学习

使用 Redis 构建快闪店应用程序

作者

Ajeet Raina, Redis 前开发者增长经理

快闪店正成为零售商创造新收入来源、吸引客户、测试产品概念或清理多余库存的流行渠道。由于这种商店旨在快速搭建并在不久后关闭，因此花大量时间进行开发是没有意义的。借助合适的 Redis 模块，您可以轻松构建强大的客户体验，而无需大量开发工作。

这个快闪店演示展示了一家销售单一产品且有 10,000 件库存可供购买的公司。每位客户限购一件，销售仅持续 10 分钟，因此订单处理必须是即时的。该演示展示了如何使用 Redis Streams、Redis Time Series、RedisGears 和 Grafana 的 Redis 数据源实时可视化数据管道。

步骤 1. 克隆仓库#

git clone https://github.com/redis-developer/redis-pop-up-store/

步骤 2. 运行应用#

docker-compose up -d

步骤 3. 访问 Grafana 仪表板#

打开 http://IPAddress:3000 访问 Grafana 仪表板

Grafana 每 5 秒查询 streams 和 Time-Series 键，使用 Grafana Redis 数据源显示样本。此 Grafana 仪表板显示

•可用产品：产品键的值，随着订单完成而减少
•客户下单、订单处理和订单完成：queue:customers、queue:orders 和 queue:complete streams 的长度
•客户溢出：客户提交的订单与完成订单之间的差额
•客户下单：5 秒内创建的订单
•队列中的订单：等待处理的订单
•完成流：5 秒内完成的订单

工作原理#

•Node.js 脚本向 Customers 和 Orders streams 添加随机数据
•RedisGears 使用 StreamReader 监控所有 queue: 键并添加 Time-Series 样本

# Add Time-Series
def tsAdd(x):
   xlen = execute('XLEN', x['key'])
   execute('TS.ADD', 'ts:len:'+x['key'], '*', xlen)
   execute('TS.ADD', 'ts:enqueue:' + x['key'], '*', x['value'])


# Stream Reader for any Queue
gb = GearsBuilder('StreamReader')
gb.countby(lambda x: x['key']).map(tsAdd)
gb.register(prefix='queue:*', duration=5000, batch=10000, trimStream=False)

•
另一个 RedisGears 脚本完成订单
- •将数据添加到 queue:complete stream
- •删除客户订单
- •减少产品数量
- •截断 Orders 队列

# Complete order
def complete(x):
    execute('XADD', 'queue:complete', '*', 'order', x['id'],
            'customer', x['value']['customer'])
    execute('XDEL', 'queue:customers', x['value']['customer'])
    execute('DECR', 'product')


# Stream Reader for Orders queue
gb = GearsBuilder('StreamReader')
gb.map(complete)
gb.register(prefix='queue:orders', batch=3, trimStream=True)