目錄

• 一、為什么難
• 二、常見架構
• 三、優化方向
• 四、優化細節
• 五、Redis
• 六、總結

一、為什么難

秒殺系統難做的原因：庫存只有一份，所有人會在集中的時間讀和寫這些數據。例如小米手機每周二的秒殺，可能手機只有1萬部，但瞬時進入的流量可能是幾百幾千萬。又例如12306搶票，亦與秒殺類似，瞬時流量更甚。這篇文章主要介紹了秒殺場景的緩存、隊列、鎖使用Redis優化設計方案，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

主要需要解決的問題有兩個：

• 高并發對數據庫產生的壓力
• 競爭狀態下如何解決庫存的正確減少（超賣問題）

對于第一個問題，已經很容易想到用緩存來處理搶購，避免直接操作數據庫，例如使用Redis。重點在于第二個問題，常規寫法：
查詢出對應商品的庫存，看是否大于0，然后執行生成訂單等操作，但是在判斷庫存是否大于0處，如果在高并發下就會有問題，導致庫存量出現負數

二、常見架構

流量到了億級別，常見站點架構如上：

• 瀏覽器端，最上層，會執行到一些JS代碼
• 站點層，這一層會訪問后端數據，拼html頁面返回給瀏覽器
• 服務層，向上游屏蔽底層數據細節
• 數據層，最終的庫存是存在這里的，mysql是一個典型

三、優化方向

1）將請求盡量攔截在系統上游：傳統秒殺系統之所以掛，請求都壓倒了后端數據層，數據讀寫鎖沖突嚴重，并發高響應慢，幾乎所有請求都超時，流量雖大，下單成功的有效流量甚小【一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，基本沒有人能買成功，請求有效率為0】
2）充分利用緩存：這是一個典型的讀多寫少的應用場景【一趟火車其實只有2000張票，200w個人來買，最多2000個人下單成功，其他人都是查詢庫存，寫比例只有0.1%，讀比例占99.9%】，非常適合使用緩存。

四、優化細節

4.1）瀏覽器層請求攔截

點擊了“查詢”按鈕之后，系統那個卡呀，進度條漲的慢呀，作為用戶，我會不自覺的再去點擊“查詢”，繼續點，繼續點，點點點。。。有用么？平白無故的增加了系統負載（一個用戶點5次，80%的請求是這么多出來的），怎么整？

a 產品層面，用戶點擊“查詢”或者“購票”后，按鈕置灰，禁止用戶重復提交請求
b JS層面，限制用戶在x秒之內只能提交一次請求

如此限流，80%流量已攔。

4.2）站點層請求攔截與頁面緩存

瀏覽器層的請求攔截，只能攔住小白用戶（不過這是99%的用戶喲），高端的程序員根本不吃這一套，寫個for循環，直接調用你后端的http請求，怎么整？

a 同一個uid，限制訪問頻度，做頁面緩存，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面
b 同一個item的查詢，例如手機車次，做頁面緩存，x秒內到達站點層的請求，均返回同一頁面

如此限流，又有99%的流量會被攔截在站點層

4.3）服務層請求攔截與數據緩存站點層的請求攔截，只能攔住普通程序員，高級黑客，假設他控制了10w臺肉雞（并且假設買票不需要實名認證），這下uid的限制不行了吧？怎么整？

a 大哥，我是服務層，我清楚的知道小米只有1萬部手機，我清楚的知道一列火車只有2000張車票，我透10w個請求去數據庫有什么意義呢？對于寫請求，做請求隊列，每次只透有限的寫請求去數據層，如果均成功再放下一批，如果庫存不夠則隊列里的寫請求全部返回“已售完”

b 對于讀請求，還要我說么？cache抗，不管是memcached還是redis，單機抗個每秒10w應該都是沒什么問題的

如此限流，只有非常少的寫請求，和非常少的讀緩存mis的請求會透到數據層去，又有99.9%的請求被攔住了

4.4）數據層到了數據這一層，幾乎就沒有什么請求了，單機也能扛得住，還是那句話，庫存是有限的，小米的產能有限，透這么多請求來數據庫沒有意義。

4.5）mysql批量入庫提高INSERT效率

五、Redis

使用redis隊列（list），push和pop操作保證了原子性的實現。即使有很多用戶同時到達，也是依次執行。（mysql事務在高并發下性能下降很厲害）

先將商品庫存存入隊列：

<?php  $store=1000;  //商品庫存$redis=new Redis();  $result=$redis->connect("127.0.0.1",6379);  $res=$redis->llen("goods_store");   for($i=0; $i<$store; $i++){      $redis->lpush("goods_store",1);  }  echo $redis->llen("goods_store");  ?>

客戶執行下單操作：

$redis=new Redis();  $result=$redis->connect("127.0.0.1",6379);$count = $redis->lpop("goods_store");if(!$count){    echo "搶購失敗！";    return;}

緩存也是可以應對寫請求的，比如我們就可以把數據庫中的庫存數據轉移到Redis緩存中，所有減庫存操作都在Redis中進行，然后再通過后臺進程把Redis中的用戶秒殺請求同步到數據庫中

六、總結

沒什么總結了，上文應該描述的非常清楚了，對于秒殺系統，再次重復下兩個架構優化思路：
1）盡量將請求攔截在系統上游2）讀多寫少經量多使用緩存3) redis隊列緩存 + mysql 批量入庫

到此這篇關于秒殺場景的緩存、隊列、鎖使用Redis優化設計方案的文章就介紹到這了,更多相關Redis秒殺優化設計內容請搜索以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持！