用Redis做秒杀锁库存，感觉性能和抢购体验还能再优化点

用Redis做秒杀锁库存，感觉性能和抢购体验还能再优化点

直接开始：

看到很多项目用Redis做秒杀锁库存，最常见的就是用SETNX命令或者SET key value NX来抢锁，抢到锁的才能去扣减库存，这个方法确实能防止超卖，但实际用下来，尤其是在流量非常大的时候，感觉在性能和用户体验上,还是有不少可以琢磨和改进的地方。

性能瓶颈：锁的粒度太粗和重试风暴

第一个明显的感觉是，如果直接把整个商品ID作为锁的key，那么一瞬间几万甚至几十万的请求，其实是在排队等同一把锁，Redis虽然是单线程，处理命令很快，但这也意味着扣减库存这个操作变成了一个严格的串行过程，即使你的Redis实例性能再好，一秒钟能处理的扣减事务也是有限的，大部分请求的时间都花在了等待锁上，系统吞吐量被限制住了，这就好比一个热门景点只有一个检票口，大家排成长龙,处理速度完全取决于检票员的手速。

更糟糕的是，如果扣减库存的过程中，还需要去访问一下数据库验证其他信息，或者有其他的业务逻辑，那么这个锁持有的时间就会变长，后面的请求等待的时间就更久了，系统大部分资源都消耗在了等待上,而不是实际的处理上。

如果没抢到锁的请求，简单的采用“直接返回失败”或者“立即重试”的策略，很容易引发“重试风暴”，想象一下，第一波请求过来，只有一个成功，剩下的9999个请求瞬间同时发起重试，这对Redis和服务端来说，是无用流量的巨大冲击，很可能把服务打垮，这种频繁的、无间隔的重试，不仅成功率低,还浪费资源。

用户体验：除了“秒光”失败”

对于用户来说，这种模式的体验也比较差，点击“立即购买”后，页面转圈圈很久，最后弹出一个“库存不足”或“系统繁忙”，用户根本不知道自己是排在第几位，也不知道有没有真正的机会，这种“非黑即白”（要么成功，要么失败）的结果，会让用户感到沮丧，特别是如果因为网络抖动，自己本来有机会的请求失败了，而重试机制又不合理，就会错失机会,感觉体验很糟糕。

一些优化思路的探讨

针对上面这些问题，可以尝试一些优化思路，让系统更顺畅,用户体验更好。

1. 细化锁的粒度： 与其让所有请求争抢一把“商品库存锁”，不如把锁打得更散，一个很自然的想法是预扣库存，可以在活动开始前，将一部分库存（比如1000件商品中的100件）提前加载到Redis中，并且将这100件商品拆分成更小的库存单元，比如10个库存段，每个段10件商品，用户抢购时，不再是抢一个总锁，而是随机或者轮询地尝试获取某个库存段的锁，这样就从原来1把锁的竞争，变成了10把锁的并行竞争，吞吐量理论上可以提升近10倍,这需要后台有异步线程负责从总库存向分段库存补货。

2. 引入排队机制： 与其让所有请求直接去“硬碰硬”地抢锁，不如在服务前端建立一个虚拟队列，当秒杀开始时，用户的请求先进入一个队列（可以用Redis的List结构实现），服务端根据自身的处理能力，以恒定的速率从队列中取出固定数量的请求（比如每秒1000个）进行后续的库存扣减逻辑,这样做的好处是：

   • 削峰填谷： 将一瞬间的海量请求平滑化,避免了后端系统被冲垮。
   • 避免重试风暴： 请求在队列里排队，不需要主动重试,由服务端控制节奏。
   • 提升用户体验： 可以给用户一个实时的排队位置反馈，您当前排在第2056位，请耐心等待”，即使最后没买到，用户也知道自己努力过了,体验上会比直接报错好很多。

3. 客户端优化与友好交互： 在客户端（网页或APP）也可以做文章，在秒杀开始前，按钮是灰色的，但可以显示“即将开始”和当前排队人数（这个数字可以是预估的），点击后，按钮变为“排队中...”并显示动态的排队位置，这种即时的反馈能极大地缓解用户的焦虑感，要合理设置客户端的重试策略，比如采用指数退避算法,而不是无脑不停点击。

4. 将库存校验提前： 真正的库存扣减（写操作）必须在Redis中原子性完成，但一些简单的校验可以大大提前，用户资格校验（是否已买过、账号是否异常）等，可以在进入抢购流程前就用单独的过滤器（如BloomFilter）完成,避免无效请求进入到核心的扣减逻辑。

5. 谨慎使用Lua脚本： 为了保证原子性，扣减库存的逻辑通常用Lua脚本封装，但要确保Lua脚本内的逻辑尽可能轻量，只包含最核心的判库存和扣减操作，避免在里面执行复杂的业务逻辑或外部调用,以免长时间阻塞Redis的单线程。

总结一下

直接用Redis的分布式锁做秒杀，是解决了超卖问题的第一步，但离一个高性能、高并发的秒杀系统还有距离，优化的核心思想是：将串行等待改为并行处理或有序排队，将瞬时高峰压力进行平滑分散，并给用户提供更友好的交互反馈。

从“粗粒度锁”到“分段锁”或“令牌桶”，从“直接抢购”到“排队机制”，这些改进都是在尝试减轻Redis瞬间的并发压力，让系统处理得更优雅，这些优化方案会增加系统的复杂性，需要根据实际的业务场景、团队技术能力和成本预算来权衡选择，没有最好的方案,只有最适合当前阶段的方案。