CN106126673A - 一种基于Redis和HBase的分锁方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于Redis和HBase的分锁方法，该方法利用Redis实现分布式锁并利用HBase保存数据，包括下列步骤：根据用户ID得到分锁ID；根据得到的分锁ID对Redis中的Key进行加锁；读取HBase中与所述分锁ID对应的数据；根据读取的数据进行业务逻辑判断，并根据判断结果更新HBase中分锁ID对应的数据；对加锁的Key进行解锁。与现有技术相比，本发明具有支持数据规模大，并发性高，可靠性高，性能高，面向范围广的特点。

Description

一种基于Redis和HBase的分锁方法

技术领域

本发明设计一种分锁秒杀方法，尤其是一种基于Redis和HBase的分锁方法。

背景技术

在当今的市场营销活动中，秒杀活动天天出现，比如总量100张的优惠电影票，每人限秒1张。当前主流的秒杀方案是把数据存储在数据库中，调用数据库存储过程完成计算。

当前方案存在以下几个基本问题：

1)效率比较低，完全依赖于数据库的执行效率。

2)无法水平扩展，为提高数据库效率，只能采取垂直提高数据库性能。

3)无法完成复杂的逻辑计算，使用存储过程做逻辑计算，数据参数要么来自数据库中的表数据，要么来自调用参数，如果数据来自数据库表那么数据量是有限制的，如果数据来自参数，对输入参数的数量和长度都有限制。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题提供一种支持数据规模大，并发性高，可靠性高，性能高，面向范围广的基于Redis和HBase的分锁方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于Redis和HBase的分锁方法，该方法利用Redis实现分布式锁并利用HBase保存数据，进而实现秒杀，该方法包括下列步骤：

1)根据用户ID得到分锁ID；

2)根据步骤1)中得到的分锁ID对Redis中的Key进行加锁；

3)读取HBase中与所述分锁ID对应的数据；

4)根据步骤3)读取的数据进行业务逻辑判断，并根据判断结果更新HBase中分锁ID对应的数据；

5)对步骤2)中加锁的Key进行解锁。

所述步骤1)具体为：

IDnumber＝IDhash％lockamount

其中，IDnumber为分锁ID，IDhash为用户ID的hash值，lockamount为锁的数量，％为取余运算符。

所述步骤2)具体为：

21)在N个Redis中调用SETNX命令设置Key值；

22)判断Redis中调用SETNX命令设置Key Value值的返回值是否为1，若是说明Key值设置成功，若否说明Key值设置失败；

23)判断是否有大于N/2个Redis的Key值设置成功，若是则加锁成功，进入步骤3)，若否则加锁失败，返回步骤1)。

所述HBase中分锁ID对应的数据包括分锁值、用户限量值、用户注册信息以及用户历史交易信息。

所述分锁值和用户限量值的初始值均为0。

所述业务逻辑判断包括分锁值限额判断、用户限量值限额判断以及支付交易状态判断。

所述步骤4)具体为：

41)判断用户限量值是否为0，若是则进入步骤42)，若否则进入步骤5)；

42)判断分锁值是否小于分锁限额，若是则进入步骤43)，若否则进入步骤5)；

43)判断支付交易状态是否为成功，若是则进入步骤44)，若否则返回步骤41)；

44)分别对用户限量值和分锁值加1，进入步骤5)。

所述分锁限额的计算方法为：

$Limit=\frac{total}{lockamount}$

其中，Limit为分锁限额，total为秒杀总量，lockamount为锁的数量。

所述解锁具体为：调用Redis的DEL命令删除分锁ID。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)使用HBase数据，支持海量数据和极高的并发性，这点是传统数据方案不能比的。

(2)使用Redis实现分布式锁，有很高的可靠性，基于Redis的高性能，分布式锁也有极高的性能。

(3)分锁机制，应用可以设置任意数量的分锁，性能可以成倍提升。

(4)业务数据不局限于HBase，业务逻辑可以任意复杂，面向范围广。

(5)进行加锁操作时，只有当大于半数的Redis中的Key设置成功时才视为加锁成功，提高了加锁的准确性。

(6)进行加锁操作时，可以容忍部分Redis实例发生故障，容错性能高。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明的分锁方式图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本实施例提供的基于Redis和HBase的分锁方法具体步骤如下：

1)根据用户ID得到分锁ID，具体为：

IDnumber＝IDhash％lockamount

其中，IDnumber为分锁ID，IDhash为用户ID的hash值，lockamount为锁的数量，％为取余运算符；

2)根据步骤1)中得到的分锁ID对Redis中的Key进行加锁，具体为：

21)在N个Redis中调用SETNX命令设置Key值；

22)判断Redis中调用SETNX命令设置Key Value值的返回值是否为1，若是说明Key值设置成功，若否说明Key值设置失败；

23)判断是否有大于N/2个Redis的Key值设置成功，若是则加锁成功，进入步骤3)，若否则加锁失败，返回步骤1)；

3)读取HBase中分锁ID对应的数据吗，该数据包括分锁值、用户限量值、用户注册信息以及用户历史交易信息；

4)根据步骤3)读取的数据进行业务逻辑判断(包括分锁值限额判断、用户限量值限额判断以及支付交易状态判断)，并根据判断结果更新HBase中分锁ID对应的数据，具体为：

41)判断用户限量值是否为0，若是则进入步骤42)，若否则进入步骤5)；

42)判断分锁值是否小于分锁限额，若是则进入步骤43)，若否则进入步骤5)；

43)判断支付交易状态是否为成功，若是则进入步骤44)，若否则返回步骤41)；

44)分别对用户限量值和分锁值加1，进入步骤5)。

所述分锁限额的计算方法为：

$Limit=\frac{total}{lockamount}$

其中，Limit为分锁限额，total为秒杀总量，lockamount为锁的数量；

5)对步骤2)中加锁的Key调用Redis的DEL命令删除分锁ID来进行解锁，完成秒杀。

如图2所示，以“总量100张优惠电影票，每人限量1张(拆分5把锁)，3个Redis实例”的场景举例，其中涉及到的一些操作名称具体为：

分锁：把100张电影票拆分5把锁。

分锁值：每个锁对应100/5＝20张电影票。在HBase中保存为5个值，初始值都为0。

分锁ID：Redis中预计保存5把锁，分别为Lock-1至Lock-5。

分布式锁算法：在多个服务器上单独装多Redis实例，调用Redis的SETNX命令时，只有大于半数的Redis调用成功才能算加锁成功。如有5个Redis实例只需要3个调用成功则可以算成功，也就是可以忍受一个2个Redis实例故障。

针对该场景应用上述步骤进行秒杀的具体步骤为：

步骤1：利用分锁算法获取分锁ID：根据用户ID的hash值取模：用户ID hash值％锁数量。比如获取到锁ID：Lock-1：

步骤2：根据得到的分锁ID对Redis中的Key加锁：Redis的SETNX命令设置KeyValue值，如果Key值没有存在设置成功，返回1，否则返回0。加锁过程就是使用SETNX命令，Key为：锁ID：Lock-1，Value为随机数，加锁成功则得到返回值1，否则其他应用程序已对其加锁，需要等待其他应用释放这个锁；

步骤3：读取HBase中保存的数据值：从HBase中读取分锁ID对应的值(初始值为0)，用户限量值(初始值为0)，还可以读取其他值供业务逻辑计算使用，比如用户注册信息、用户历史交易信息等；

步骤4：根据读取的数据值进行业务逻辑计算：根据第3步骤中读取到的数据进行业务逻辑计算，比如判断用户是否获取有资格参与抢票活动，分锁值是否已经达到限额(20)等，如果满足条件则计算分锁值(一个用户抢票成功分锁值加一)，计算用户限量值(用户抢票成功用户限量值加一)，完成交易支付等等业务计算；

步骤5：根据逻辑计算返回的结果更新HBase中保存的数据值：对业务逻辑中计算的结果更新到HBase中；

步骤6：对Key进行解锁：对步骤2中加锁进行解锁，也就是使用调用Redis的del命令删除锁ID(Lock-1)的值，这样其他进程调用SETNX命令可能成功。

Claims (9)

1.一种基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，该方法利用Redis实现分布式锁并利用HBase保存数据，进而实现秒杀，该方法包括下列步骤：

1)根据用户ID得到分锁ID；

2)根据步骤1)中得到的分锁ID对Redis中的Key进行加锁；

3)读取HBase中与所述分锁ID对应的数据；

4)根据步骤3)读取的数据进行业务逻辑判断，并根据判断结果更新HBase中分锁ID对应的数据；

5)对步骤2)中加锁的Key进行解锁。

2.根据权利要求1所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述步骤1)具体为：

IDnumber＝IDhash％lockamount

其中，IDnumber为分锁ID，IDhash为用户ID的hash值，lockamount为锁的数量，％为取余运算符。

3.根据权利要求1所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述步骤2)具体为：

21)在N个Redis中调用SETNX命令设置Key值；

22)判断Redis中调用SETNX命令设置Key Value值的返回值是否为1，若是说明Key值设置成功，若否说明Key值设置失败；

23)判断是否有大于N/2个Redis的Key值设置成功，若是则加锁成功，进入步骤3)，若否则加锁失败，返回步骤1)。

4.根据权利要求1所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述HBase中分锁ID对应的数据包括分锁值、用户限量值、用户注册信息以及用户历史交易信息。

5.根据权利要求4所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述分锁值和用户限量值的初始值均为0。

6.根据权利要求5所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述业务逻辑判断包括分锁值限额判断、用户限量值限额判断以及支付交易状态判断。

7.根据权利要求6所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述步骤4)具体为：

41)判断用户限量值是否为0，若是则进入步骤42)，若否则进入步骤5)；

42)判断分锁值是否小于分锁限额，若是则进入步骤43)，若否则进入步骤5)；

43)判断支付交易状态是否为成功，若是则进入步骤44)，若否则返回步骤41)；

44)分别对用户限量值和分锁值加1，进入步骤5)。

8.根据权利要求7所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述分锁限额的计算方法为：

$Limit=\frac{total}{lockamount}$

其中，Limit为分锁限额，total为秒杀总量，lockamount为锁的数量。

9.根据权利要求1所述的基于Redis和HBase的分锁方法，其特征在于，所述解锁具体为：调用Redis的DEL命令删除分锁ID。