目录

• • 需求分析
  • 架构设计
  • 编码实现
  • 拓展

需求分析

首先想到发红包的流程
1.发红包
2.抢红包
3.记录红包(记录谁抢了多少+防止重复抢+如果红包到齐没有抢完，需要退回)
4.红包算法，保证每个红包大致有个范围，大家抢的差不多

需求分析

1. 各种节假日，发红包+抢红包，不说了，100%高并发业务要求，不能用mysql来做，要用redis
2. 一个总的大红包，会有可能拆分成多个小红包，总金额= 分金额1+分金额2+分金额3…分金额N
3. 每个人只能抢一次，你需要有记录，比如100块钱，被拆分成10个红包发出去，总计有10个红包，抢一个少一个，总数显示(10/6)直到完，需要记录那些人抢到了红包，重复抢作弊不可以。
4. 有可能还需要你计时，完整抢完，从发出到全部over，耗时多少？
5. 红包过期，或者群主人品差，没人抢红包，原封不动退回。
6. 红包过期，剩余金额可能需要回退到发红包主账户下。

架构设计

1.发红包
思考两个问题

1.你觉得redis哪个数据结构满足？

list
有人就会问set不可以吗？
不可以，set会去重，举个例子100元的红包，分成4个，如果分成[10,20,20,15,35],那么就会变成4个，不满足
可以拓展一下list(lpush是往头插入)

2.高并发操作，你觉得发红包需要加锁吗，如果加锁，加什么锁？

不加锁
加锁的本质是多人来抢，发红包是一个线程

2.抢红包

1.抢红包需要加锁吗?

用list.pop，因为redis的命令本身就是原子性，不用额外加锁且保证了锁的效果。(重点:redis的命令本身就是原子性,所以不会抢占)
每人一次且有抢红包记录

3.记红包
使用hash

4.拆红包
拆红包算法
1.所有人抢到金额之和等于红包金额，不能超过，也不能少于。
2.每个人至少抢到一分钱。
3.要保证所有人抢到金额的几率相等。

二倍均值法
剩余红包金额为M，剩余人数为N，那么有如下公式：
每次抢到的金额 = 随机区间 （0， (剩余红包金额M ÷ 剩余人数N ) X 2）
这个公式，保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。

举个例子：
假设有10个人，红包总额100元。
第1次：
100÷10 X2 = 20, 所以第一个人的随机范围是（0，20 )，平均可以抢到10元。假设第一个人随机到10元，那么剩余金额是100-10 = 90 元。
第2次：
90÷9 X2 = 20, 所以第二个人的随机范围同样是（0，20 )，平均可以抢到10元。假设第二个人随机到10元，那么剩余金额是90-10 = 80 元。
第3次：
80÷8 X2 = 20, 所以第三个人的随机范围同样是（0，20 )，平均可以抢到10元。 以此类推，每一次随机范围的均值是相等的。

编码实现

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.google.common.primitives.Ints;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import javax.annotation.Resource;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@RestController
public class RedPackageController {public static final String RED_PACKAGE_KEY = "redpackage:";public static final String RED_PACKAGE_CONSUME_KEY = "redpackage:consume:";@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 拆分+发送红包* http://localhost:5555/send?totalMoney=100&redPackageNumber=5* @param totalMoney* @param redPackageNumber* @return*/@RequestMapping("/send")public String sendRedPackage(int totalMoney,int redPackageNumber){//1 拆红包，总金额拆分成多少个红包，每个小红包里面包多少钱Integer[] splitRedPackages = splitRedPackage(totalMoney, redPackageNumber);//2 红包的全局IDString key = RED_PACKAGE_KEY+IdUtil.simpleUUID();//3 采用list存储红包并设置过期时间redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key,splitRedPackages);redisTemplate.expire(key,1,TimeUnit.DAYS);return key+"\t"+"\t"+ Ints.asList(Arrays.stream(splitRedPackages).mapToInt(Integer::valueOf).toArray());}/*** http://localhost:5555/rob?redPackageKey=上一步的红包UUID&userId=1* @param redPackageKey* @param userId* @return*/@RequestMapping("/rob")public String rodRedPackage(String redPackageKey,String userId) {//1 验证某个用户是否抢过红包Object redPackage = redisTemplate.opsForHash().get(RED_PACKAGE_CONSUME_KEY + redPackageKey, userId);//2 没有抢过就开抢，否则返回-2表示抢过if (redPackage == null) {// 2.1 从list里面出队一个红包，抢到了一个Object partRedPackage = redisTemplate.opsForList().leftPop(RED_PACKAGE_KEY + redPackageKey);if (partRedPackage != null) {//2.2 抢到手后，记录进去hash表示谁抢到了多少钱的某一个红包redisTemplate.opsForHash().put(RED_PACKAGE_CONSUME_KEY + redPackageKey,userId,partRedPackage);System.out.println("用户: "+userId+"\t 抢到多少钱红包: "+partRedPackage);//TODO 后续异步进mysql或者RabbitMQ进一步处理return String.valueOf(partRedPackage);}//抢完return "errorCode:-1,红包抢完了";}//3 某个用户抢过了，不可以作弊重新抢return "errorCode:-2,   message: "+"\t"+userId+" 用户你已经抢过红包了";}/*** 1 拆完红包总金额+每个小红包金额别太离谱* @param totalMoney* @param redPackageNumber* @return*/private Integer[] splitRedPackage(int totalMoney, int redPackageNumber) {int useMoney = 0;Integer[] redPackageNumbers = new Integer[redPackageNumber];Random random = new Random();for (int i = 0; i < redPackageNumber; i++) {if(i == redPackageNumber - 1) {redPackageNumbers[i] = totalMoney - useMoney;}else{int avgMoney = (totalMoney - useMoney) * 2 / (redPackageNumber - i);redPackageNumbers[i] = 1 + random.nextInt(avgMoney - 1);}useMoney = useMoney + redPackageNumbers[i];}return redPackageNumbers;}
}

发红包

抢红包

拓展

案例有许多红包记录了，如何批量删除

redis-cli keys "red*" |xargs redis-cli del