秒杀Redis驱动性能突飞猛进（秒杀优化redis）

秒杀算法主要用于处理像电商销量、节假日大型优惠活动中类似的高流量场景，这里是需要重点考虑用户体验和服务器安全性，将大量请求集中处理，也正是秒杀活动引发的热议。秒杀这类应用都面临着大量并发请求，秒杀系统就要求同一时刻，可以处理大量请求，从而满足用户的需求：可以抢购到商品。为了应对高吞吐量的请求，提高系统的性能和安全性，合理的缓存技术就显得尤为重要。

在秒杀场景中，缓存服务器对用户并发请求具有重要的作用，它可以负责一定量的查询请求，减轻数据库服务器的压力，达到提升系统性能的目的。为此，使用Redis作为缓存服务器，将场景中的请求写入Redis，可实现处理大并发请求的能力，主要原因是Redis的极高的数据读取性能，能有效的提高系统性能，降低延迟。

具体来看，可以采用如下3个步骤来实现缓存技术的优化：

1.预加载数据库的数据：可实现预先加载数据库中的商品数据，利用Redis服务器快速读取数据，提高系统吞吐量。

2.控制并发请求：可以采用抢购限流功能，将抢购并发请求转移到Redis客户端，增加系统可拓展性。

3.实现双重保险：引入双重缓存技术，使Redis内存中的缓存数据和数据库中数据保持同步，考虑到网络的不稳定性，可添加缓冲队列，将一部分数据缓存在缓冲队列中，消费端从缓冲队列中获取数据，实现数据保持一致性。

利用Redis服务器的高性能和可实现秒杀思路，可以更加高效的实现大规模秒杀场景，对于提升系统的吞吐量以及安全性具有重要意义。下面将代码用于简单模拟一次Redis缓存库的使用，实现秒杀功能。

Step 1:预载数据库中的秒杀商品

“`java

/**

* 预载秒杀商品

*/

public void preloadSaleProducts(){

//从数据库加载秒杀商品至缓存

List productList = getProductListFromDB();

//若秒杀商品存在，都加载到缓存Redis

if(productList != null && productList.size() > 0){

for(Product product : productList){

//key-value键值对，key=productId

String key = “product_” + product.getProductId();

//将商品库存数存入缓存

redisTemplate.opsForValue().set(key, product.getStockNum());

}

}

}

Step 2:控制秒杀并发请求

```java
/**
 * 控制秒杀并发,抢购
 * @param productId 商品id
 * @param num 购买数量
 */
public boolean saleProduct(int productId, int num){
    //key：存放在Redis中的商品id
    String key = "product_" + productId;
    //使用setnx如果设置成功，说明抢库存成功：可扣减库存
    Boolean stockFlag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, num);
    if(stockFlag){
        //减少库存
        int stockNum = reduceStockNum(productId, num);
        if(stockNum > 0){
            //减少库存成功：下单逻辑
            addOrderInfo(productId, num);
            return true;
        }
    }
    return false;
}

Step 3:实现双重缓存

“`java

/**

* 实现双重缓存

* @param productId 商品id

*/

public boolean doubleCache(int productId){

//