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本文目录

一、秒杀系统分析

二、秒杀系统整体设计

1、前端预处理

2、Redis全链路支持

三、Redis实现库存扣减

1、​​​​​​​​​​​​​​为什么库存扣减不放到数据库中

2、基于Redis分布式锁的扣减库存

3、基于lua脚本(原子性)的扣减库存

总结​​​​​​​

本文导读

本文首先对秒杀系统进行整体分析，通过分析得出前端预处理、Redis全链路支持的秒杀系统整体的设计，最后给出Redis实现库存扣减，为什么不放到数据库中，以及使用Redis分布式锁、lua脚本的两种实现。

一、秒杀系统分析

秒杀活动一般是传统电商和直播电商吸引人气的活动，会对部分商品进行低价秒杀销售。秒杀活动的持续时间很短，但访问量很大，秒杀系统需要一个能够应对这种爆炸性和类似攻击的访问模型。

由于对业务前端的访问量巨大，系统对后端数据的访问也将在短时间内爆发。因此，需要设计好数据存储资源。虽然秒杀活动的持续时间很短，但在活动期间会给整个业务系统带来巨大的负载。业务系统需要制定各种策略以避免系统过载和停机。

此外业务请求的数量远远大于销售量。其中大多数是无法成功购买的请求，系统需要提前规划处理策略（请求失败策略），由于销售活动中商品价格低廉，存在套利空间，各种非法欺诈手段层出不穷，因此需要提前制定预防策略（防刷防黄牛防黑灰产机制等等）。

二、秒杀系统整体设计

1、前端预处理

在秒杀活动之前，用户会不断刷新商详页，这将导致详情页面的瞬时请求量急剧增加。一般的解决方案是尝试使业务详细信息页面的页面元素静态，然后使用CDN或浏览器来存储这些静态元素。这样大量请求可以通过CDN或浏览器直接缓存，不会到达服务器，从而降低了服务器的压力。

在Web服务器中执行各种服务预处理，检查用户的访问权限，并识别并发刷单行为。同时，在真正服务之前，还应进行服务前检查，以避免过度销售。如果发现售出数量已达到秒数，则直接结束。

2、Redis全链路支持

秒杀简而言之，有三个操作：库存检查、库存扣减和订单处理。

因为每个秒杀请求都会查询库存，只有在请求找到库存余额后，才会执行后续的库存扣减和订单处理。因此，这一阶段最大的并发压力是库存检查操作。为了支持大量高度并发的库存检查请求，我们需要在这一阶段使用Redis保存库存，以便请求可以直接从Redis读取库存并进行检查。

订单处理需要在数据库维度中执行。订单处理将涉及多个相关操作，如付款、货物交付、物流等。这些操作本身涉及数据库中的多个数据表，为了确保处理的事务，需要在数据库中完成，同时预防资损问题。

除此之外，在处理业务请求时，所有操作都应尽可能通过Redis缓存交互完成。因为秒杀商品的时间很少，所有相关信息都加载到内存中，缓存暂时用作存储，不会带来太大的成本负担。为秒杀产品建立商品信息缓存，并预热和加载所有目标产品。同时，为秒杀产品构建独立的库存缓存，以加快库存检测。这样，我们可以通过秒杀商品列表的缓存快速查询商品的信息。通过库存缓存，我们可以快速确定秒杀活动的过程，并便于在高效交易或非销售商品后快速检测和退货。在用户抢购商品后，他们需要交易、修改库存、付款和结算等相关操作，可以先利用消息队列异步分发事件信息。

三、Redis实现库存扣减

1、​​​​​​​​​​​​​​为什么库存扣减不放到数据库中

额外费用，库存数保存在Redis中，库存数的最新值保存在数据库中。因此，数据库更新后，需要与Redis同步。该过程增加了额外的操作逻辑和成本。

订单超过实际库存，出现超卖。由于数据库处理速度缓慢，库存余额无法及时更新，这将导致大量库存检查请求读取旧库存值并下订单，订单量将大于实际库存，导致超卖，不符合业务层面的要求。

因此，我们需要直接在Redis中进行库存扣减。具体操作是，一旦库存检查完成，此时库存过剩，我们将立即扣除Redis中的库存。此外，为了避免请求查询旧库存值，库存检查和库存扣除这两个操作需要确保原子性。

2、基于Redis分布式锁的扣减库存

使用分布式锁来支持秒杀场景的具体方法是，要求客户端首先向Redis申请分布式锁，只有请求了锁的客户端才能执行库存检查和库存扣除。此时，大多数秒杀请求将被拦截，因为它们无法获取锁。同时，切片集群中的不同实例可以分别用于存储分布式锁和商品库存信息。使用此保存方法后，秒杀请求会首先访问保存分布式锁的实例。

3、基于lua脚本(原子性)的扣减库存

在秒杀场景中，库存检查和库存扣减这两个操作应该一起执行，直接的方法是使用Redis原子操作,原子操作可以是Redis本身或Lua脚本提供的原子命令。因为库存检查和库存扣除是两个操作，不能用一个命令完成，所以我们需要使用Lua脚本以原子方式执行这两个操作。

获取商品库存信息;
将总库存转换为数值;
将已被秒杀的库存转换为数值;
if (如果当前请求的库存量加上已被秒杀的库存量仍然小于总库存量) {更新已秒杀的库存量;
}local skuInfoCount = redis.call('skuId',……); // 获取商品库存信息
local stockCount = tonember(skuInfoCount[1]); // 库存总数
local orderCount = tonember(skuInfoCount[2]); // 已被秒杀的库存
if orderCount+当前线程请求的商品数量 < stockCount then redis.call(  , k); // 
end return 0;

总结

本文首先对秒杀系统进行整体分析，通过分析得出前端预处理、Redis全链路支持的秒杀系统整体的设计，最后给出Redis实现库存扣减，为什么不放到数据库中，以及使用Redis分布式锁、lua脚本的两种实现。

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