Redis在电商购物车高并发读写场景下的优化实践

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一、购物车业务场景分析

1. 典型操作特征

   • 读/写比例 ≈ 8:2
   • 高峰QPS可达10万+
   • 单用户最大商品数500+
   • 操作类型：增删改查、全选/反选、数量修改

2. 技术挑战

   • 高并发下的数据一致性
   • 海量数据存储与快速访问
   • 实时价格计算与库存校验
   • 分布式环境下的会话管理

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二、核心数据结构设计优化

1. 存储结构方案对比

方案	优点	缺点
String+JSON	简单直观	修改需反序列化整个数据
Hash结构	支持字段级操作	嵌套结构处理略复杂
Sorted Set	天然支持排序	存储成本较高
混合结构	平衡性能与灵活性	实现复杂度略高

2. 最终数据结构设计

// Key设计：cart:{userType}:{userId}
String cartKey = "cart:user:10001"; // Value结构：
// Hash结构存储商品基础信息
Map<String, String> itemData = new HashMap<>();
itemData.put("sku:1001", "{\"quantity\":2,\"selected\":1,\"price\":5999,\"timestamp\":1717025661}");// Sorted Set维护操作顺序
jedis.zadd(cartKey + ":zset", System.currentTimeMillis(), "sku:1001");

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三、读写分离架构设计

1. 多级缓存架构

2. 各层缓存配置

缓存层级	技术选型	容量	过期策略
本地缓存	Caffeine	10万用户	基于大小+访问时间（1分钟）
Redis缓存	Hash+Zset	1TB内存	动态TTL+LRU淘汰
持久化存储	MySQL+TiDB	无限扩展	事务保障

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四、高并发写入优化

1. 批量操作管道化

public void batchAddItems(String userId, List<CartItem> items) {try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {Pipeline pipeline = jedis.pipelined();String cartKey = buildCartKey(userId);items.forEach(item -> {String field = "sku:" + item.getSkuId();// 更新Hashpipeline.hset(cartKey, field, serialize(item));// 更新ZSETpipeline.zadd(cartKey + ":zset", System.currentTimeMillis(), field);});pipeline.sync();}
}

2. 异步队列削峰

@KafkaListener(topics = "cart_updates")
public void processCartUpdate(CartUpdateEvent event) {redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {event.getUpdates().forEach(update -> {connection.hSet(update.getCartKey().getBytes(),update.getField().getBytes(),serialize(update.getValue()));});return null;});
}

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五、高并发读取优化

1. 热点数据预加载

@Scheduled(fixedRate = 600000) // 每10分钟执行
public void preloadActiveCarts() {List<String> activeUsers = userService.getRecentActiveUsers(10000);activeUsers.parallelStream().forEach(userId -> {String cartKey = buildCartKey(userId);Map<String, String> cartData = jedis.hgetAll(cartKey);localCache.put(userId, cartData);});
}

2. 分片读取优化

public Map<String, CartItem> getCartSharded(String userId) {String cartKey = buildCartKey(userId);List<String> fields = new ArrayList<>();// 分片读取HashMap<String, CartItem> result = new ConcurrentHashMap<>();IntStream.range(0, 4).parallel().forEach(shard -> {ScanParams params = new ScanParams().count(100).match("sku*");String cursor = "0";do {ScanResult<Map.Entry<String, String>> scanResult = jedis.hscan(cartKey, cursor, params);scanResult.getResult().forEach(entry -> {if (entry.getKey().hashCode() % 4 == shard) {result.put(entry.getKey(), deserialize(entry.getValue()));}});cursor = scanResult.getCursor();} while (!"0".equals(cursor));});return result;
}

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六、实时库存校验方案

1. 库存缓存设计

// 库存Key结构
String stockKey = "stock:" + skuId + ":" + warehouseId;// 原子扣减库存
Long remain = jedis.eval("local current = redis.call('get', KEYS[1])\n" +"if not current then return -1 end\n" +"if tonumber(current) < tonumber(ARGV[1]) then return -1 end\n" +"return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1])", Collections.singletonList(stockKey), Collections.singletonList("1")
);

2. 库存预占机制

public boolean reserveStock(String userId, String skuId, int quantity) {String lockKey = "stock_lock:" + skuId;RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);try {if (lock.tryLock(100, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {// 检查实际库存int realStock = getRealStock(skuId);if (realStock < quantity) return false;// 写入预占记录String reserveKey = "reserve:" + userId + ":" + skuId;jedis.setex(reserveKey, 300, String.valueOf(quantity));// 更新显示库存jedis.decrBy("display_stock:" + skuId, quantity);return true;}} finally {if (lock.isHeldByCurrentThread()) {lock.unlock();}}return false;
}

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七、数据一致性保障

1. 双写一致性方案

2. 补偿对账机制

@Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?")
public void cartReconciliation() {// 扫描所有购物车KeyScanParams params = new ScanParams().match("cart:*").count(100);String cursor = "0";do {ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor, params);scanResult.getResult().parallelStream().forEach(cartKey -> {// 对比Redis与数据库Map<String, String> redisData = jedis.hgetAll(cartKey);Map<String, CartItem> dbData = cartDAO.getFromDB(extractUserId(cartKey));if (!dataEquals(redisData, dbData)) {log.warn("数据不一致：{}", cartKey);repairData(cartKey, redisData, dbData);}});cursor = scanResult.getCursor();} while (!"0".equals(cursor));
}

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八、性能压测数据

测试环境：

• Redis Cluster（6节点，32核/128GB）
• 1000并发线程
• 单用户购物车50件商品

性能指标：

操作类型	优化前性能	优化后性能	提升倍数
添加商品	1200 TPS	8500 TPS	7.1x
批量删除	800 TPS	6800 TPS	8.5x
全量获取	300 QPS	4500 QPS	15x
库存校验	1500 TPS	12000 TPS	8x

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九、生产环境最佳实践

1. 容量规划

   • 按每个用户购物车平均50个商品计算
   • 单个Hash存储约需5KB内存
   • 百万用户需预留：1,000,000 * 5KB = 5GB

2. 故障应急方案

   • 熔断降级：启用本地缓存应急模式
   • 快速扩容：Redis Cluster在线扩容
   • 数据恢复：AOF+RDB双重保障

3. 监控关键指标

   # 实时监控命令
   redis-cli info stats | grep -E "instantaneous_ops_per_sec|keyspace_hits"
   redis-cli info memory | grep used_memory_human
   redis-cli latency doctor
   

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十、总结与扩展

通过本方案可实现：

• 毫秒级响应：核心操作<10ms
• 99.99%可用性：双机房容灾保障
• 线性扩展：支持千万级用户购物车
• 精准库存：实时库存校验误差<0.1%

扩展优化方向：

1. 结合CDN缓存静态化购物车页面
2. 使用Redis Stream实现实时价格推送
3. 引入机器学习预测用户购物行为

更多资源：

https://www.kdocs.cn/l/cvk0eoGYucWA

本文发表于【纪元A梦】