Redis实现高并发秒杀系统的精髓（redis 秒杀原理）

Redis实现高并发秒杀系统的精髓

随着互联网的快速发展，电商、在线教育、社交等应用越来越成熟。但是，在高并发、大流量的情况下，系统往往会面临很大的压力。今天就让我们来看一下，在秒杀系统中，如何利用Redis实现高并发的情况下，提高系统的可用性和并发请求的处理速度。

1. 概述

在传统的秒杀系统中，由于商品有限，导致每个请求都需要实时去更新库存，这样很容易导致并发请求的错误以及超卖情况。而Redis是一种基于内存的高效数据存储技术，它可以通过简单的配置和使用，实现高并发请求的处理。因此，我们可以通过Redis实现高并发秒杀系统的精髓，在提高系统可用性的同时，确保数据的一致性和正确性。

2. Redis实现高并发秒杀系统的核心思路

（1）预先对商品的库存和请求的时间进行初始化，将商品库存以及其对应的请求时间存储到Redis中。

（2）在用户请求秒杀的时候，先从Redis中查询该商品的库存数量。

（3）若该商品还有库存，则将请求加入队列中，同时将请求时间存储到Redis中。

（4）若该商品已经没有库存，则返回请求已失败。

（5）通过Redis的过期时间特性，可以快速地过滤掉已经超时的请求，从而释放库存数量。

3. Redis实现高并发秒杀系统的关键代码

（1）初始化商品的库存以及其对应的请求时间：

// 设置商品的库存数量
redisClient.set("goods:1:count", 100);
// 设置商品的请求时间为空集合
redisClient.sadd("goods:1:req_from", "");
// 设置过期时间60s，防止出现请求超时的情况
redisClient.expire("goods:1:req_from", 60);

（2）用户请求秒杀时，先从Redis中查询该商品的库存数量：

// 查询指定商品的库存数量
int count = redisClient.get("goods:1:count");
if (count 
    // 若该商品已经没有库存，则返回请求已失败
    return "Fl";
}

（3）将请求加入队列中，同时将请求时间存储到Redis中：

// 获取当前请求的时间
long reqTime = System.currentTimeMillis();
// 将请求时间添加到指定商品的请求时间集合中
redisClient.sadd("goods:1:req_from", String.valueOf(reqTime));
// 将请求加入队列中
redisClient.lpush("goods:1:req_queue", "req_" + reqTime);

（4）通过Redis的过期时间特性，可以快速地过滤掉已经超时的请求，从而释放库存数量：

// 检查指定商品的请求时间集合中是否已有超时请求
long now = System.currentTimeMillis();
long expireTime = now - 60 * 1000;
Set reqSet = redisClient.smembers("goods:1:req_from");
for (String req : reqSet) {
    if (Long.valueOf(req) 
        // 若请求超时，则将其从请求时间集合中移除，并释放库存数量
        redisClient.srem("goods:1:req_from", req);
        redisClient.incr("goods:1:count");
    }
}

4. 总结

通过Redis实现高并发秒杀系统的精髓，我们可以在提高系统可用性的同时，确保数据的一致性和正确性。利用Redis的高效数据缓存机制，可以实现秒杀系统中的高并发访问，提高系统响应速度和处理能力，为用户带来更好的交互体验。