一、思路分析
1. 如何确保【抢到红包的人机会绝对均等】
思路 1：【以空间换时间】给出一个 amount 以及 count，将红包进行拆分，并打乱存储在 Redis 的 Set 中，用户抢就 poll 一个。
思路 2：【以时间换空间】每个用户抢的时候，随机计算一个金额。
2. 并发场景下要处理的一些问题
问题 1：多个用户抢一个红包，如何确保红包不【超卖】？
问题 2：如何确保对于每一个红包，每个用户只能抢一次？
问题 3：如何创建数据库表？
问题 4：使用 Redis 如何保证 Redis 与 MySQL 的数据一致性？
问题 5：如何对并发性能进行一些优化？
二、进一步思考
因为一个红包数量不会很多，金额也不会很大，因此选择以空间换时间的方式来计算金额，因此引出：
1. 第一个问题：如何对红包金额进行拆分？
比如将 200 元发给 5 个人。方法有：
- 平均分配 + 扰动
- 二倍均值法：每次金额分布在
[0.01, 剩余平均金额 * 2]
这样，我们就通过二倍均值法实现了对红包金额的拆分，具体实现中，输入 redpocketAmount 与 count，返回 amountList。
我们可以将 amountList 存储在 Redis 的 List 数据类型中，并为它设置一个 key，比如 redpocket:{redpocketId}:amount。
2. 第二个问题：如何确保每个用户只能抢一次红包？
我们可以通过 Redis 的 Set 数据类型来完成：
通过给每个红包存储一个用户集合：
- Key 为:
redpocket:1:users - Value 为一个 SET，用于存储抢过此红包的用户 Id，比如：
{user1, user2, user3}
当用户抢红包的时候，可以通过判断用户 Id 在不在对应 redpocketId 存储的 set 中，存在则返回"已抢过该红包"，不存在则继续进行后续操作。
3. 第三个问题：如何确保红包不超卖？
假设一个红包 200 元被拆分成了 5 个金额，打乱顺序，存进 Redis：
redpocketId:1:amounts {55.68, 28.15, 45.91, 68.50, 1.76}
如果有 100 个用户同时抢红包（这 100 个用户之前都没抢过该红包），如何确保只有 5 个用户能抢到红包，并且金额之和正好等于 200 呢？
我的初步思路是：
- 判断
redpocketId:1:amount对应的列表长度是否大于 0 - 大于 0 则 poll 一个元素作为该用户抢到的金额；小于 0 则返回
- 然后将
userId加入到redpocketId:1:users存储的 Set 中
这里其实可以引出一个优化点：可以直接对于 List 进行 Poll 操作，通过判断元素值是否有效来决定是否执行后续操作，这样可以减少 Redis 命令的数量，带来一点优化。
那现在就变成下列步骤：
- 对于
redpocketId:1:amount对应的 List 进行 Poll 操作，判断 Poll 出来的值是否有效 - 有效则将值作为该用户抢到的金额，无效则返回
- 将
userId添加到redpocketId:1:users对应的 Set 中
这里又引出一个问题，这里有三条 Redis 命令：
- 查找
redpocket:1:users中是否有userId - Poll 一个 List 值作为抢到的红包金额
- 将
userId加入redpocket:1:users
需要实现哪几条 Redis 命令之间的原子性呢？
因为第一条命令其实是一个只读操作，在高并发场景下，即使多个请求同时读取，也不会产生数据不一致的问题。因此，这一步不需要强制的原子性保护。
对于后续的两条命令，如果不实现它俩之间的原子性，一个用户在很短的时间内可能会抢到两次红包。如果一个请求刚刚 Poll 了一个值，还没来得及写入 redpocket:1:users 的时候，第二个请求通过了判断，然后很快也 Poll 了一个值，这样就出现了一个用户能抢两次红包。所以这两条命令必须保持原子性。
厘清了命令之间的原子性关系，我们可以使用 Lua 脚本来实现命令 2 与命令 3 之间的原子性。
但是又出现了一个问题，因为 Redis 是工作在内存中的，最终还是要将用户抢红包数据持久化到数据库，那么应该如何建表呢？
4. 第四个问题：如何创建数据库表？
可以来思考一下后续是否还会使用这些数据？
我们可以联想一下微信红包的结果界面，会显示：
- 红包是谁发的？什么时候发的？总金额是多少？可以给几个人抢？
- 红包被哪些人抢了？抢了多少钱？什么时候抢的？
这样一套思考下来，我们可以实现两个数据库表：
- 红包信息表：
id,create_user,create_time,total_amount,count - 红包-用户表：
id,redpocket_id,user_id,amount,grab_time
需要补充的字段：
- 可以给红包信息表补充：红包类型、红包过期时间、红包描述、红包剩余面额、红包剩余个数、红包状态
- 关于红包剩余面额以及红包剩余个数字段，引入的话在读取频繁的场景下会带来一定的性能提升，但是也会增加维护数据一致性的成本，这里暂时就不考虑
其实一般发红包可能还涉及到用户账户等其他业务，如果红包过期金额会被退回，这部分比较复杂，暂时不考虑。
5. 第五个问题：如何确保 Redis 与 MySQL 的数据一致性？
首先来思考一下，需要实现怎样的一致性？强一致性？弱一致性？还是最终一致性？
我们可以结合场景来具体分析一下，抢红包很明显，它的业务周期很短暂，基本上抢完之后，就不会再进行修改了。但是它对于实时性的要求很高，而强一致性对于并发度是有一定牺牲的，因此我们要实现：最终一致性。
回归正题：如何确保 Redis 与 MySQL 的数据一致性？
既然要求的是最终一致性：我们可以选择通过消息队列来实现异步持久化：
- 当用户抢到一个金额时候，记录领取时间，同时生产一个消息队列消息
- 记录
user_id，记录redpocket_id，以及amount,grab_time，发送到消息队列 - 在消息队列的另一端，一个消费者专门负责读取消息，然后将这些信息更新到红包-用户表中
但是如果消息还没来得及更新到红包-用户表，这个时候有用户想查询红包领取信息，读到的数据就不是最新的，怎么办呢？思路如下：
- 评估不同业务场景下的延误时间，以及用户是否接受短暂的不一致
- 实时监控消息队列的各项指标，看看是否存在性能瓶颈。如果消息队列、以及消费端存在性能瓶颈，可以增加消费者实例，以及一些 MySQL 主从复制读写分离机制
- 考虑是否要把这些数据保存一份在 Redis 中，更新的话先更新 Redis 再更新 MySQL，但是先更新带来的数据不一致风险太大；如果采用其他的策略比如先更新数据库再删除缓存，并不能解决异步更新带来的延迟，不过可以解决因为 MySQL IO 瓶颈带来的延迟
- 最后如果对于数据一致性的要求特别苛刻，可以放弃异步更新方案，采纳其他更强的分布式事务协议
6. 第六个问题：如何进一步提升并发性能？
- 维护一个
redpocket:id:remainCount的变量，读这个比对 List Poll 性能会更好 - 使用 pipeline 机制将查找用户是否领取过红包与 Lua 脚本一起发送，减少传输 Redis 命令带来的网络开销
- 使用滑块锁机制，单独对每一个红包的金额加锁，避免对整个 List 加锁（但是可能会出现少卖的问题，需要一些额外的机制来处理，在红包数量较少的情况下，额外的处理机制可能会带来更多的性能开销）
- 消息队列相关的优化：比如之前说的增加消费实例
- 使用池化技术
- 使用集群技术：MySQL 分库分表、使用 Redis 集群
- 如果比如某个明星发红包，可以使用缓存预热，提前拆分红包，存入 Redis 中
