Redis秒杀数量突破100万（redis自增100万）

Redis秒杀数量突破100万！

Redis是一种快速、高效的键值存储系统，由于其出色的性能和可靠性，成为互联网公司极为受欢迎的数据存储方案。而在电商和在线购物平台中，秒杀活动已成为一个经典的销售策略，如何在高并发的情况下实现秒杀功能，成为了网站运营人员的核心问题。

在Redis中，有几种数据结构可以用来优化秒杀操作。比如列表、集合、有序集合等，不同的数据结构适用于不同的场景。下面，我们以计数器为例，介绍一下如何利用Redis实现高并发秒杀。

REDIS访问类

import redis
class RedisClient(object):

    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
        """
        初始化Redis连接
        """
        self.redis_conn = redis.StrictRedis(host=host, port=port, db=db)

    def incr(self, key):
        """
        对计数器key自增1
        """
        return self.redis_conn.incr(key)

    def get(self, key):
        """
        获取计数器key的值
        """
        return self.redis_conn.get(key)

在秒杀场景下，我们可以将商品信息和库存量都存储在Redis中。在秒杀开始前，我们可以通过Redis的incr方法将库存量写入到计数器中。每次有用户涌入到秒杀页面，就对库存量进行检查，如果计数器大于0，则说明商品还有库存可以被秒杀。当秒杀成功后，就将库存量减1，并将用户的订单信息存储到Redis中。

如下代码实现了秒杀功能的核心逻辑：

def secKill(redis_client, product_key, stock_key, user_order_key, user_id):
    # step 1: 判断库存是否足够
    stock_count = int(redis_client.get(stock_key) or 0)
    if stock_count 
        return False
    # step 2: 库存减一
    res = redis_client.incrby(stock_key, -1)
    if res 
        return False
    # step 3: 生成订单
    order_msg = "User %s has purchased the product %s." % (user_id, product_key)
    redis_client.rpush(user_order_key, order_msg)

    return True

在上面的代码中，product_key表示商品的唯一标识，stock_key表示库存量的计数器，user_order_key表示订单列表的键值。其中incrby方法比incr更加通用，可以增加指定的数量。

为了模拟高并发情况，我们可以在Web服务器中启动多个线程或进程，每个线程或进程都可调用上述秒杀方法。此时，需要考虑线程安全问题。当多个线程或进程访问同一个资源时，必须保证每个线程只能对它所持有的资源进行操作。对于Redis，我们可以使用分布式锁来控制多线程的并发操作，防止库存为负数等问题。这里，我们使用Redis官方的redis-py库中的redlock算法，代码如下：

import redis
from redis.exceptions import LockError
from redis.lock import Lock, to_usec
class RedisLocker(object):

    LOCK_NAMESPACE = "redlock:"
    RETRY_TIMES = 3
    def __init__(self, conn, lock_key, expiration=5000, retries=RetryTimes):
        """
        初始化Redis分布式锁
        """
        self.redis_conn = conn
        self.lock_key = self.LOCK_NAMESPACE + lock_key
        self.expiration = to_usec(expiration)
        self.retries = retries
    def acquire(self, val):
        """
        获得分布式锁
        """
        lock = Lock(self.redis_conn, self.lock_key, val, self.expiration, self.retries)
        return lock.acquire()
    def release(self, val):
        """
        释放分布式锁
        """
        lock = Lock(self.redis_conn, self.lock_key, val, self.expiration, self.retries)
        return lock.release()

在秒杀开始前，我们需要调用acquire方法获取分布式锁，此时其他线程或进程无法继续执行。当秒杀结束后，调用release方法释放锁，其他线程或进程才能继续执行。

具体实现代码如下：

def secKill(redis_client, locker, product_key, stock_key, user_order_key, user_id):
    # step 1: 获得分布式锁
    locker_key = product_key + "-" + user_id
    lock_succ = locker.acquire(locker_key)

    if not lock_succ:
        return False
    try:
        # step 2: 判断库存是否足够
        stock_count = int(redis_client.get(stock_key) or 0)
        if stock_count 
            return False

        # step 3: 库存减一
        res = redis_client.incrby(stock_key, -1)
        if res 
            return False
        # step 4: 生成订单
        order_msg = "User %s has purchased the product %s." % (user_id, product_key)
        redis_client.rpush(user_order_key, order_msg)

    except Exception as e:
        print("Exception: %s" % str(e))
        return False

    finally:
        # step 5: 释放分布式锁
        locker.release(locker_key)

    return True

通过上述方式实现的秒杀系统，能够支持高并发、线程安全、避免超卖等问题，网络上已经有很多厂商采用这种方案实现了秒杀功能。当然随着互联网业务的飞速发展，业务场景也日臻复杂，建议针对实际情况再进行个性化的优化方案。

Redis作为一个成熟的键值存储系统，具备高效、稳定、安全等诸多优势，是Web开发人员和运维人员不可或缺的朋友。而本文介绍的秒杀案例，只是Redis应用的冰山一角，我们可以通过不断探索、实践，发掘出更多的应用场景，让Redis展现出更加强大的威力。