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接下来要模拟的业务场景:
每当被普通攻击的时候#xff0c;有千分之三的概率掉落金币#xff0c;每回合最多爆出两个金币。
1.每个回合只有15秒。
2.每次普通攻击的时间间隔是0.5s
3.这个服务是一个集群#xff08;这个要求暂时不实现#xff09;
编写接口有千分之三的概率掉落金币每回合最多爆出两个金币。
1.每个回合只有15秒。
2.每次普通攻击的时间间隔是0.5s
3.这个服务是一个集群这个要求暂时不实现
编写接口实现上述需求。
核心问题
可以想到要解决的主要问题是,
1.如何保证一个回合是15秒的时间?
2.如何保证如果一个回合掉落最大金币数量之后不再掉落金币。
对于问1我们可以选择设置回合开始的时间或者回合结束的时间这里采用回合结束的时间。如果发现已经超过结束的时间那么不做处理。
代码如下second是一个回合的时间这里就是十五秒。 private Boolean checkRound(String id, LocalDateTime now) {if (Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey(id))) {LocalDateTime endTime (LocalDateTime) redisTemplate.boundValueOps(id).get();if (now.isAfter(endTime)) {log.info(该回合已经结束回合id:{}, id);return false;}}redisTemplate.boundValueOps(id).set(now.plusSeconds(second));return true;}
对于问2处理的方式和1一样redis存储已经掉落的金币若掉落金币超过最大值则不予处理。 private Boolean checkMoney(String id) {String moneyKey buildMoneyKey(id);if (Boolean.TRUE.equals(stringRedisTemplate.hasKey(moneyKey))) {int money Integer.parseInt(stringRedisTemplate.boundValueOps(moneyKey).get());if (money maxMoney) {log.info(金钱超限。回合id:{}, id);return false;}}return true;}
如果当前回合未结束并且掉落的金币也没有到达最大值我们将随机生成金币返回去。 private Boolean money(String id){Random random new Random();int i random.nextInt(9);if (i 2) {log.info(获得到了金币:{}, id);stringRedisTemplate.boundValueOps(buildMoneyKey(id)).increment();return true;}log.info(未获得到金币:{}, id);return false;}
整体代码逻辑:
RestController
Slf4j
public class GameController {Value(${second:15})private Long second;Value(${money:2})private Integer maxMoney;Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 默认线程池*/Resourceprivate ThreadPoolTaskExecutor threadPoolTaskExecutor;Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;GetMapping(/attack)public Boolean attack(AttackParam attackParam) {String id attackParam.getRoundId();log.info(攻击了一次,回合id:{}, id);LocalDateTime now LocalDateTime.now();/**前置检查**/if (!preCheck(id, now)) {return false;}return money(id);}/*** 检测是否获得金币获得--true 未获得--false** param id id* return {link Boolean}*/private Boolean money(String id){Random random new Random();int i random.nextInt(9);if (i 2) {log.info(获得到了金币:{}, id);stringRedisTemplate.boundValueOps(buildMoneyKey(id)).increment();return true;}log.info(未获得到金币:{}, id);return false;}private String buildMoneyKey(String id) {return attack:money: id;}/*** 预检查** param id id* param now 现在* return {link Boolean}*/private Boolean preCheck(String id, LocalDateTime now) {if (!checkRound(id, now)) {//检查回合return false;}if (!checkMoney(id)) {//检查本回合是否钱已经给够两次了return false;}return true;}/*** 校验回合是否结束** param id id* return {link Boolean}*/private Boolean checkRound(String id, LocalDateTime now) {if (Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey(id))) {LocalDateTime endTime (LocalDateTime) redisTemplate.boundValueOps(id).get();if (now.isAfter(endTime)) {log.info(该回合已经结束回合id:{}, id);return false;}}redisTemplate.boundValueOps(id).set(now.plusSeconds(second));return true;}/*** 校验金钱是够超限** param id id* return {link Boolean}*/private Boolean checkMoney(String id) {String moneyKey buildMoneyKey(id);if (Boolean.TRUE.equals(stringRedisTemplate.hasKey(moneyKey))) {int money Integer.parseInt(stringRedisTemplate.boundValueOps(moneyKey).get());if (money maxMoney) {log.info(金钱超限。回合id:{}, id);return false;}}return true;}/*** 使用线程池模拟并发测试** return {link String}*/GetMapping(/test)public String test(){AttackParam attackParam new AttackParam();attackParam.setRoundId(UUID.randomUUID().toString());for (int i 0; i 10000; i) {CompletableFuture.runAsync(() - {this.attack(attackParam);}, threadPoolTaskExecutor);}return aa;}
}
结果测试
接下来编写代码模拟高并发场景下是否有问题
本次测试的并发量是1w。 GetMapping(/test)public String test(){AttackParam attackParam new AttackParam();attackParam.setRoundId(UUID.randomUUID().toString());for (int i 0; i 10000; i) {CompletableFuture.runAsync(() - {this.attack(attackParam);}, threadPoolTaskExecutor);}return aa;}
测试结束查询本回合掉落金币数量。 为什么我们设置的最大掉落金币数量是2结果却是4呢?
好吧进行第二次测试查看结果。
这一次居然是7。 说明上面这串代码在并发情况下会出现问题即使这个并发量几十的情况依然会出问题。
问题分析
那我们就来分析一下是哪里出现了问题出现这种原因无非就是满足写后读那就找到读写金币的位置。
举个例子假设线程A正在获取金币但是这个增加的操作还没有写到redis。另外有线程B,线程C....走到了图二中查询金币数量的位置。那么这一堆线程获得仍是oldValue这就相当于线程A的写操作是“无效的”。那么导致的结果就是金币比预期多了很多至于多多少取决于金币掉落的概率。 解决方案
如何解决这个问题呢?
这个问题本质上是读写分离导致了“脏数据”。
第一个想到的也是最直接的方法肯定是加锁但是需要考虑到这种加锁的方式只适合单体应用如果是多个程序呢就无法解决了。
可以将synchronized换成分布式锁。
但是加锁的方式不推荐锁的竞争会严重影响性能。如果可以通过业务逻辑来解决就不要去加锁。那么我们需要将读写操作放在一起使其具有原子性。
redis中的incr操作本身就是原子的所以我们可以将检查金币数量这个操作提前读写放到一起。
代码如下checkMoney就可以注掉了。 private Boolean money(String id) {Random random new Random();int i random.nextInt(9);if (i 2) {Long increment stringRedisTemplate.boundValueOps(buildMoneyKey(id)).increment();//将读和写放到一起 这是个原子性的if (increment maxMoney) {log.info(金钱超限,回合{}, id);return false;}log.info(获得到了金币:{}, id);stringRedisTemplate.boundValueOps(idmoney).increment();return true;}log.info(未获得到金币:{}, id);return false;}
再次测试可以看到数据已经是准确的了。 总结
本文讲述了redis在实际业务场景中的应用并且看到高并发下会产生的数据错误的问题可采取分布式锁和修改业务逻辑的方式解决由于锁会影响到性能请求对锁的竞争所以更推荐后者。
