Java Web（1）高并发业务

　　互联网无时无刻不面对着高并发问题，例如商品秒杀、微信群抢红包、大麦网抢演唱会门票等。

　　当一个Web系统，在一秒内收到数以万计甚至更多的请求时，系统的优化和稳定是至关重要的。

　　互联网的开发包括Java后台、NoSQL、数据库、限流、CDN、负载均衡等。

　　一、互联系统应用架构基础分析

　　

　　防火墙的功能是防止互联网上的病毒和其他攻击，正常的请求通过防火墙后，最先到达的就是负载均衡器。

　　负载均衡器的主要功能：

• 对业务请求做初步的分析，决定分不分发请求到Web服务器，常见的分发软件比如Nginx和Apache等反向代理服务器，它们在关卡处可以通过配置禁止一些无效的请求，比如封禁经常作弊的IP地址，也可以使用Lua、C语言联合 NoSQL 缓存技术进行业务分析，这样就可以初步分析业务，决定是否需要分发到服务器
• 提供路由算法，它可以提供一些负载均衡算法，根据各个服务器的负载能力进行合理分发，每一个Web服务器得到比较均衡的请求，从而降低单个服务器的压力，提高系统的响应能力。
• 限流，对于一些高并发时刻，如双十一，需要通过限流来处理，因为可能某个时刻通过上述的算法让有效请求过多到达服务器，使得一些Web服务器或者数据库服务器产生宕机。当某台机器宕机后，会使得其他服务器承受更大的请求量，这样就容易产生多台服务器连续宕机的可能性，持续下去就会引发服务器雪崩。因此，在这种情况下，负载均衡器有限流的算法，对于请求过多的时刻，可以告知用户系统繁忙，稍后再试，从而保证系统持续可用。

　　为了应对复杂的业务，可以把业务存储在 NoSQL 上，通过C语言或者Lua语言进行逻辑判断，它们的性能比Web服务器判断的性能要快速得多，从而降低Web服务器的压力，提高互联网系统的响应速度。

　　

　　二、应对无效请求

　　

　　在负载均衡器转发给Web服务器之前，使用C语言和Redis进行判断是否是无效请求。对于黄牛组织，可以考虑僵尸账号排除法进行应对。

　　

　　三、系统设计

　　高并发系统往往需要分布式的系统分摊请求的压力，要尽量根据 Web 服务器的性能进行均衡分配请求。　　

　　划分系统可以按照业务划分，即水平划分。也可以不按照业务分，即垂直划分。

　　按照业务划分可以提高开发效率以及更方便地设计数据库。但是，还要通过RPC（Remote Procedure Call Protocol）远程过程调用协议处理这些信息，例如Dubbo、Thrift和Hessian等。

　　

　　四、数据库设计

　　为了得到高性能，可以使用分表或分库技术，从而提高系统的响应能力。

　　分表是指在一个数据库内本来一张表可以保存的数据，设计成多张表去保存。例如，将每一年的交易记录分别分成交易表，而不是只有一张交易表来记录所有的交易记录。

　　分库是把表数据分配在不同的数据库中，分库首先需要一个路由算法确定数据在哪个数据库上，然后才能进行查询，这里可以把用户和对应业务的数据库的信息缓存到Redis中，这样路由算法就可以通过Redis从读取的数据来决定使用哪个数据库进行查询了。

　　另外，还可以考虑SQL优化，建立索引等优化，提高数据库的性能。

　　五、动静分离技术

　　

　　对于互联网而言，大部分数据都是静态数据，只有少数使用动态数据，动态数据的数据包很小，不会造成网络瓶颈，而静态的数据则不一样，静态数据包含图片、CSS、JavaScript 和视频等互联网的应用，尤其是图片和视频占据的流量很大，如果都从动态服务器（比如Tomcat、WildFly和WebLogic等）获取，那么动态服务器的带宽压力会很大，这个时候应该考虑动静分离技术。

　　可以使用静态HTTP服务器，例如Apache，将静态数据分离到静态HTTP服务器上，这样图片、HTML、脚本等资源都可以从静态服务器上获取，尽量使用 Cookie 等技术，让客户端缓存能够缓存数据，避免多次请求，降低服务器的压力。

　　企业可以还可以使用高级的动静分离技术，例如CDN（Content Delivery Network，即内容分发网络），它允许企业将自己的静态数据缓存到网络 CDN 的节点中，对于用户的请求，直接通过CDN算法去指定的CDN节点去响应请求。

　　

　　六、锁和高并发

　　无论区分有效请求和无效请求、水平划分还是垂直划分、动静分离技术，还是数据库分表、分库技术，都无法避免动态数据，而动态数据的请求最终也会落在一台 Web 服务器上。

　　例如，发放一个总额为 20 万元的红包，拆分成 2 万个金额为 10 元 的小红包，供给网站的 3 万个会员在线抢夺，这就是一个典型的高并发的场景。

　　由于会出现多个线程同时发起请求，由于线程每一步完成的顺序不一样，这样会导致数据的一致性问题。

　　为了保证数据一致性，可以使用加锁的方式，但是加锁会影响并发，从而影响系统的性能，而不加锁就难以保证数据的一致性，这就是锁和高并发的矛盾。

　　

　　为了解决锁和高并发的矛盾，大部分企业提出了悲观锁和乐观锁的概念，

• 对于数据库而言，如果在短时间内需要执行大量SQL，对于服务器的压力可想而知，需要优化数据库的表设计、索引、SQL语句等。
• 还可以使用 Redis 事务和 Lua 语言所提供的原子性来取代现有的数据库技术，从而提高数据的存储响应，以应对高并发场景，但是严格来说也属于乐观锁。

　　0.T_RED_PACKET为红包表，T_USER_RED_PACKET为用户抢红包表

　　（0）未加锁情况下，并发导致了数据的不一致

    <!-- 查询红包具体信息 -->
    <select id="getRedPacket" parameterType="long"
        resultType="com.ssm.chapter22.pojo.RedPacket">
        select id, user_id as userId, amount, send_date as
        sendDate, total,
        unit_amount as unitAmount, stock, version, note from
        T_RED_PACKET
        where id = #{id}
    </select>

　　业务逻辑：

    @Override
    @Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED, propagation = Propagation.REQUIRED)
    public int grapRedPacket(Long redPacketId, Long userId) {
        // 获取红包信息
        // RedPacket redPacket = redPacketDao.getRedPacket(redPacketId);
        // 悲观锁
        RedPacket redPacket = redPacketDao.getRedPacketForUpdate(redPacketId);
        // 当前小红包库存大于0
        if (redPacket.getStock() > 0) {
            redPacketDao.decreaseRedPacket(redPacketId);
            // 生成抢红包信息
            UserRedPacket userRedPacket = new UserRedPacket();
            userRedPacket.setRedPacketId(redPacketId);
            userRedPacket.setUserId(userId);
            userRedPacket.setAmount(redPacket.getUnitAmount());
            userRedPacket.setNote("抢红包 " + redPacketId);
            // 插入抢红包信息
            int result = userRedPacketDao.grapRedPacket(userRedPacket);
            return result;
        }
        // 失败返回
        return FAILED;
    }

　　

　　1.使用数据库的悲观锁和乐观锁进行设计

　　（1）悲观锁

　　悲观锁是一种利用数据库内部机制提供的锁的方法，也就是对更新的数据加锁，这样在并发期间一旦有一个事务持有了数据库记录的锁，其他的线程将不能再对数据进行更新了。

　　修改SQL语句，加入“for update”，意味着将持有对数据库记录的行更新锁（因为这里使用主键查询，所以只会对行加锁。如果使用的是非主键查询，要考虑是否对全表加锁的问题，加锁后可能引发其他查询的阻塞），那就意味着在高并发的场景下，当一条事务持有了这个更新锁后才能往下操作，其他的线程如果要更新这条记录都需要等待，这样就不会出现超发现象引发的数据不一致的问题了。

　　但是，悲观锁会导致系统性能下降。对于悲观锁来说，当一条线程抢占了资源后，其他的线程将得不到资源，那么这个时候，CPU 就会将这些得不到资源的线程挂起，挂起的线程也会消耗 CPU 的资源。由于高并发环境下的频繁挂起线程和恢复线程，导致CPU频繁切换线程上下文，从而使CPU资源得到了极大的消耗，造成了性能不佳的问题。悲观锁也称独占锁。

　　业务逻辑和不加锁时一致。

    <!-- 查询红包具体信息 -->
    <select id="getRedPacketForUpdate" parameterType="long"
        resultType="com.ssm.chapter22.pojo.RedPacket">
        select id, user_id as userId, amount, send_date as
        sendDate, total,
        unit_amount as unitAmount, stock, version, note
        from
        T_RED_PACKET where id = #{id} for update
    </select>

　　（2）乐观锁

　　乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制，它不会使用数据库的锁进行实现，它的设计里面由于不阻塞其他线程，所以不会引发线程频繁挂起和恢复，这样可以提高并发能力。乐观锁也称为非阻塞锁。乐观锁使用的是CAS原理。

　　

　　CAS原理并不排斥并发，也不独占资源，只是在线程开始阶段就读入线程共享数据，保存为旧值。当处理完逻辑，需要更新数据的时候，会进行一次比较，即比较各个线程当前共享的数据是否和旧值保持一致，如果一致，就开始更新数据，如果不一致，就认为该数据已经被其他线程修改了，那么就不再更新数据，可以考虑重试或者放弃。有时候可以重试，这样就是一个可重入锁。

　　CAS原理存在ABA问题，ABA问题是因为业务逻辑存在回退的可能性。如果加入一个非业务逻辑的属性，比如在一个数据中加入版本号，每次修改变量的数据时，强制版本号只能递增，而不会回退，即使是其他业务数据回退，它也会递增，那么就解决了ABA问题。

　　对于查询来说，没有“for update”语句，避免了锁的发生，就不会造成线程阻塞。然后，增加了对版本号的判断，其次每次扣减都会对版本号加1，这样就可以避免ABA问题了。

    <!-- 通过版本号扣减抢红包 每更新一次，版本增1， 其次增加对版本号的判断 -->
    <update id="decreaseRedPacketForVersion">
        update T_RED_PACKET
        set stock = stock - 1,
        version = version + 1
        where id = #{id}
        and version = #{version}
    </update>

　　在Service中使用乐观锁，无重入的代码：其中，redPacket先获取到了红包的记录，其redPacket.getVersion()表示的就是version版本值，在执行更新数据库方法时，将redPacket.getVersion()传入作为version变量，由于在判断时增加了“and version = #{version}”语句，因此，如果不相等，就不执行update SQL语句，因此update返回值就为0，表明版本号发生了变化。

    // 乐观锁，无重入
    @Override
    @Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED, propagation = Propagation.REQUIRED)
    public int grapRedPacketForVersion(Long redPacketId, Long userId) {
        // 获取红包信息,注意version值
        RedPacket redPacket = redPacketDao.getRedPacket(redPacketId);
        // 当前小红包库存大于0
        if (redPacket.getStock() > 0) {
            // 再次传入线程保存的version旧值给SQL判断，是否有其他线程修改过数据
            int update = redPacketDao.decreaseRedPacketForVersion(redPacketId, redPacket.getVersion());
            // 如果没有数据更新，则说明其他线程已经修改过数据，本次抢红包失败
            if (update == 0) {
                return FAILED;
            }
            // 生成抢红包信息
            UserRedPacket userRedPacket = new UserRedPacket();
            userRedPacket.setRedPacketId(redPacketId);
            userRedPacket.setUserId(userId);
            userRedPacket.setAmount(redPacket.getUnitAmount());
            userRedPacket.setNote("抢红包 " + redPacketId);
            // 插入抢红包信息
            int result = userRedPacketDao.grapRedPacket(userRedPacket);
            return result;
        }
        // 失败返回
        return FAILED;
    }

　　在实际测试的情况下，经过3万次的抢夺，原来的2万个红包中，由于版本号version不一致导致了还有8千多个没有被抢到，也就是说，抢红包失败的记录太大了。

　　（3）乐观锁重入机制

　　为了克服这个问题，提高成功率，还会考虑使用锁重入机制。也就是一旦因为版本原因没有抢到红包，则重新尝试抢红包，但是过多的重入会造成大量的SQL执行，有两种方式：

• 按时间戳重入，也就是在一定的时间内（例如：当前时间+100毫秒），不成功的会循环到成功为止，直至超过时间戳，不成功才会退出，返回失败。
• 按次数重入，比如限定3次，如果超过3次尝试后还失败，那么就判定此次失败

　　按时间戳重入：有时候时间戳并不是那么稳定，也会随着系统的空闲或者繁忙导致重试次数不一。

    // 乐观锁，按时间戳重入
    @Override
    @Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED, propagation = Propagation.REQUIRED)
    public int grapRedPacketForVersion(Long redPacketId, Long userId) {
        // 记录开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();
        // 无线循环，直到成功或者满100毫秒退出
        while (true) {
            // 获取循环当前时间
            long end = System.currentTimeMillis();
            // 如果超过了100毫秒就结束尝试
            if (end - start > 100) {
                return FAILED;
            }
            ... 和乐观锁部分一样
    }

　　按次数重入：限制重试次数，这样就能避免过多的重试导致过多的SQL被执行，从而保证数据库的性能。

    // 乐观锁，按重试次数重入
    @Override
    @Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED, propagation = Propagation.REQUIRED)
    public int grapRedPacketForVersion(Long redPacketId, Long userId) {
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            // 获取红包信息，主要是version值
            RedPacket redPacket = redPacketDao.getRedPacket(redPacketId);
            // 当前小红包库存大于0
            if (redPacket.getStock() > 0) {
                // 再次传入线程保存的version旧值给SQL判断，是否有其他线程修改过数据
                int update = redPacketDao.decreaseRedPacketForVersion(redPacketId, redPacket.getVersion());
                // 如果没有数据更新，则说明其他线程已经修改过数据，则重新抢夺
                if (update == 0) {
                    continue;
                }
                 ...
}

　　

　　2.使用Redis进行设计

　　数据库最终会将数据保存到磁盘中，而Redis使用的是内存，内存的速度比磁盘速度快得多。

　　Redis的Lua语言是原子性的，且功能更为强大，因此优先选择Lua语言实现抢红包业务。

　　Redis并非是一个长久存储数据的地方，它存储的数据是非严格和安全的环境，更多的时候只是为了提供更为快速的缓存，因此当红包金额为0或者红包超时的时候，将红包数据保存到数据库中，这样才能够保证数据的安全性和严格性。　　

　　

　　（0）表设计

　　使用下面的Redis命令在Redis中初始化了一个编号为5的大红包，其中库存为2万个，每个10元

127.0.0.1:6379> hset red_packet_5 stock 20000
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset red_packet_5 unit_amount 10
(integer) 1

　　在数据库中通过下面的SQL语句创建用户抢红包信息表：

create table T_USER_RED_PACKET
(
   id                   int(12)                        not null auto_increment,
   red_packet_id        int(12)                        not null,
   user_id              int(12)                        not null,
   amount               decimal(16,2)                  not null,
   grab_time            timestamp                      not null,
   note                 varchar(256)                   null,
   primary key clustered (id)
);

　　（1）Lua脚本设计

    // Lua脚本
    String script = "local listKey = 'red_packet_list_'..KEYS[1] \n" 　　// 被抢红包列表 key
    　　　　　　　　 + "local redPacket = 'red_packet_'..KEYS[1] \n"　　　　// 当前被抢红包 key
           　　　　 + "local stock = tonumber(redis.call('hget', redPacket, 'stock')) \n" // 读取当前红包库存
            　　　　+ "if stock <= 0 then return 0 end \n"　　// 没有库存，返回0
            　　　　+ "stock = stock -1 \n" 　　　　　　　　　　// 库存减1
            　　　　+ "redis.call('hset', redPacket, 'stock', tostring(stock)) \n"　　// 保存当前库存
            　　　　+ "redis.call('rpush', listKey, ARGV[1]) \n" 　　　　// 往Redis链表中加入当前红包信息
            　　　　+ "if stock == 0 then return 2 end \n" 　　　　// 如果是最后一个红包，则返回2，表示抢红包已经结束，需要将Redis列表中的数据保存到数据库中
            　　　　+ "return 1 \n";　　　　// 如果并非最后一个红包，则返回1，表示抢红包成功。

　　当返回为2的时候，说明红包已经没有库存，会触发数据库对链表数据的保存，这是一个大数据量的保存，因为有20000条记录。为了不影响最后一次抢红包的响应，在实际的操作中往往会考虑使用 JMS 消息发送到别的服务器进行操作。这里只是创建了一条新的线程去运行保存 Redis 链表数据到数据库的程序。

　　保存 Redis 抢红包信息到数据库的服务类：

package com.ssm.chapter22.service.impl;
...
@Service
public class RedisRedPacketServiceImpl implements RedisRedPacketService {

    private static final String PREFIX = "red_packet_list_";
    // 每次取出1000条，避免一次取出消耗太多内存
    private static final int TIME_SIZE = 1000;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate = null; // RedisTemplate

    @Autowired
    private DataSource dataSource = null; // 数据源

    @Override
    // 开启新线程运行
    @Async
    public void saveUserRedPacketByRedis(Long redPacketId, Double unitAmount) {
        System.err.println("开始保存数据");
        Long start = System.currentTimeMillis();
        // 获取列表操作对象
        BoundListOperations ops = redisTemplate.boundListOps(PREFIX + redPacketId);
        Long size = ops.size();
        Long times = size % TIME_SIZE == 0 ? size / TIME_SIZE : size / TIME_SIZE + 1;
        int count = 0;
        List<UserRedPacket> userRedPacketList = new ArrayList<UserRedPacket>(TIME_SIZE);
        for (int i = 0; i < times; i++) {
            // 获取至多TIME_SIZE个抢红包信息
            List userIdList = null;
            if (i == 0) {
                userIdList = ops.range(i * TIME_SIZE, (i + 1) * TIME_SIZE);
            } else {
                userIdList = ops.range(i * TIME_SIZE + 1, (i + 1) * TIME_SIZE);
            }
            userRedPacketList.clear();
            // 保存红包信息
            for (int j = 0; j < userIdList.size(); j++) {
                String args = userIdList.get(j).toString();
                String[] arr = args.split("-");
                String userIdStr = arr[0];
                String timeStr = arr[1];
                Long userId = Long.parseLong(userIdStr);
                Long time = Long.parseLong(timeStr);
                // 生成抢红包信息
                UserRedPacket userRedPacket = new UserRedPacket();
                userRedPacket.setRedPacketId(redPacketId);
                userRedPacket.setUserId(userId);
                userRedPacket.setAmount(unitAmount);
                userRedPacket.setGrabTime(new Timestamp(time));
                userRedPacket.setNote("抢红包 " + redPacketId);
                userRedPacketList.add(userRedPacket);
            }
            // 插入抢红包信息
            count += executeBatch(userRedPacketList);
        }
        // 删除Redis列表
        redisTemplate.delete(PREFIX + redPacketId);
        Long end = System.currentTimeMillis();
        System.err.println("保存数据结束，耗时" + (end - start) + "毫秒，共" + count + "条记录被保存。");
    }

    /**
     * 使用JDBC批量处理Redis缓存数据.
     *
     * @param userRedPacketList 抢红包列表
     * @return 抢红包插入数量.
     */
    private int executeBatch(List<UserRedPacket> userRedPacketList) {
        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        int[] count = null;
        try {
            conn = dataSource.getConnection();
            conn.setAutoCommit(false);
            stmt = conn.createStatement();
            for (UserRedPacket userRedPacket : userRedPacketList) {
                String sql1 = "update T_RED_PACKET set stock = stock-1 where id=" + userRedPacket.getRedPacketId();
                DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
                String sql2 = "insert into T_USER_RED_PACKET(red_packet_id, user_id, " + "amount, grab_time, note)"
                        + " values (" + userRedPacket.getRedPacketId() + ", " + userRedPacket.getUserId() + ", "
                        + userRedPacket.getAmount() + "," + "'" + df.format(userRedPacket.getGrabTime()) + "'," + "'"
                        + userRedPacket.getNote() + "')";
                stmt.addBatch(sql1);
                stmt.addBatch(sql2);
            }
            // 执行批量
            count = stmt.executeBatch();
            // 提交事务
            conn.commit();
        } catch (SQLException e) {
            /********* 错误处理逻辑 ********/
            throw new RuntimeException("抢红包批量执行程序错误");
        } finally {
            try {
                if (conn != null && !conn.isClosed()) {
                    conn.close();
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        // 返回插入抢红包数据记录
        return count.length / 2;
    }
}

　　这里的@Async注解表示让Spring自动创建另外一条线程去运行它，这样它便不在抢最后一个红包的线程之内，因为这个方法是一个较长时间的方法，如果在同一个线程内，那么对于最后抢红包的用户来说就需要等待相当长的时间，影响用户体验。

　　为了使用@Async注解，还需要在 Spring 中配置一个任务池：

package com.ssm.chapter22.config;
...
@EnableAsync
public class WebConfig extends AsyncConfigurerSupport {
　　...
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        taskExecutor.setCorePoolSize(5);
        taskExecutor.setMaxPoolSize(10);
        taskExecutor.setQueueCapacity(200);
        taskExecutor.initialize();
        return taskExecutor;
    }
}

　　用户抢红包逻辑：grapRedPacketByRedis接收的参数，第一个是大红包名称“red_packet_5”中的5，而userId是jsp文件中发起抢红包请求的唯一标识[0,30000]中的某一个i值。

　　当[0,30000]中的某一个值i发起请求后，假设 i 为 1000

• jsp中直接异步post到url: "./userRedPacket/grapRedPacketByRedis.do?redPacketId=8&userId=" + i,然后调用grapRedPacketByRedis(Long redPacketId, Long userId)方法，其中redPacketId=5，而userId=1000。
• 然后通过Object res = jedis.evalsha(sha1, 1, redPacketId + "", args);执行自定义的Lua脚本，其中，1表示key的个数，args表示grapRedPacketByRedis方法的两个参数值。定义用户抢红包信息在Redis中的键listKey=red_packet_list_5，大红包在Redis中的键red_packet_5，然后查询red_packet_5中的stock，返回还剩红包的数量stock，此时假设stock=7777，则由于还有红包，于是将stock变为7776，并更新到red_packet_5的stock中，然后将键值对red_packet_list_5-ARGV[1]（也就是userId），即red_packet_list_5 - 1000写入Redis中。
• 当返回结果为 2 时，说明最后一个红包已经被抢了，这个时候，jedis.hget("red_packet_" + redPacketId, "unit_amount");得到red_packet_5 → unit_amount 即单个小红包的金额10赋给变量unitAmount，然后saveUserRedPacketByRedis(redPacketId, unitAmount);方法将Redis中键red_packet_list的信息加上每个小红包金额信息，以及其他各种信息对应成用户抢红包数据库表定义，另开一个线程，将20000个数据库记录添加到数据库中保存起来。

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate = null;

    @Autowired
    private RedisRedPacketService redisRedPacketService = null;

    // Lua脚本
    String script = "local listKey = 'red_packet_list_'..KEYS[1] \n"
    　　　　　　　　 + "local redPacket = 'red_packet_'..KEYS[1] \n"
           　　　　 + "local stock = tonumber(redis.call('hget', redPacket, 'stock')) \n"
            　　　　+ "if stock <= 0 then return 0 end \n"
            　　　　+ "stock = stock -1 \n"
            　　　　+ "redis.call('hset', redPacket, 'stock', tostring(stock)) \n"
            　　　　+ "redis.call('rpush', listKey, ARGV[1]) \n"
            　　　　+ "if stock == 0 then return 2 end \n"
            　　　　+ "return 1 \n";

    // 在缓存LUA脚本后，使用该变量保存Redis返回的32位的SHA1编码，使用它去执行缓存的LUA脚本[加入这句话]
    String sha1 = null;

    @Override
    public Long grapRedPacketByRedis(Long redPacketId, Long userId) {
        // 当前抢红包用户和日期信息
        String args = userId + "-" + System.currentTimeMillis();
        Long result = null;
        // 获取底层Redis操作对象
        Jedis jedis = (Jedis) redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().getNativeConnection();
        try {
            // 如果脚本没有加载过，那么进行加载，这样就会返回一个sha1编码
            if (sha1 == null) {
                sha1 = jedis.scriptLoad(script);
            }
            // 执行脚本，返回结果
            Object res = jedis.evalsha(sha1, 1, redPacketId + "", args);
            result = (Long) res;
            // 返回2时为最后一个红包，此时将抢红包信息通过异步保存到数据库中
            if (result == 2) {
                // 获取单个小红包金额
                String unitAmountStr = jedis.hget("red_packet_" + redPacketId, "unit_amount");
                // 触发保存数据库操作
                Double unitAmount = Double.parseDouble(unitAmountStr);
                System.err.println("thread_name = " + Thread.currentThread().getName());
                redisRedPacketService.saveUserRedPacketByRedis(redPacketId, unitAmount);
            }
        } finally {
            // 确保jedis顺利关闭
            if (jedis != null && jedis.isConnected()) {
                jedis.close();
            }
        }
        return result;
    }

　　控制器方法：

    @RequestMapping(value = "/grapRedPacketByRedis")
    @ResponseBody
    public Map<String, Object> grapRedPacketByRedis(Long redPacketId, Long userId) {
        Map<String, Object> resultMap = new HashMap<String, Object>();
        Long result = userRedPacketService.grapRedPacketByRedis(redPacketId, userId);
        boolean flag = result > 0;
        resultMap.put("result", flag);
        resultMap.put("message", flag ? "抢红包成功": "抢红包失败");
        return resultMap;
    }

　　模拟高并发的jsp文件，其中，由于post是异步请求，所以可以模拟多个用户同时请求的情况：

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>参数</title>
<!-- 加载Query文件-->
<script type="text/javascript"
    src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.0.js">
        </script>
<script type="text/javascript">
            $(document).ready(function () {
                  //模拟30000个异步请求，进行并发
                var max = 30000;
                for (var i = 1; i <= max; i++) {
                    //jQuery的post请求，请注意这是异步请求
                    $.post({
                        //请求抢id为1的红包
                        //根据自己请求修改对应的url和大红包编号
                        url: "./userRedPacket/grapRedPacketByRedis.do?redPacketId=8&userId=" + i,
                        //成功后的方法
                        success: function (result) {
                        }
                    });
                }
            });
        </script>
</head>
<body>
</body>
</html>

　　最后结果，在3万用户同时争抢2万个红包的场景下，Redis 只需要4秒，乐观锁需要33秒，而悲观锁需要54秒，可见Redis是多么的高效。

　　使用Redis的风险在于Redis的不稳定性，因为其事务和存储都存在不稳定的因素，所以更多的时候，应该使用独立的Redis服务器做高并发业务，一方面可以提高Redis的性能，另一个方面即使在高并发的场合，Redis服务器宕机也不会影响现有的其他业务，同时也可以使用备机等设备提高系统的高可用，保证网络的安全稳定。