Redis秒杀实操讲解，教你怎么用redis抢购那种超准时间点的技巧视频

Redis秒杀实操讲解：抢准点的核心技巧

想用Redis搞定秒杀，尤其是那种盯着北京时间毫秒级开抢的场景，光知道理论可不行，得清楚每一步怎么敲代码，以及为什么这么敲，下面我就直接上干货,把整个流程和关键技巧给你讲明白。

第一步：准备工作——库存预热

秒杀开始前，最关键的一步是“库存预热”，你不能等到秒杀开始了才去数据库里查商品还有多少件，那样数据库瞬间就垮了，我们要在秒杀活动开始之前,提前把商品的库存数量加载到Redis里。

具体操作： 用一个简单的String类型或者Hash类型都可以，针对秒杀商品ID为seckill_item_123,我们提前在Redis里设置一个键：

SET seckill_item_123:stock 100

这个命令的意思就是，把商品123的库存100件，预先放到Redis内存中，这样一来，所有后续的库存查询和扣减操作，都在速度极快的Redis内存中进行,完全绕开了缓慢的数据库。

第二步：核心中的核心——扣减库存

用户点击“立即抢购”时，前端会发送请求到后端，后端最核心的任务就是安全、准确地扣减Redis里的库存，这里有个天坑：绝对不能先查询库存是否大于0，然后再去执行减1操作，因为在超高并发下，两个请求可能同时查到的库存都是1，然后都去执行减1，结果库存变成了-1，这就是典型的“超卖”。

解决方案：使用Redis的原子操作。 Redis的命令是单线程执行的，一个命令执行时不会被其他命令打断，我们要利用这个特性，最推荐的做法是使用DECR命令或者Lua脚本。

方法1：使用DECR命令

DECR seckill_item_123:stock

这个命令的作用是将键对应的值原子性地减少1，它的返回值是减少后的值,我们在代码里可以这样判断：

• 如果返回值>=0，说明扣减成功,用户抢到了名额。
• 如果返回值<0，说明库存已经不足,扣减失败。

用DECR有个小问题，就是库存可能会被减成负数，为了避免负数，我们可以稍作改进，先用INCR一个多余的键来占位,或者直接用下面的Lua脚本方法。

方法2：使用Lua脚本（这是更精准、更专业的做法） Lua脚本可以确保多个Redis命令的原子性执行，像是一个数据库事务一样,下面是一个典型的扣减库存的Lua脚本内容：

local stock_key = KEYS[1]  -- 第一个参数是库存的Key
local stock_value = redis.call('get', stock_key) -- 获取当前库存
-- 判断库存是否存在且大于0
if stock_value and tonumber(stock_value) > 0 then
    -- 库存大于0，则减1
    redis.call('decr', stock_key)
    return 1 -- 返回1表示抢购成功
else
    return 0 -- 返回0表示库存不足，抢购失败
end

然后在你的Java（用Jedis或Lettuce客户端）、Go、Python等语言中，将这个脚本加载到Redis并执行，因为整个判断和扣减动作在Redis服务器端是“一口气”完成的，所以绝对不会出现超卖问题，这是实现“超准时间点”抢购最可靠的技术基石。

第三步：处理抢购成功的用户

当Lua脚本返回1，表示这个用户幸运地抢到了名额，但秒杀还没完全结束,你还需要做以下几件事：

1. 生成订单： 你不能立刻就去操作数据库生成订单和扣减真实库存，因为数据库可能还是扛不住瞬间的写入压力，更优的做法是，先把抢购成功的信息丢到一个“消息队列”里（比如Redis自身的List结构，或者专业的RabbitMQ、Kafka）。

   LPUSH seckill_order_queue userId_seckillId_timestamp

2. 异步下单： 后台启动一个或多个单独的消费者程序，慢慢从消息队列里取出成功记录，再异步、平稳地去数据库里创建订单、扣减真实库存，这样就把一瞬间的数据库压力,分摊成了一段时间内的平稳压力。
3. 前端状态轮询： 用户点击抢购后，前端页面不要傻等，可以显示“抢购中，请稍候...”，然后定时（比如每秒一次）发请求到后端询问“我的抢购结果怎么样了？”，后端根据用户ID去查询订单是否已生成,然后返回结果给前端更新页面。

针对“超准时间点”的额外技巧

1. 时间同步： 确保你的后端服务器时间绝对准确，最好部署NTP时间同步服务，和标准北京时间保持毫秒级同步，所有判断“是否已到秒杀时间”的逻辑，都以后端服务器时间为准,不要依赖用户手机或电脑的时间。
2. 按钮控制： 前端在秒杀时间到达前，按钮应该是灰色的不可点击状态，倒计时结束时，再用JavaScript激活按钮，虽然用户可以绕过,但能挡住大部分普通用户的无意提前请求。
3. 请求排队与限流： 在最前沿的网关层（如Nginx）或后端入口，设置限流规则，比如同一个用户ID在1秒内只能发起1次请求，或者整个秒杀接口每秒只允许通过1万个请求，超出的直接返回“抢购人数过多，请稍后再试”,这能有效地减轻后端压力。
4. 缓存优化： 将秒杀商品的详情页（图片、文字等）全部做静态化处理，或者推到CDN上，确保用户点击前浏览页面时,不会冲击你的服务器。

总结一下流程就是： 预热库存 -> 用户请求 -> 网关限流 -> Redis原子操作(Lua脚本)扣减内存库存 -> 扣减成功则异步下单 -> 前端轮询结果。

整个秒杀系统的核心就在于：用Redis的高性能内存操作扛住并发读和判断，用原子操作解决竞争问题，再用消息队列削峰填谷保护数据库。 把这些点在实际代码中落实,你就能搭建一个能应对准点高并发的秒杀系统了。