借助Redis限流实现秒杀的可行方案（限流redis秒杀方案）

借助Redis限流实现秒杀的可行方案

秒杀活动是给消费者在特定的时间内提供一种有限商品的购买活动，它的热门性毋庸置疑，然而，当冲击太大，可能会引发一些负面影响，比如超过预算或后台支付等，因此，需要制定一套可行的策略进行限流以抵御百万级流量和负载峰值的瞬时增长，这里我们将讨论使用Redis来实现秒杀的限流方案。

首先，我们可以使用一张Redis表来存储每一秒杀商品的最大限制数量，比如：

“`shell

hset seckill_limit sec_id number

#sec_id：秒杀的ID号 numberlimits：最大限购数量

其次，为了实现实时的限流，我们可以借助Redis的计数器来实现，每次客户端请求都从Redis计数器来减一，当它小于0时，代表秒杀体验库存已经用完，相应的，我们还可以使用Redis中的Sorted Set来保存各种秒杀任务的分数，已实现自动清除失效的计数器，从而控制系统性能，代码大概如下：

```python
pipe = connection.pipeline()
# 先减少库存
pipe.decr('seckill:' + sec_id)
# 可以在这里做额外的操作
pipe.execute()

最后，通过布隆过滤器的可靠性也可以帮助我们过滤掉大量的请求，从而节约系统资源：

“`python

def limit_request(request):

# 构建布隆过滤器

filter = BloomFilter(0.001,1000)

# 将请求的参数加入到过滤器当中

if(filter.isContains(request)):

# 说明已经加入过布隆过滤器

yield “请求太频繁”

else:

filter.insert(request)

# 进行正常的业务处理

yield bussiness

综上，借助Redis限流可以有效的保证秒杀系统的性能，使得消费者可以获得良好的体验，而通过恰当的方法，比如使用表来存储最大限制、布隆过滤器的过滤也可以有效的降低请求压力，从而获得更好的性能。