Redis秒杀和限量买结合用，体验更顺畅抢购也不慌乱

说到网上抢东西，尤其是那种特别火爆、数量又少的商品，很多人都有过不愉快的经历，页面卡死、按钮点了没反应、好不容易刷进去却提示已售罄，甚至更气人的是，明明显示还有库存，下单时却告知没了，这种体验确实让人非常沮丧，这些问题背后往往是传统的技术方案在应对瞬间巨大流量时力不从心，而如今，很多大型平台比如淘宝、京东的秒杀活动能相对顺畅，背后就有像Redis这样的技术的功劳，它把“秒杀”的高并发处理和“限量购买”的严格校验结合在一起,让整个抢购过程既迅速又有序。

（来源：基于Redis在高并发场景下的常见应用解读）

Redis具体是怎么做到这一点的呢？我们可以把它想象成一个反应极快、记性特别好的“超级前台”。

第一步：把商品库存提前搬到“前台”

在抢购开始前，系统会先把要秒杀的商品信息，尤其是总库存数量，提前加载到Redis的内存中，因为Redis的数据是放在内存里的，读取速度比去后台数据库查询要快成千上万倍，这就好比在双十一零点之前，超市已经把限量商品从遥远的仓库提前搬到了结账最快的前台,而不是等顾客来了再去仓库现取。

（来源：Redis基于内存存储的特性）

第二步：秒杀开始，快速完成第一步检查

当秒杀按钮亮起，成千上万的请求瞬间涌来，对于每一个请求，系统不会直接去操作复杂的数据库，而是先让这位“超级前台”——Redis来应对，Redis会先执行一个简单的操作：检查内存中的库存数量是否大于零，这个检查动作非常快,几乎在瞬间完成。

如果库存已经为零，Redis会直接、迅速地返回“已售罄”的消息给用户，请求就此结束，不会再去浪费后台数据库的资源，这就像前台一眼看到商品已经卖光，立刻告知排队的顾客，避免了大家白等，这一步过滤掉了绝大部分无效请求,极大地减轻了系统的负担。

（来源：Redis用于前置库存校验的常见设计）

第三步：预扣库存，确保公平和准确

如果检查发现库存还有，事情还没完，最关键的一步来了：Redis会执行一个“原子操作”来减少库存，所谓“原子操作”，可以理解为是一个不可分割的动作，要么完全成功，要么完全失败，不会出现中间状态，在这个场景下，检查并减少库存”是一个动作完成的。

这个机制至关重要，它能防止“超卖”，仅剩最后一件商品，此时有两个请求同时到来，如果没有原子操作，两个请求可能都检查到库存为1，然后都去执行减库存，结果就卖出了两件，造成超卖，而Redis的原子操作（比如使用DECR命令）能确保即使一万人同时抢，库存也是从100、99、98……这样一个个精确地减下去，绝对不会出现重复，这就保证了抢购的公平性，先到先得,不会出现后台混乱。

（来源：利用Redis原子操作解决超卖问题的技术方案）

第四步：限量购买，一人只能买一件

光防止超卖还不够，还得防止“黄牛”用机器刷单，一人抢走多件，Redis同样能轻松搞定这一点，在用户点击抢购时，系统除了检查商品总库存，还会以用户的唯一标识（比如用户ID）作为键，在Redis中记录一下：“这个用户已经参与过本次抢购了”。

当同一个用户再次发起请求时，系统会先请Redis查一下这个“记录本”，如果发现该用户已经存在记录，就直接拒绝请求，提示“您已参与活动，请勿重复下单”，这个检查同样是在内存中完成，速度极快,有效阻止了重复抢购的行为。

（来源：使用Redis实现用户抢购频率限制的方法）

第五步：异步处理，生成最终订单

经过了Redis层重重快速校验（库存检查、原子扣减、限购检查）的请求，才算是拿到了“购买资格”，系统不会强求立刻在数据库里完成生成订单、扣减真实库存等所有繁琐步骤，那样还是可能变慢，而是会先将这个成功的抢购信息放入一个消息队列中，然后立刻返回用户“抢购成功”的提示。

后台的服务再慢慢地从消息队列里取出这些信息，有条不紊地处理最终的订单流程，这样，用户端感受到的就是瞬间的成功反馈，体验非常流畅，而系统后台则按照自己的节奏稳妥处理，实现了“削峰填谷”的效果。

（来源：结合消息队列实现秒杀流程异步化的架构思想）

总结一下

Redis在秒杀和限量购结合的场景中，扮演了一个核心的“调度官”和“守门员”角色，它利用内存的高速特性，在系统的最前沿承担了最激烈的流量冲击，通过前置库存检查快速筛选、原子扣减防止超卖、用户标记实现限购，这三板斧下来，确保了活动的公平和系统的稳定，最后再通过异步处理将瞬间的高峰压力化解为平稳的流水作业。

这一套组合拳打下来，用户感受到的不再是页面的转圈圈和莫名其妙的报错，而是清晰、快速的结果反馈——要么秒没，要么抢到，整个流程干净利落，自然也就“不慌乱”了，这也就是为什么现在大型电商的秒杀活动，虽然参与人数动辄百万千万,但体验却远比过去小网站的活动要顺畅得多的核心技术原因。