基于Redis实现高并发抢券系统的数据同步方案详解
在高并发抢券系统中，我们通常会将用户的抢券结果优先写入 Redis，以保证系统响应速度和并发处理能力。但数据的最终一致性要求我们必须将这些结果最终同步到 MySQL 的持久化库中。本文将详细介绍一种基于线程池 + Redis Hash 扫描的异步数据同步方案，助力构建高性能的电商系统。
一、同步方案整体思路
我们将抢券成功的用户信息（如用户ID、活动ID）先写入 Redis 的 Hash 结构中，并使用特定的 key 格式分散压力，如：
QUEUE:COUPON:SEIZE:SYNC:{活动id % 10}
随后由定时任务启动线程池，扫描这些同步队列，从 Redis 中批量读取数据并写入 MySQL 的 coupon 表中。写入成功后，再从 Redis 中删除对应的记录，实现一次完整的同步。
同步流程如下：
-
Redis记录用户抢券成功信息（Hash结构）。
-
每分钟启动一次同步定时任务。
-
任务从多个同步队列中并发读取数据。
-
将数据写入数据库后，从 Redis 中删除。
二、线程池配置方案
我们使用 Spring 定义一个线程池，核心代码如下：
@Configuration
public class ThreadPoolConfiguration {@Bean("syncThreadPool")public ThreadPoolExecutor synchronizeThreadPool(RedisSyncProperties redisSyncProperties) {int corePoolSize = 1;int maxPoolSize = redisSyncProperties.getQueueNum(); // 可配置队列个数long keepAliveTime = 120;TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;RejectedExecutionHandler rejectedHandler = new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy();return new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maxPoolSize, keepAliveTime, unit,new SynchronousQueue<>(), rejectedHandler);}
}
🚀 推荐使用 10~20 个线程作为最大线程数，视具体业务场景配置。
三、批量读取Redis Hash数据
Redis 使用游标扫描的方式批量获取数据，避免一次性读取过多带来的性能问题。
public void getData(String queue) {Cursor<Map.Entry<String, Object>> cursor = null;ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().count(10).build();try {cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(queue, scanOptions);List<SyncMessage<Object>> messages = cursor.stream().map(entry -> SyncMessage.builder().key(entry.getKey().toString()).value(entry.getValue()).build()).collect(Collectors.toList());messages.forEach(System.out::println);} finally {if (cursor != null) {cursor.close();}}
}
☝️ 注意：游标使用完必须关闭，避免资源泄漏。
四、测试验证效果
我们模拟多个线程处理多个队列，代码如下：
@Test
public void test_threadPool() throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {threadPoolExecutor.execute(new RunnableSimple(i));}Thread.sleep(3000); // 模拟线程池回收for (int i = 10; i < 20; i++) {threadPoolExecutor.execute(new RunnableSimple(i));}Thread.sleep(9999999); // 保证主线程不退出
}
日志输出示例：
获取QUEUE:COUPON:SEIZE:SYNC:{8}队列的数据1条
SyncMessage(key=1716346406098296832, value=1721415300848590848, data=null)
说明数据同步流程正确执行。
五、小结
本方案采用 Redis + 多线程 + 定时任务 的方式高效同步抢券结果至数据库，具备以下优势：
-
🚀 高并发性能强：Redis写入极快，异步处理减轻数据库压力。
-
🔁 数据一致性保障：写入成功后再清除Redis数据，避免数据丢失。
-
🧵 线程池灵活扩展：线程数可配置，适应不同并发规模。
-
🔍 批量处理高效：scan命令搭配Hash结构，读取性能优异。
在真实电商项目中，该方案已被多次验证，值得参考和实践。
如果你也在搭建类似的高并发系统，欢迎评论交流。如果本文对你有帮助，欢迎点赞 + 收藏！
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