千万级用户ms级抽奖N名设计方案

作者：JavaEdge 2022-09-20 14:37:43数据库 MySQL 在用户关注直播间在写入MySQL关注用户表时，千万再往Redis增加一个userlist Set，用s级存储用户编号。抽奖可保证用户全局唯一（避免用户反复的设计取消和关注影响数据记录），且数据基于Hash乱序存储，千万取出的用s级直接就是随机值。

1 需求

大促节零点时，抽奖从关注的设计用户中抽出N个人进行礼品发放，预计全网超过千万用户参加关注抽奖活动，千万要求：

• 同一用户不能重复参与
• 同一用户不允许二次中奖

2 设计方案

2.1 最原始

rand()，用s级对每行随机产生一个随机数

select * from 关注用户表 order by rand() desc limit,0,100

预计千万级别的对技术倒排大概率凉凉。

2.2 N次随机选择SQL

效率可以，设计不过要先后执行两条SQL，千万并发时有原子性问题，用s级且RAND函数不能保证不重复中奖。抽奖

offset = SELECT FLOOR(RAND() * COUNT(*)) AS offset from 关注用户表
select * from 关注用户表 limit offset,1

2.3 Redis Set随机弹出

step1：在用户关注直播间在写入MySQL关注用户表时，再往Redis增加一个userlist Set，存储用户编号。可保证用户全局唯一（避免用户反复的取消和关注影响数据记录），且数据基于Hash乱序存储，取出的直接就是随机值。

sadd userlist xxxid

预计用户编号long类型，100万50MB， 1000万用户也仅500MB。

step2：抽奖时，直接使用spop，弹出随机的100个用户编号，该操作是原子性，先弹出再返回，在加上Redist命令队列单线程，不存在并发问题，杜绝重复中奖。

step3：执行1次select in，提取数据，因为都是通过主键提取，效率快也不存在in索引失效问题，但要注意in的数量上限是1000个，超过1000个备选项要拆成多个in。

 2.4 纯Redis

内存充足不差钱时可用。因为抽奖结果页面通常只显示用户昵称，还可使用Rdis提速，用内存换时间。

sadd userlist '123456:ikun'
sadd userlist '123456:akun'
sadd userlist '123456:bkun'

估算千万用户需3G内存，spop提取速度完全可控制在3ms内完成，且不重复。

Redis不怕Key多，只是怕大Key。测试结果：

1000次pop执行时间2565，即每次 pop 只需 2.5ms。

责任编辑：武晓燕 来源： JavaEdge ms级抽奖MySQL

(责任编辑：热点)