用Redis缓存来提升抽奖数据处理效率，速度真的快不少了

（根据CSDN博客文章《使用Redis优化抽奖系统，性能提升十倍》中的核心思想进行阐述）

我之前负责过一个线上抽奖活动的项目，一开始真是被高并发搞得焦头烂额，活动还没开始，服务器就严阵以待，数据库更是如临大敌，抽奖嘛，核心就是两步：一是检查用户有没有抽奖资格（比如是否已经抽过、积分够不够），二是从奖品池里随机选一个奖品,然后更新用户中奖记录和奖品库存。

最开始，我们想的很简单，所有逻辑都直接和MySQL数据库打交道，用户一点击“抽奖”按钮，后台就执行一连串操作：先查一下这个用户今天抽没抽过，然后计算还剩多少奖品，接着用SQL的ORDER BY RAND()随机选一个，最后把用户中奖记录插进去，再把奖品库存减一，这一套流程下来,每个请求都要在数据库里做好几次操作。

平时人少还好，一到活动高峰期，比如整点抢购或者大V转发后，瞬间涌进来几万人同时点击抽奖，数据库的连接池瞬间就被占满了，新的请求只能排队等着，最要命的是那个ORDER BY RAND()，当数据量大的时候，它会让整个表变得特别慢，严重拖累数据库性能，结果就是，页面一直转圈圈，用户等得不耐烦就一直点，产生更多无效请求，形成恶性循环，后台监控报警响个不停，不是连接超时就是数据库CPU飙到100%，用户体验极差,技术团队也疲于奔命。

后来，我们下定决心引入Redis来解决这个问题，Redis的数据都在内存里，读写速度比存在硬盘上的MySQL快太多了，简直是天壤之别,我们是怎么做的呢？

我们把用户的抽奖资格检查完全放在了Redis里，为每个活动创建一个Set集合，每当一个用户抽完奖，我们就把他的用户ID塞进这个Set里，下次他再想来抽奖，系统不用再去麻烦数据库，直接问Redis一句：“这个Set里有这个用户ID吗？”Redis瞬间就能返回“有”或者“没有”,这一步的速度提升就非常明显。

也是最关键的一步，我们彻底改造了奖品池和抽奖逻辑，我们不再从数据库里随机选奖品，而是在活动开始前，就把所有待抽的奖品信息“预热”到Redis的一个List列表里，比如一等奖10个，二等奖100个，我们就生成一个包含10个“一等奖”和100个“二等奖”的列表，然后用Redis的命令把这个列表的顺序彻底打乱，这样，这个List就变成了一个真正随机、无序的奖品池。

当用户通过资格检查后，抽奖动作就变得异常简单和快速：直接从奖品池List的头部弹出一个奖品，这个操作是原子的，意味着即使一万人同时执行这个命令，Redis也会确保每个用户拿到不同的奖品，绝对不会出现奖品超发或者两个人抢到同一个奖品的情况,这个过程几乎不耗费什么时间。

我们并不是完全不用MySQL了，中奖的记录我们还是会异步地存入数据库，作为永久记录，但在抽奖的那个瞬间，核心的压力全部由Redis扛住了，数据库只负责在后台安静地、批量地处理中奖数据,压力小了很多。

这个方案上线之后，效果立竿见影，最直观的感受就是，服务器和数据库的监控图表变得异常平稳，CPU使用率大幅下降，用户的抽奖体验更是发生了质的飞跃，几乎能做到“点击即响应”，再也没有了烦人的卡顿和等待，整个活动的处理能力提升了远远不止十倍，轻松应对了之前让我们恐惧的流量高峰，可以说，用Redis来做抽奖这类高并发场景的缓存，真的是一个非常有效且必要的选择，速度的提升是实实在在、感受得到的。