秒杀商品，Redis让用户欲罢不能（redis秒杀用户不付款）

秒杀商品，Redis让用户欲罢不能

近年来，秒杀商场越来越受到消费者的欢迎，但也带来了许多问题。因为一秒钟内可能有成千上万的人竞争同一件商品，这极大地增加了服务器的负荷，甚至可能导致系统崩溃。然而，通过使用Redis（一种内存数据结构存储系统），我们可以更好地管理这些请求。

Redis具有以下三个主要功能：

1.零延迟:由于Redis是内存存储，所以可以以微秒级响应。与传统的磁盘存储方式相比，Redis可以更快地查找和返回需要的数据。

2.数据持久化:Redis可以将内存中存储的数据定期保存到磁盘中，以保护您的数据不会因电源故障或系统故障而丢失。如果服务器发生故障，Redis Cache会自动重建它。

3.高性能缓存：Redis允许您捕获介于应用程序和数据源之间的请求，这是通过将缓存置于从应用程序向数据源的请求路径中实现的。这样，Redis充当了一个高效的缓存层，充分利用了内存中的数据。

在秒杀时，如果系统负载过高，会导致用户无法完成付款，从而失去商品购买的机会。这时候，Redis可以派上用场。

我们可以使用Redis提供的分布式锁来限制同时访问某个资源的客户端数量。当一个客户端在加锁文件时，其他客户端将无法进入该文件以执行任何操作。这样，我们可以确保在同一时间只有一个请求可以访问指定资源（例如商品）。

我们可以使用Redis提供的计数器来实现“商品瞬间售罄”的功能。每当有一个用户抢购成功，计数器就会减一，当计数器为0时，商品就售罄了。

我们还可以使用Redis提供的队列功能来管理请求。将所有请求写入队列中，从队列中弹出并处理请求。

对于高并发的抢购系统，我们还可以考虑使用Redis Cluster。Redis Cluster使用自动分片来实现数据共享，允许服务器在不断增长的用户活动量下继续有效运行。当扩展需要更多的Redis节点时，Redis Cluster允许管理员轻松地扩展数据库并添加更多节点。

通过以上方式，我们可以避免系统崩溃，确保商品的销售数量和用户体验都得到充分保障。在现代技术的推动下，资源限制的时代已经过去，我们能够看到Redis所带来的无限可能性。

代码示例：

“`python

import redis

#用于模拟计数器

rc=redis.StrictRedis(host=’localhost’,port=6379,db=0)

#value为商品数量，每次抢成功后减1

def goods_count(value):

rc.set(‘goods_count’,value)

#获取剩余的商品数量

def remning():

return rc.get(‘goods_count’)

#计数器实现

def countdown():

while True:

goods_count=int(remning().decode(‘utf-8’))

if goods_count>0:

# 被一个请求占用的时间=加锁的时间+查询商品数量的时间+更新商品数量的时间

# 这段代码表示请求成功执行，商品数量减一，并释放锁

with rc.lock(‘lock_name’,timeout=10) as lock:

goods_count=int(rc.get(‘goods_count’).decode(‘utf-8’))

rc.set(‘goods_count’,goods_count-1)

print(‘还剩%s件商品’%(goods_count-1))

else:

print(‘已经抢光了’)

return

if __name__==’__mn__’:

goods_count(3)

countdown()

参考文献：
https://redis.io/
https://redislabs.com/redis-enterprise/redis-cluster/
https://www.cnblogs.com/-Ackerman/p/10687108.html
https://juejin.cn/post/6844903881894953991#heading-6