利用redis妥善解决高并发超卖问题（redis解决高并发超卖）

利用redis妥善解决高并发超卖问题

在电商平台的高峰期，例如618、双11等活动，高并发让超卖问题成为了一个不可避免的难题。此时，如果不采取措施，就会导致用户购买失败、退款等问题，影响用户体验并且给运营带来直接经济损失。因此，如何妥善地处理高并发超卖问题，成为了电商平台需要解决的重大问题。

为了解决高并发超卖问题，利用redis服务器，可以通过以下步骤实现：

1.设置商品库存

无论是传统的MySQL数据库还是NoSQL数据库，如MongoDB等，都不是最好的选择。因为当多个线程同时请求不同商品的存货更新时，容易出现同时更新同一行时的冲突。这就需要我们引入Redis缓存，首先在Redis中设置每种商品的库存数量。

//假设有10个商品
for(int i=1;i
  //key为商品id，value为剩余库存数量
  redis.set("product:"+i,1000);
}

上述代码中，我们为10个商品设置了初始的库存数量为1000。可以根据需要自行修改。

2.监控商品库存

在用户抢购时，我们需要先检查剩下的库存是否可用。在Redis缓存中，我们利用watch命令和事务机制，实现对库存数量进行监控和更新操作。

//假设用户要购买第3号商品
redis.watch("product:3");  
int stock=Integer.parseInt(redis.get("product:3"));
if(stock>0){  //如果有库存
  Transaction transaction=redis.multi();
  transaction.decr("product:3");
  List

上述代码中，我们利用watch命令来监控第3号商品的库存变化。如果有库存，则开启一个事务，并执行decr操作将商品数量减一。若watch-key被Forcibly unloced，则表明被其他线程执行了更新操作，此时会返回null，事务会被取消。否则，更新操作执行成功，表示成功抢购，执行相应的业务逻辑（此处以user.buyProduct(3)为例）。

需要注意的是，事务仅仅保证自己watch的键值在中间没有被另外一个客户端改变，不能保证在transaction.exec()执行时键值仍然没有被改变（因为transaction.exec()执行时仍然存在并发），所以我们需要对exec()的返回值进行判断，来确定事务是否成功执行。

总结：

以上就是利用redis妥善处理高并发超卖问题的基本思路。相比于MySQL等关系型数据库，利用Redis缓存可以更好地避免数据库的读写冲突，提高了代码的执行效率和稳定性，从而更好地保障了电商平台的正常运营。