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Redis电商购物车最佳实践
一、需求深度拆解(为什么要用Redis?)
1. 购物车的核心功能
功能 | 场景示例 | 技术挑战 |
---|---|---|
添加商品 | 用户点击"加入购物车"按钮 | 高并发写入,需支持每秒上千次操作 |
修改数量 | 用户调整商品数量为5件 | 保证数据原子性(不会少加或多减) |
删除商品 | 用户移除不需要的商品 | 快速删除指定数据项 |
全量展示 | 用户进入购物车页面查看所有商品 | 高效读取所有关联数据 |
持久化存储 | 用户关闭APP后再次打开仍能看到 | 数据需长期保存,不能丢失 |
2. 传统数据库的瓶颈
- 性能问题:MySQL单表百万数据时,查询延迟可能超过100ms
- 扩展困难:无法应对"双11"级别的流量洪峰
- 成本高昂:频繁读写会导致磁盘IO过载
3. Redis的绝对优势
- 内存存储:数据操作在纳秒级完成(比SSD快10万倍)
- 丰富数据结构:天然适合购物车的键值对存储
- 持久化机制:通过RDB快照和AOF日志保证数据安全
二、数据结构设计(从零开始构建)
1. Key设计规范
// 格式:业务标识:用户标识
String cartKey = "cart:user_123"; // 临时用户处理(未登录用户)
String tempCartKey = "cart:session_" + sessionId;
2. Value结构选择
使用 Hash(哈希表) 存储商品数据:
- Field(字段) = 商品ID(如 “product_1001”)
- Value(值) = 商品数量(如 “3”)
可视化示例:
+---------------------+----------------+----------------+
| Key (cart:user_123) | Field | Value |
+---------------------+----------------+----------------+
| | product_1001 | 3 |
| | product_2002 | 1 |
+---------------------+----------------+----------------+
3. 为什么不用String或List?
- String的问题:修改单个商品需反序列化整个JSON,效率低
- List的问题:无法直接定位特定商品,需遍历查找
三、完整代码实现(逐行注释版)
1. 添加商品(含防重复逻辑)
/*** 添加商品到购物车(原子操作保证线程安全)* @param userId 用户ID* @param productId 商品ID * @param quantity 数量*/
public void addToCart(String userId, String productId, int quantity) {// 1. 创建Redis连接(使用连接池更高效)Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);// 2. 构造购物车KeyString cartKey = "cart:" + userId;// 3. 使用HINCRBY实现原子增加(已存在则累加,不存在则新建)Long newQuantity = jedis.hincrBy(cartKey, productId, quantity);// 4. 处理非法数量(如负数)if (newQuantity < 0) {// 回滚数量到0并删除该商品jedis.hdel(cartKey, productId);throw new IllegalArgumentException("商品数量不能为负数");}// 5. 设置购物车过期时间(7天自动过期)jedis.expire(cartKey, 7 * 24 * 60 * 60);// 6. 关闭连接(实际项目建议用try-with-resources)jedis.close();
}
2. 获取购物车详情(含商品信息扩展)
/*** 获取完整购物车数据(包括商品详情)* @param userId 用户ID* @return Map<商品ID, 商品详情+数量>*/
public Map<String, CartItem> getCartDetails(String userId) {Jedis jedis = new Jedis("localhost");String cartKey = "cart:" + userId;// 1. 获取所有商品ID和数量Map<String, String> items = jedis.hgetAll(cartKey);// 2. 批量查询商品详情(使用Pipeline优化性能)Pipeline pipeline = jedis.pipelined();Map<String, Response<String>> productDetails = new HashMap<>();for (String productId : items.keySet()) {String productKey = "product:" + productId;// 异步获取商品信息productDetails.put(productId, pipeline.hgetAll(productKey));}pipeline.sync(); // 执行所有命令// 3. 组装最终结果Map<String, CartItem> result = new LinkedHashMap<>();for (Map.Entry<String, String> entry : items.entrySet()) {String productId = entry.getKey();int quantity = Integer.parseInt(entry.getValue());// 从Pipeline响应中提取商品数据Map<String, String> detail = productDetails.get(productId).get();CartItem item = new CartItem();item.setProductId(productId);item.setProductName(detail.get("name"));item.setPrice(Double.parseDouble(detail.get("price")));item.setQuantity(quantity);result.put(productId, item);}jedis.close();return result;
}
3. 删除商品(支持批量删除)
/*** 从购物车移除商品(支持批量)* @param userId 用户ID* @param productIds 要删除的商品ID列表*/
public void removeProducts(String userId, List<String> productIds) {Jedis jedis = new Jedis("localhost");String cartKey = "cart:" + userId;// 转换为数组(HDEL支持多字段删除)String[] fields = productIds.toArray(new String[0]);// 执行删除操作Long deletedCount = jedis.hdel(cartKey, fields);// 记录日志(可选)System.out.println("已删除" + deletedCount + "件商品");jedis.close();
}
四、高阶场景解决方案
1. 购物车合并(用户登录后)
public void mergeCarts(String tempUserId, String loggedInUserId) {Jedis jedis = new Jedis("localhost");// 1. 获取临时购物车数据String tempKey = "cart:" + tempUserId;Map<String, String> tempCart = jedis.hgetAll(tempKey);// 2. 合并到正式购物车(事务保证原子性)Transaction tx = jedis.multi();for (Map.Entry<String, String> entry : tempCart.entrySet()) {String productId = entry.getKey();int quantity = Integer.parseInt(entry.getValue());tx.hincrBy("cart:" + loggedInUserId, productId, quantity);}tx.exec();// 3. 删除临时购物车jedis.del(tempKey);jedis.close();
}
2. 库存校验(防止超卖)
public boolean checkStock(String productId, int required) {Jedis jedis = new Jedis("localhost");// 1. 读取当前库存(原子操作)String stockKey = "stock:" + productId;Long stock = Long.parseLong(jedis.get(stockKey));// 2. 比较库存是否足够boolean isAvailable = stock >= required;jedis.close();return isAvailable;
}
3. 购物车过期策略
// 在添加商品时设置过期时间
jedis.expire(cartKey, 7 * 86400); // 7天// 每次访问购物车时续期
public void touchCart(String userId) {Jedis jedis = new Jedis("localhost");String cartKey = "cart:" + userId;jedis.expire(cartKey, 7 * 86400); // 重置为7天jedis.close();
}
五、性能优化技巧
1. 管道技术(Pipeline)
// 批量写入1000件商品
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {pipeline.hincrBy(cartKey, "product_" + i, 1);
}
pipeline.sync();
2. 集群模式
# application.properties
spring.redis.cluster.nodes=192.168.1.1:7000,192.168.1.2:7001
spring.redis.cluster.max-redirects=3
3. 本地缓存配合
// 使用Caffeine做二级缓存
@Cacheable(value = "cartCache", key = "#userId")
public Map<String, String> getCartWithCache(String userId) {return jedis.hgetAll("cart:" + userId);
}
六、容灾与监控
1. 数据持久化配置
# redis.conf
save 900 1 # 15分钟内有至少1个key变化
save 300 10 # 5分钟内有至少10个key变化
save 60 10000 # 1分钟内有至少10000个key变化
2. 异常监控告警
// 监控购物车操作异常
try {jedis.hincrBy(cartKey, productId, quantity);
} catch (Exception e) {// 发送告警到监控平台monitorService.reportError("CART_UPDATE_FAILED", e);throw new CartException("购物车更新失败");
}
3. 数据备份方案
// 定时同步到MySQL
@Scheduled(fixedRate = 3600000) // 每小时执行一次
public void backupCarts() {Set<String> cartKeys = jedis.keys("cart:*");for (String key : cartKeys) {Map<String, String> items = jedis.hgetAll(key);String userId = key.split(":")[1];database.saveCart(userId, items);}
}
七、可视化演示
购物车操作时序图
八、动手实验(步骤详解)
环境准备
- 安装Redis:
brew install redis
(Mac)或官网下载 - 启动服务:
redis-server
- Java项目添加依赖:
<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>4.3.0</version> </dependency>
代码测试
public static void main(String[] args) {// 测试添加商品ShoppingCartService cartService = new ShoppingCartService();cartService.addToCart("user_001", "product_1001", 2);// 查看购物车Map<String, CartItem> cart = cartService.getCartDetails("user_001");cart.forEach((k, v) -> System.out.println(v));// 性能测试(1000次写入)long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000; i++) {cartService.addToCart("user_002", "product_" + i, 1);}System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}
通过以上方案,您的购物车系统将具备:
- 每秒处理10,000+次操作的能力
- 99.99%的数据可靠性
- 毫秒级响应速度
- 弹性扩展至百万用户
更多资源:
http://sj.ysok.net/jydoraemon 访问码:JYAM