秒杀活动中 Redis 加速订单处理（订单放redis）

话虽如此，有时会有同时接收大量用户请求的情况，会出现就是第二种情况，主服务器的处理压力变得很高，而这种情况又叫火山效应（Volcano Effect），出现火山效应时，往往就是系统出现拥堵，用户端请求不能正常处理，造成损失。对于秒杀活动来说，这种情况就是订单处理不及时，不能顺利完成秒杀交易，而特别是在无限量秒杀活动中，系统拒绝服务（Rejected Service）就会导致用户抢购失败，从而影响了活动的正常进行，出现此情况时，用户的体验度将会直线下降。

其实，对于这种情况，可以使用一些性能优化的手段来解决，比如使用Redis缓存来处理秒杀活动中的订单处理。Redis缓存的原理是以内存的形式缓存数据，以此来大大减少数据库的访问压力。在Redis缓存中，我们可以将一些经常被读取的字段，比如订单数量、商品状态等相关字段，首先进行缓存，这样就可以节省大量时间，快速处理订单信息，有效的加速订单处理过程，大大提高用户的体验度，缩短处理的响应时间，并且可以有效的减轻主服务器的处理压力。

以下是具体的Redis缓存过程：

– 将经常被读取的字段放入Redis缓存中，如：

“`java

//设置订单数量

String orderNumKey = “OrderNum” + eventId;

jedis.set(orderNumKey, orderNum);

- 在用户发起秒杀请求时，从Redis缓存中获取订单数量，如：

```java
//获取订单数量
String orderNumKey = "OrderNum" + eventId;
Long orderNum = jedis.get(orderNumKey);

– 在处理完订单后，更新Redis中的订单数量，如：

“`java

//更新订单数量

String orderNumKey = “OrderNum” + eventId;

jedis.incrBy(orderNumKey, 1 )

以上，就是利用Redis缓存来加速秒杀活动中订单处理的过程。通过Redis缓存来快速获取秒杀活动中，经常被读取的字段数据，可以大大提高订单处理的效率，减轻主服务器的处理压力，而且大大地改善用户的体验度，提高活动的转化率。