key ...] arg [arg ...]
      redis.evalsha(sha1, 1, item_name, 1, "order_list", user_name);
    }
    
    function main() {
      console.time("secKill");
      const item_name = "item_name";
      prepare(item_name);
      for (var i = 1; i < 10000; i++) {
        const user_name = "baobao" + i;
        secKill(item_name, user_name);
      }
      console.timeEnd("secKill");
    }
    main();
    

  • Lua 腳本：secKill.lua
    在 Lua 腳本執行邏輯：「確認下單數量」➜「取得商品庫存」➜「如果庫存足夠就下單」➜「儲存購買者資訊（List type）」。

    local item_name = KEYS[1]
    local n = tonumber(ARGV[1])
    local order_list = ARGV[2]
    local user_name = ARGV[3]
    if not n  or n == 0 then
      return 0
    end
    local vals = redis.call("HMGET", item_name, "Total", "Booked");
    local total = tonumber(vals[1])
    local booked = tonumber(vals[2])
    if not total or not booked then
      return 0
    end
    if booked + n <= total then
      redis.call("HINCRBY", item_name, "Booked", n)
      redis.call("LPUSH", order_list, user_name)
      return n
    end
    return 0
    

2.3 模擬秒殺情境確認商品沒有超賣

• SETP 1：在專案資料夾下輸入 node redisSecKill.js 模擬秒殺

  

• SETP 2：待執行完後，用 Redis GUI 程式確認商品沒有超賣

  

• SETP 3：確認訂單都有對應的買家

  

補充

文章程式只是 MVP，現實狀況還有很多要設計的：

• 哪些商品被列為秒殺，如何紀錄。
• 設定秒殺開始、結束時間。
• 如何將 Redis 資料存入關聯式資料庫中。

3. 衍伸問題

3.1 如果有數萬用戶同時查看 TOP100 的點數排行榜，資料庫如何設計？

考點：對 Redis Zset 這個資料型態的認知與應用

我會使用 Redis 這個記憶體資料庫，建立一個有序集合（Zset）來儲存用戶的資訊。

在設計上，用戶（member）是唯一值，且每個用戶都會關聯一個點數（score），這樣用戶就可以按照分數來排序。

功能實現上會透過 zrevrange Leaderboard 0 99 withscores 這段指令來顯示 TOP100 的點數排行榜。

• zrevrange：依照點數（score）檢視排行榜
• Leaderboard：排行榜名稱（可以自行定義）
• 0 99：TOP100 的意思
• withscores：連點數（score）一起顯示

3.2 Redis 跟 Memcached 的差異

考點：是否了解過同類型的技術以及差異

• Memcached 只支援簡單的資料型態，而 Redis 支援多種資料型態（String、Hash、List、Set、Zset、Stream）。
• Memcached 不支援資料持久化，而 Redis 提供 RDB 跟 AOF 兩種方案。

同樣身為記憶體資料庫，Memcached 提供簡單的使用方式，而 Redis 提供豐富的功能。

感謝大家的閱讀，如果喜歡我的文章可以訂閱接收通知；如果有幫助到你，按Like可以讓我更有寫文的動力，我們明天見～

參考資源

1. 手把手帶你在 MacOS 安裝 Redis ＆Another Redis Desktop Manager(筆者部落格)
2. 用 Node.js + Redis 解決高併發秒殺問題(筆者部落格)
3. redis 之 sorted sets 類型及操作
4. 使用 redis 的有序集合實現排行榜功能

在許多人的幫助下，本系列文章已成功出版，除了添加新的篇章，更完善了每個案例的應對進退；如果對現在的職涯感到迷茫，也許這本書能帶給你不一樣的觀點～

天瓏書局： https://www.tenlong.com.tw/products/9786263334571

大綱
一、文章目標
二、使用技術
  ➤ Redis
  ➤ Lua
三、程式架構
  ➤ 主程式：redisSecKill.js
  ➤ Lua腳本：secKill.lua
四、執行結果
五、補充

一、文章目標

1. 產生秒殺商品基礎資訊(商品名稱、庫存)
2. 模擬秒殺情境，確認是否會超賣
3. 確認有保存購買人資訊

二、使用技術

Redis

1. 如果完全沒有相關基礎，建議先參考這篇文章來安裝 Redis 以及他的 GUI 工具
2. 本篇文章使用 Redis 的 Hash、List type 來儲存資訊

Lua

1. 為了避免超賣，這裡採用 Lua 腳本
2. 在 Redis Server 執行 EVAL 指令時，在結果回傳前只會執行當下 Lua 腳本的邏輯，其他 Client 端的命令須等待直到 EVAL 執行完為止。

Lua 腳本的邏輯應盡量簡單以保證執行效率，否則會影響 Client 端的體驗

三、程式架構

主程式：redisSecKill.js

1. 先啟用 Redis Client 端（如未安裝相關套件，請在專案資料夾下輸入 yarn add ioredis）
2. 用 prepare 函式，以 Hash type 建立參加秒殺的產品庫存
3. 用 secKill 函式模擬使用者購買行為，緩存並執行 Lua 腳本

const fs = require('fs');
const Redis = require('ioredis');
const redis = new Redis({
    host: '127.0.0.1',
    port: 6379,
    password: ''
});

redis.on("error", function (error) {
    console.error(error);
});

async function prepare (item_name) {
    // 參加秒殺活動的商品庫存
    await redis.hmset(item_name, "Total", 100, "Booked", 0);
}

const secKillScript = fs.readFileSync('./secKill.lua');

async function secKill (item_name, user_name) {
    // 1. 緩存腳本取得 sha1 值
    const sha1 = await redis.script("load", secKillScript);
    // console.log(sha1);

    // 2. 透過 evalsha 執行腳本
    // redis Evalsha 命令基本語法如下
    // EVALSHA sha1 numkeys key [key ...] arg [arg ...] 
    redis.evalsha(sha1, 1, item_name, 1, "order_list", user_name);
}

async function main () {
    console.time('secKill')
    const item_name = "item_name"
    prepare(item_name)
    for (var i = 1; i < 10000; i++) {
        const user_name = "baobao" + i
        secKill(item_name, user_name)
    }
    console.timeEnd('secKill')
}
main()

原始碼：redisSecKill.js（GitHub Gist）

Lua 腳本：secKill.lua

在 Lua 腳本執行「取得商品庫存」➜「如果庫存足夠就-1」➜「儲存購買者資訊(List type)」

local n = tonumber(ARGV[1])
local order_name = ARGV[2]
if not n  or n == 0 then
    return 0       
end                
local vals = redis.call("HMGET", KEYS[1], "Total", "Booked");
local total = tonumber(vals[1])
local blocked = tonumber(vals[2])
if not total or not blocked then
    return 0       
end                
if blocked + n <= total then
    redis.call("HINCRBY", KEYS[1], "Booked", n)
    redis.call("LPUSH", order_name,ARGV[3])                                   
    return n;   
end                
return 0

原始碼：secKill.lua（GitHub Gist）

四、執行結果

SETP 1：在專案資料夾下輸入 node redisSecKill.js 模擬秒殺

SETP 2：待執行完後，用 Redis GUI 程式確認商品沒有超賣

SETP 3：確認訂單都有對應的買家

五、補充

上面程式只是 MVP，現實狀況還有很多要討論的：

1. 哪些商品被列為秒殺，如何紀錄
2. 設定秒殺開始時間、結束時間
3. 存在 Redis 的資料怎麼存入關連式資料庫中

如果你對 Redis 感興趣，筆者這邊也整理了很多相關資源：
1. 一文讓你徹底瞭解 Redis(進階)，史上最全,不看後悔！！！【建議收藏】
2. 【总结】瞬时高并发（秒杀/活动）Redis 方案
3. redis 之 sorted sets 类型及操作
4. node.js 中对 redis 的安装和基本操作
5. Node.js 中实践 Redis Lua 脚本
6. 使用 Redis 搭建电商秒杀系统

筆者也是剛學習 Redis 的新人，如果描述有誤，或是有更好的解決方式，再麻煩大神們不吝賜教，感謝～