提交:docker-compose文件以及实验报告。
ubuntu 18 (Oracle VirtualBox虚拟机)
go 1.13.5 linux/amd64
docker CE 19.03.5
docker-compose 1.25.0
本项目用到的技术原理总结在高并发秒杀项目总结笔记(Golang, Redis, lua)
首先安装上述环境,还有IDE:goland,安装方法参考
下面先讲如何启动服务进行测试(TA评分用),再讲如何项目实现细节。
这部分是上交项目后,TA测试评分用的,只需要项目中的docker-compose.yml
文件即可:
version: "2"
services:
mysql-service:
image: mysql:5.7
ports:
- "23306:3306"
restart: 'always'
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: "root"
MYSQL_DATABASE: "seckill"
redis-service:
image: redis
command: redis-server --requirepass 123456
ports:
- "6379:6379"
restart: 'always'
seckill:
restart: 'always'
image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/karlhjm/seckill:0.1.3
ports:
- "20080:20080"
links:
- mysql-service:mysql
- redis-service:redis
直接运行命令即可启动服务。
sudo docker-compose up
docker-compose会拉取mysql、redis、seckill三个服务的镜像(会比较慢)、以容器的形式运行并且将他们关联起来。
docker-compose命令需要root权限。
解决拉取镜像慢的方法:ubuntu中拉取docker镜像速度缓慢的解决方法, 好实用
命令完成后,三个服务都已启动(只截取seckill部分):
比如mysql部分的端口映射代表了mysql容器的3306端口绑定了本地的23306端口,如果本地要访问容器中的mysql服务,就需要使用地址0.0.0.0和端口23306。
首先查看一下mysql和redis服务的情况。
首先本地要先安装mysql
安装:
sudo apt-get install mysql-server #服务端 sudo apt-get install mysql-client #客户端,这里其实只安装客户端就可以了验证安装:
apt-get install net-tools sudo netstat -tap | grep mysql
如果看到有mysql 的socket处于 listen 状态则表示安装成功。
访问容器中mysql服务的命令:
mysql -uroot -h 0.0.0.0 -P23306 -proot
mysql的账户密码都为为root,如果不允许在命令行上直接写密码,可以换用命令
mysql -uroot -h 0.0.0.0 -P23306 -p
,然后再输入密码root。
在mysql服务中查看数据库和数据表:
show databases;
use seckill;
show tables;
quit;
可见数据库seckill中有两个数据表coupons存放优惠券数据,users存放用户数据。此外可以用命令select * from users;
查看数据表中的数据,但因为刚启动服务,所以两个都是空表。
首先本地安装redis客户端
apt install redis-tools
本地访问容器中的redis服务,并且用PING
命令检测redis服务是否已启动:
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456
参考Redis 命令
可见redis中也是空的。
值得注意的是,在进行项目开发的时候,我们是用镜像和容器启动mysql、redis服务,然后通过本地安装好的mysql和redis客户端来访问这两个服务(主要是有时用来查看其中的数据内容);然后在本地用goland这个IDE开发seckill项目,开发完毕后写Dockerfile将seckill项目打包成镜像,push到阿里云的dockerhub上,最后编写docker-compose.yml文件将三个任务关联起来(三个任务的镜像都是从网上拉取下来的)。
一开始的时候,我们开发完项目后没有上传到dockerhub上,这时docker-compose.yml只能是从网上拉取mysql和redis镜像,然后本地通过调用Dockerfile构建seckill镜像。但是这样的话,就没法上交作业,因为作业只能有个docker-compose.yml文件而不能有项目代码,所以后来就先构建好seckill镜像上传到dockerhub上,然后docker-compose.yml从网上拉取三个镜像就ok了,不需要项目代码。
相关接口测试的代码都放在httptest目录下,使用方法参考[Gin - 高性能 Golang Web 框架的介绍和使用](https://github.com/zhongzhh8/Notes/blob/master/Gin - 高性能 Golang Web 框架的介绍和使用.md)的最后一个小节,详细讲述了如何使用 Go 官方包 net/http/httptest
来测试项目接口。
测试过程略。
测试工具:jmeter or postman
步骤
- 创建普通用户
- 创建商家
- 商家登录,创建优惠券
- 用户秒杀过程
- 用户登录
- 查询优惠券
- 用户秒杀
- 查询优惠券
测试过程略。
才能顺利import用到的各种库文件。
下面逐个讲解各代码文件的作用,按照这个顺序来看可以理解整个项目的思路。
首先是包含main函数的server.go
文件,项目从这里开始执行。值得注意的是,在这个代码文件中,import "SecKill/engine"
把路由和处理函数导入进来,import "SecKill/data"
把负责数据处理的data包导入进来,data包中有三个代码文件:init.go
、mysql.go
、redis.go
,其中在init.go
中包含init()函数
func init() {
config, err := conf.GetAppConfig()
if err != nil {
panic("failed to load data config: " + err.Error())
}
initMysql(config)
initRedisConnection(config)
}
go默认执行此初始化函数,其中先后调用mysql.go
、redis.go
文件中的initMysql和initRedisConnection函数来初始化mysql和redis,即设置参数、建立连接,具体可以看mysql.go
、redis.go
文件中的代码。
具体可参考go语言中的init()函数和main()函数,总的来说就是先初始化mysql和redis的连接,然后再启动应用。
main函数里面只包含以下内容:
-
注册路由和对应的处理函数(具体写在
secKill.go
文件里) -
绑定端口20080,然后启动应用
下面接着讲解路由设置部分。
secKill.go
中的SeckillEngine函数写的主要是设置路由以及调用函数启动消费者goroutine。
这部分路由设置只需要严格按照接口文档来写就ok了。
接口文档:
对应的路由设置:
userRouter := router.Group("/api/users")
userRouter.POST("", api.RegisterUser) //注册
userRouter.Use(jwt.JWTAuth())//这些请求都需要通过jwt做用户授权
{
userRouter.PATCH("/:username/coupons/:name", api.FetchCoupon)
userRouter.GET("/:username/coupons", api.GetCoupons)
userRouter.POST("/:username/coupons", api.AddCoupon)
}
authRouter := router.Group("/api/auth") //登录和注销
{
authRouter.POST("", api.LoginAuth)
authRouter.POST("/logout", api.Logout)
}
然后还有启动秒杀功能的消费者goroutine(用来异步更新数据库)
api.RunSecKillConsumer()
接下来先后分别讲解启动消费者goroutine、JWT认证授权、各个路由接口的处理。
在RunSecKillConsumer函数中使用go关键字开启一个消费者goroutune,用以接收redis的改动信息,更新数据库
go seckillConsumer()
这里主要是用到了go的CSP并发模型,参考Go的CSP并发模型(goroutine + channel),简单来说,主goroutine扮演生产者角色,处理用户抢购请求,每当一个用户抢购成功后,就更新redis中的数据。此时为了将数据更新持久化到数据库中(保持redis与数据库的数据一致性),就需要接着更新数据库,但是如果在主goroutine中更新数据库,则主goroutine不得不等待缓慢的数据库访问。为了避免这种情况,就需要新开一个消费者goroutine,然后通过有缓存的channel来进行二者之间的通信。总的来说,就是生产者每次更新完redis后,将这个消息送到channel中,接着马上去处理下一个用户抢购请求。由于主goroutine不需要等待数据库更新,所以可以发挥redis高速读写的特性,更好的支持高并发请求。消费者goroutine这边则是一直监听channel,发现有消息后拿到消息,然后更新数据库。也就是说主goroutine与消费者goroutine并行执行,redis与数据库的更新是异步执行、互不干扰的。
函数seckillConsumer()中描述了消费者goroutine如何从channel中读取信息,更新数据库(就是当redis中优惠券数量减一时,就让数据库也减一)。
定义channel:
const maxMessageNum = 20000
var SecKillChannel = make(chan secKillMessage, maxMessageNum) //有缓存的channel
其中消息的结构为:
type secKillMessage struct {
username string
coupon model.Coupon
}
这部分主要是做用户授权。原理参考JSON Web令牌(JWT)。代码实现颇为复杂,基本都是参考网上的代码来实现的,这里就不细说了。其实原本用session的话更简单,gin原本就有相关session的包,实现起来更方便,但是TA要求用jwt,没有办法,只能改成用jwt。
接下来再讲解各个路由接口的实现细节。
不是高并发业务所以不需要用到redis,只与mysql交互。
注册:api/users.go
中的RegisterUser函数,无非就是检查请求中的用户名和密码是否符合规范、将密码用MD5算法加密,然后写入到数据库中的users表中。用户名和密码不需要加载入redis,因为登录不是高并发请求,而且用户登录之后,用户再发来请求时是使用token作用户验证的,其中只要token解密成功就可以认为是验证成功,不需要校对密码。
登录:api/auth.go
中的LoginAuth函数,查找用户、匹配密码(先用MD5编码再去匹配)、调用jwt生成令牌(token),最后把令牌附在Header上返回响应。
注销:api/auth.go
中的Logout函数,原本是用作删除redis中的session的,但是由于TA要求使用jwt令牌,所以这个函数现在相当于名存实亡。
不是高并发业务,原本是不需要用到redis,只与mysql交互的,但是出于提前预热的目的,要把优惠券也加入redis中,应对后面的高并发抢购请求。
api/users.go
中的AddCoupon函数,处理步骤如下
- 检查请求的Header上的令牌,如果没有令牌说明还没有登录,如果有令牌就接着检查用户类型是否是商家。
- 检查请求的参数,比如登录用户名与要求添加的优惠券所属的商家名是否相同,就是说不能给别的商家添加优惠券之类的。
- 在数据库coupons表中添加优惠券。
- 调用redisService包中的CacheCouponAndHasCoupon函数,在redis中添加优惠券,相当于提前把优惠券放到redis上,后面抢购的时候就不用先访问mysql了。
查询优惠券是高并发业务,需要用到redis,因为随着抢购的进行,redis中的优惠券数量是在变动的,这时查询优惠券,需要查询redis中的优惠券才准确(数据库中的更新是有延迟的)。
这里涉及到两个用户名,分别是登录用户名和查询用户名。
api/users.go
中的GetCoupons函数,处理步骤如下
- 检查请求的Header上的令牌,如果没有令牌说明还没有登录。
- 检查请求的参数格式。
- 在数据库中查找查询用户名对应的用户,因为后面需要判断用户的类别是商家还是普通用户。(这里大错特错,应该是去redis里查才对,但是当时写代码的时候疏忽大意,搞成了查数据库,导致高并发测试的效果变差了)
- 判断用户权限,比如说用户可以查自己和商家的优惠券,但是不能查其他用户的优惠券之类的 。
- 用户有权查询,则在redis中查询优惠券数。
值得注意的是,原本的代码里查找查询的用户是否存在,是用的这个代码
然后提交给TA去测试了,结果跟第一名相同的原理,我们只拿了第二名。后来重温、整理代码的时候才发现了这个问题,这里不应该查询数据库,而应该是查redis才对。因为这里是在主goroutine,处理高并发请求,绝不能去访问数据库,只能访问redis。
最重点的部分来了。秒杀请求是最主要的高并发事务。
api/users.go
中的FetchCoupon函数,处理步骤如下:
- 检查请求的Header上的令牌,如果没有令牌说明还没有登录。如果有令牌但用户类型为商家,则无权限抢优惠券。
- 调用redisService包的CacheAtomicSecKill函数,完成原子性抢购业务(redis部分在后面详细讲)。
- 抢购成功后,将redis中的对于优惠券数减一
- 更新完redis后,将信息放入channel中,加给消费者goroutine完成数据库更新。
redis的初始化、连接建立、加载lua脚本、添加记录等操作都,写在data/redis.go
中。而与项目相关的redis函数写在api/redisService
包下。
首先看api/redisService/init.go
中的初始化函数:
首先让redis加载秒杀的lua脚本,PrepareScripth函数主要是确保redis加载lua脚本,若未加载则加载。
lua脚本如下:
const secKillScript = `
-- Check if User has coupon
-- KEYS[1]: hasCouponKey "{username}-has"
-- KEYS[2]: couponName "{couponName}"
-- KEYS[3]: couponKey "{couponName}-info"
-- 返回值有-1, -2, -3, 都代表抢购失败
-- 返回值为1代表抢购成功
-- Check if coupon exists and is cached
local couponLeft = redis.call("hget", KEYS[3], "left");
if (couponLeft == false)
then
return -2; -- No such coupon
end
if (tonumber(couponLeft) == 0) --- couponLeft是字符串类型
then
return -3; -- No Coupon Left.
end
-- Check if the user has got the coupon --
local userHasCoupon = redis.call("SISMEMBER", KEYS[1], KEYS[2]);
if (userHasCoupon == 1)
then
return -1;
end
-- User gets the coupon --
redis.call("hset", KEYS[3], "left", couponLeft - 1);
redis.call("SADD", KEYS[1], KEYS[2]);
return 1;
`
Redis2.6以后就内嵌了Lua脚本功能,
两个减号是单行注释,脚本先后执行了以下任务:
- 检查此类型优惠券在redis中是否存在、检查此优惠券是否还有剩余。
- 检查该用户是否已经拥有此优惠券(一个用户,每种优惠券只能有一张)。
- 该用户获取一张优惠券。
可见脚本将check和set命令结合成一个原子性事务,避免了临界区问题。
加载完lua脚本后,执行函数preHeatKeys将数据加载到缓存预热,防止缓存穿透。就是先从数据库中查询出所有优惠券记录,然后都通过CacheCouponAndHasCoupon函数写进Redis中:
-
我们这里用到redis的set集合,对于当前优惠券,它的用户对应的key为
coupon.Username-has
,使用redis的SetAdd命令将coupon.CouponName
这一个记录添加到Set集合coupon.Username-has
中。Set集合的作用是,记录用户拥有的优惠券名字,后面用来防止一个用户抢两次相同优惠券。比如可能有这两个Set集合:Alice-has={coupon1, coupon2} Bob-has={coupon1, coupon3}
-
我们这里用到redis的hash表,根据当前优惠券的username,从数据库中查询出这个用户出来,判断他是否是商家,如果是,就在redis中新建一个哈希记录(
coupon.CouponName-info
,fields
),其中这个fields
指的是优惠券的map格式的完整详细信息:fields := map[string]interface{}{ "id": coupon.Id, "username": coupon.Username, "couponName": coupon.CouponName, "amount": coupon.Amount, "left": coupon.Left, "stock": coupon.Stock, "description": coupon.Description, }
用redis的HMSet命令将这个记录添加到redis的哈希表中。比如哈希表内容可能是:
HashList={{"coupon1":coupon1_fileds_map}, {"coupon2":coupon2_fileds_map},...}
总的来说,预热部分往redis中添加了Set记录和Hash记录,其中Set记录写的是该用户拥有的优惠券,Hash记录写的是(优惠券,详细信息)。然而实际上,项目刚从零启动,redis初始化的时候database里是空的,这里的预热实际上没有往redis里写任何东西。只有在项目已经运行了一段时间,响应过一些请求,数据库里已经有优惠券之后,再重启应用或者重新调用这个预热函数,才会将所有优惠券信息放上redis中。
用到redis的场合无非是AddCoupon、GetCoupons和FetchCoupon三个接口,接下来分别讲解各个接口如何使用redis。
主要的事务处理前面的小节已经讲过了,这里关注的是在Redis添加优惠券的部分。
// 在Redis添加优惠券
if err = redisService.CacheCouponAndHasCoupon(coupon); err != nil {
log.Println("Create Cache failed. ", err.Error())
ctx.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{
ErrMsgKey: "Create Cache failed. " + err.Error()})
return
}
可见就是调用redisService包的CacheCouponAndHasCoupon函数,预热时也有调用过这个函数来将优惠券添加到redis中,处理过程是相同的,就是往redis中添加(持有者,优惠券)Set记录和(优惠券,详细信息)Hash记录。
这里面有两个用户名,分别是登录用户名以及要查询的优惠券的持有者的用户名(查询用户名)。首先要再redis中查找查询用户名对应的用户,获取他的用户类别属性。但是由于当时写错了,写成查数据库,所以这里没有写。
然后调用redisService.GetCoupons函数查找查询用户拥有的所有优惠券:
// 从缓存获取某个用户的所有优惠券
func GetCoupons(userName string) ([]model.Coupon, error) {
var coupons []model.Coupon
hasCouponsKey := getHasCouponsKeyByName(userName)
couponNames, err := data.GetSetMembers(hasCouponsKey)
if err != nil {
println("Error when getting coupon members. " + err.Error())
return nil, err
}
// TODO: 使用数组, 不使用slice append
for _, couponName := range couponNames {
coupon := GetCoupon(couponName)
coupons = append(coupons, coupon)
}
return coupons, nil
}
首先获取对应的key:coupon.userName-has
,使用Redis Smembers 命令返回该coupon.userName-has
集合中的所有的成员,其实就是看该用户拥有的所有优惠券。这一步也只是拿到用户拥有的优惠券名而已,为了获取优惠券的完整详细信息,还需要调用GetCoupon函数,从Hash表中查询出优惠券的完整信息:
key := getCouponKeyByName(couponName)
values, err := data.GetMap(key, "id", "username", "couponName", "amount", "left", "stock", "description")
//...省略格式检查和转换
return model.Coupon{
Id: id,
Username: values[1].(string),
CouponName: values[2].(string),
Amount: amount,
Left: left,
Stock: stock,
Description: values[6].(string),
}
其实就是先得到优惠券对应的key:coupon.couponName-info
,然后使用redis的HMGet命令,根据key查找出优惠券对应的详细信息,然后返回。
拿到了查询出来的优惠券,还要调用ParseSellerResCoupons或者ParseCustomerResCoupons函数对优惠券信息进行解析(其中商家可以看到优惠券剩余数量,用户不能看到)
重点看这部分与redis的交互:
// ---用户抢优惠券。后面需要高并发处理---
// 先在缓存执行原子性的秒杀操作。将原子性地完成"判断能否秒杀-执行秒杀"的步骤
_, err := redisService.CacheAtomicSecKill(claims.Username, paramSellerName, paramCouponName)
if err == nil {
//log.Println(fmt.Sprintf("result: %d", secKillRes))
coupon := redisService.GetCoupon(paramCouponName)
// 交给[协程]完成数据库写入操作
SecKillChannel <- secKillMessage{claims.Username, coupon}
ctx.JSON(http.StatusCreated, gin.H{ErrMsgKey: ""})
return
} else {
if redisService.IsRedisEvalError(err) {
log.Printf("Server error" + err.Error())
ctx.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{ErrMsgKey: err.Error()})
return
} else {
//log.Println("Fail to fetch coupon. " + err.Error())
ctx.JSON(http.StatusNoContent, gin.H{})
return
}
首先是调用redisService.CacheAtomicSecKill执行原子性的秒杀事务。这是最关键的函数:
// 尝试在redis进行原子性的秒杀操作
func CacheAtomicSecKill(userName string, sellerName string, couponName string) (int64, error) {
// 根据sha,执行预先加载的秒杀lua脚本
userHasCouponsKey := getHasCouponsKeyByName(userName)
couponKey := getCouponKeyByName(couponName)
res, err := data.EvalSHA(secKillSHA, []string{userHasCouponsKey, couponName, couponKey})
if err != nil {
return -1, redisEvalError{}
}
// 该lua脚本应当返回int值
couponLeftRes, ok := res.(int64)
if !ok {
return -1, CouponLeftResError{res}
}
// 此处的-1, -2, -3 和 >=0的判断依据, 与secKillSHA变量lua脚本的返回值保持一致
// 请看secKillSHA
switch {
case couponLeftRes == -1:
return -1, userHasCouponError{userName, couponName}
case couponLeftRes == -2:
return -1, noSuchCouponError{sellerName, couponName}
case couponLeftRes == -3:
return -1, noCouponLeftError{sellerName, couponName}
case couponLeftRes == 1: // left为0时, 就是存量为0, 那就是没抢到, 也可能原本为1, 抢完变成了0.
return couponLeftRes, nil
default: {
log.Fatal("Unexpected return value.")
return -1, CouponLeftResError{couponLeftRes}
}
}
}
传入的参数有userName(登录用户名),sellerName(要抢的优惠券对应的商家名)和couponName(优惠券名),首先根据username和couponName获取对应的key,然后调用redis的函数EvalSha执行初始化时已经预加载好的lua脚本,注意给脚本传参的三个参数是userHasCouponsKey, couponName, couponKey,可以回顾前面lua脚本部分,三个参数是一一对应的:
-- KEYS[1]: hasCouponKey "{username}-has"
-- KEYS[2]: couponName "{couponName}"
-- KEYS[3]: couponKey "{couponName}-info"
lua脚本执行完毕后得到返回值,根据返回值判断执行抢购事务的结果,无非就是以下几种错误:
- 用户已经有一张同类的优惠券
- redis中不存在这种优惠券
- redis中存在这种优惠券,但是已经全卖完了
如果条件都满足,则可以抢购,lua脚本中执行了以下两个redis事务:
-- User gets the coupon --
redis.call("hset", KEYS[3], "left", couponLeft - 1);
redis.call("SADD", KEYS[1], KEYS[2]);
先是调用redis的hset命令,找到KEYS[3]对应的键值对,把fields域中的“left”字段赋值为couponLeft - 1,(couponLeft 是脚本前面查出来的相同字段的值),其实就是使哈希表中这种优惠券的剩余数目减一。
再然后调用redis的SADD命令,在Set集合{username}-has
添加一条记录couponName
,就是说该登录用户抢到了这张优惠券。
如果抢购成功,首先调用redisService.GetCoupon函数得到这种优惠券的结构体(结构与数据库中的coupon表一致,而且此时Left字段已经减一),然后把登录用户名和这个结构体送到channel中,交由消费者goroutine处理即可。如果抢购失败,按要求报错即可。
当然还有其他细节,比如说conf/conf.go
里写各种服务的参数之类的,都是细枝末节,就不细讲了。