假设一个需求，在某个预告活动中准备了10w个红包，100w人在某个时间点去开抢，每人只能抢1次，如何保证性能和准确性，下面我给出我的一个设计方案，抛砖引玉

  1. 分析瓶颈

    • 查询用户是否已参与过活动
    • 获取一个可抢的红包，保证多个人不能获取到同一个红包
    • 建立红包与用户的关系
  2. 设计数据结构解决瓶颈问题
    • 查询用户是否已参与过活动：可以使用Set的特性，集合中不能出现重复的数据，每个用户发起抢的动作就将用户标识放入Set中，如果Set中已存在这个用户标识，则说明用户不可再抢了
    • 获取一个可抢的红包：可以使用队列的数据结构，每次获取红包都是一个出队的动作，解决了多人获取同一个红包和超发的问题
    • 建立红包与用户的关系：同样使用队列的数据结构，每次建立都是一个入队动作，使用单独线程每秒尝试出队多个，批量存储到数据库中
  3. 实现功能
    • 准备工作：生成可抢红包，入队redis的list结构，命令为RPUSH
    • 用户发出抢的请求：用户标识写入redis的Set中，命令SADD，返回1标识插入成功，可继续获取红包，返回0则为已抢，直接返回
    • 获取红包：list出队一条红包数据，命令为LPOP,如果返回不为nil时，代表获取成功，继续下一步，反之则说明已抢完，返回
    • 建立红包与用户的关系：构建红包与用户的关系对象，入队Redis的list，使用单独线程每秒尝试出队1000个（举例），批量存储到数据库中
  4. 需求扩展
    • 10w红包不是先到先得，而是有一定随机性

      • 可以在构建可抢红包列表时，根据需求算法，构建一个包含无红包item的的列表入队，出队判断如果此item代表无红包时返回，反之则进行建立红包与用户的关系
    • 每人可以抢N次，N>=1
      • 使用redis的string数据结构中的INCR命令，用户发起抢的动作，则调用INCR，如果返回数据>N，说明抢的次数已达到上限
  5. 其他
    • redis并不是必须的，如果web服务器无横向扩展需要也可以使用内存内的相关数据结构实现，同样的如果其他中间件可提供相似的数据结构功能，也可以替换redis

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