Redis秒杀高并发到底咋整，流程和实现细节聊聊

关于Redis秒杀高并发怎么整,咱们直接聊流程和细节，这个设计主要解决两个核心问题：第一是防止超卖，就是库存不能卖成负数；第二是应对瞬时海量请求，别让服务器直接垮掉，下面我结合一些常见的实现方案（比如马丁的博客、Redis官方建议以及国内一些大厂的实践分享）来具体说说。

第一步：库存预热。 活动开始前，提前把商品库存从数据库加载到Redis里，比如一个商品有1000件库存，就在Redis里设置一个键，stock:item_123，值就是1000，这里的关键是，所有后续的库存查扣都只在Redis里进行，因为Redis内存操作速度极快，能扛住高并发查询，数据库这时候根本不管库存检查，只负责最终订单的落地。

第二步：请求拦截与限流。 秒杀开始那一刻，涌进来的请求量可能是库存的几百甚至上千倍，不能把所有请求都放到后面去扣库存，所以要在最前面加一道“闸”，常用的简单办法是在Redis里用“计数器”或“令牌桶”，用Redis的INCR命令：每个用户进来先对一个键（如limit:item_123）加1，如果这个值超过我们设定的阈值（比如只允许前5000个请求进入），后面的请求直接返回“秒杀已结束”，这能挡住大部分无效请求，保护系统。

第三步：核心库存扣减。 这是最关键的一步，必须保证原子性，也就是同一时间只能有一个请求扣减成功，不能出错，最常用的方法是使用Redis的原子操作命令，直接用 DECR 命令操作 stock:item_123，这个命令执行后，Redis会先把值减1，然后返回减之后的值，我们判断这个返回值，如果大于等于0，说明扣减成功；如果小于0，说明库存没了，因为DECR是原子操作，所以不会出现两个请求同时读到同一个库存然后都扣减成功导致超卖的情况，另一种更灵活的方式是写一段Lua脚本（马丁的博客里详细讲过），把“判断库存”和“扣减库存”多个操作打包成一个原子命令执行，这样也保证了安全。

第四步：异步下单。 库存扣减成功后，不能马上让用户去访问数据库创建订单、支付，那样数据库还是可能崩掉，这时候，系统会立即给用户返回一个“秒杀进行中，请等待结果”的提示，然后把生成订单这个任务扔到一个消息队列（比如RabbitMQ、Kafka）里，后台有专门的订单服务程序，从消息队列里慢慢取出任务，按顺序去数据库里创建完整的订单，这个过程叫“异步削峰”，数据库的压力就变得平缓可控了，用户那边可以通过轮询或者等待通知的方式获取最终结果。

第五步：数据同步与兜底。 异步下单完成后，订单服务要去数据库里真正扣减库存，也要考虑一些异常情况，比如万一Redis服务重启，预热的数据丢了怎么办？通常会有个定时任务或者从数据库重新加载的机制，如果用户秒杀成功但最终因为各种原因创建订单失败，需要把Redis里预扣的库存再加回去（比如调用INCR），这叫“库存回滚”，保证数据最终一致。

一些额外的细节考虑：

1. 防刷：一个用户只能买一件，可以在扣减库存前，用Redis的SETNX命令在用户ID和商品ID组成的键，成功设置才能继续，防止同一用户重复提交。
2. 热点Key：所有请求都打向 stock:item_123 这同一个Redis键，可能造成Redis单实例压力过大，一种缓解办法是把这个库存数据分片，存到多个键上，stock:item_123_1、stock:item_123_2，然后在扣减时随机选一个，不过这会增加逻辑复杂度。
3. 纯内存操作：整个秒杀的核心路径（限流 -> 库存原子扣减 -> 入队）几乎都在Redis内存里完成，速度极快，这才是能支撑高并发的根本。

整个流程就像个漏斗：请求限流 -> 内存原子扣减 -> 异步排队下单，Redis在这里扮演了“高速裁判”和“临时仓库”的角色，确保库存准确；而把最耗时的数据库操作丢到消息队列后面慢慢消化，这样一套组合拳下来，系统就能在流量洪峰前保持稳定，实际中还涉及网关层限流、服务降级等更多环节，但上面这个基于Redis的核心流程是公认有效的基石。