并发减库存 redis vs mysql

aikin 发布于2019-07-24 14:38 / 1516人阅读

摘要：业务商品有库存，如每买一个商品库存就减一减库存可以通过来实现如也可以使用来实现如面对这种场景都说要使用因为并发性能更好想实际验证一下是否这样思路设置较大的并发数去更新库存执行次比较和花费的时间代码减库存任务减库存任务分别统计次休

业务

商品有库存，如10000 每买一个商品库存就减一

减库存可以通过mysql来实现如

update product_stock set stock = stock - 1 where product_id = 1 and stock > 0;

也可以使用redis来实现如

decr 1_stock
(integer) 99

面对这种场景都说要使用redis 因为redis并发性能更好想实际验证一下是否这样
思路

设置较大的并发数去更新库存执行10次比较redis和mysql花费的时间

代码

@SpringBootApplication
public class CocurrentUpdateStockApplication implements CommandLineRunner {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @Bean
    JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
        return new JedisConnectionFactory();
    }

    @Bean
    RedisTemplate redisTemplate() {
        final RedisTemplate template = new RedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory());
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericToStringSerializer(Long.class));
        template.setValueSerializer(new GenericToStringSerializer(Long.class));
        return template;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CocurrentUpdateStockApplication.class, args);
    }
    //mysql减库存任务
    private Callable updateStockInMysqlTask = () -> {
        final String sql = "update product_stock set stock = stock-1 where product_id=1 and stock>0";
        jdbcTemplate.update(sql);
        return null;
    };
    //redis减库存任务
    private Callable updateStockInRedisTask = () -> {
        redisTemplate().execute(new RedisCallback() {
            public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                Long decr = connection.decr("1_stock".getBytes());
                return decr;
            }
        });
        return null;
    };

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        final String name = "mysql"; // or "redis"
        System.out.printf("start concurrent update stock in %s...%n", name);
        List timeList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {//分别统计10次
            long start = System.currentTimeMillis();
            concurrentUpdateStock(name); //
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.printf("Done. Take time: %d ms%n", end - start);
            timeList.add(end - start);
            Thread.sleep(1000); //休眠1秒
        }
        System.out.println(timeList.stream().collect(Collectors.summarizingLong(t -> t))); //输出统计结果

    }

    private void concurrentUpdateStock(String name) throws InterruptedException {
        // 模拟并发更新库存
        int nThreads = 500; //设置一个较大线程数
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
        List> tasks = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < nThreads * 2; i++) { //2倍于线程数的减库存任务
            if ("mysql".equalsIgnoreCase(name))
                tasks.add(updateStockInMysqlTask);
            else if ("redis".equalsIgnoreCase(name))
                tasks.add(updateStockInRedisTask);
        }
        List> futureList = pool.invokeAll(tasks); //并发去执行这些任务

        while (futureList.stream().anyMatch(f -> !f.isDone())); //等待任务执行完
        pool.shutdown();

    }

}

输出结果

    mysql：
    LongSummaryStatistics{count=10, sum=11485, min=897, average=1148.500000, max=1458}
    
    redis：
    LongSummaryStatistics{count=10, sum=1706, min=95, average=170.600000, max=493}

结果
并发执行1000次减库存操作 mysql要比redis慢差不多7倍

完整代码见
https://github.com/zhugw/cocurrent_update_stock/blob/master/src/main/java/com/zhugw/CocurrentUpdateStockApplication.java

混合云服务器托管 java 减库存实现 redis并发 c redis 并发 redis并发get

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