高频面试题:设计秒杀系统,用Redis+Lua解决超卖
高频面试题:设计秒杀系统,用Redis+Lua解决超卖
- **1. 问题背景**
- **2. 解决方案:Redis + Lua**
- **为什么选择Redis + Lua?**
- **核心代码逻辑**
- **Java调用示例(Spring Boot)**
- **3. 方案优势**
- **4. 面试回答话术**
- **5. 可能的追问与应对**
- **Q1: 如果Redis宕机了怎么办?**
- **Q2: 如何防止恶意请求刷库存?**
- **Q3: Lua脚本的缺点?**
- **6. 最终总结**
在秒杀或高并发库存扣减场景中,使用 Redis + Lua 解决超卖问题是一个经典的方案。以下是详细的实现逻辑和面试回答话术,突出技术深度和项目实践:
1. 问题背景
超卖原因:
高并发下,多个请求同时查询库存并扣减,导致库存扣减顺序混乱,最终库存为负数(如:剩余1件商品,但多个请求同时判定有库存,最终卖出多件)。
2. 解决方案:Redis + Lua
为什么选择Redis + Lua?
- 原子性:Lua脚本在Redis中单线程执行,保证多个操作的原子性。
- 高性能:Redis内存操作+Lua脚本避免网络往返(减少
GET
+DECR
的多次交互)。 - 避免分布式锁:比
SETNX
等方案更轻量,无锁竞争开销。
核心代码逻辑
-- KEYS[1]: 库存key(如 "seckill:stock:123")
-- ARGV[1]: 扣减数量(通常为1)
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))
if stock <= 0 thenreturn 0 -- 库存不足
end
if stock >= tonumber(ARGV[1]) thenredis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1])return 1 -- 扣减成功
elsereturn 0 -- 库存不足
end
Java调用示例(Spring Boot)
@RestController
public class SeckillController {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;private static final String STOCK_KEY = "seckill:stock:123";private static final String LUA_SCRIPT ="local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))\n" +"if stock <= 0 then return 0 end\n" +"if stock >= tonumber(ARGV[1]) then\n" +" redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1])\n" +" return 1\n" +"else return 0 end";@PostMapping("/seckill")public String seckill() {// 1. 加载Lua脚本DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>();script.setScriptText(LUA_SCRIPT);script.setResultType(Long.class);// 2. 执行脚本(KEYS和ARGV列表)Long result = redisTemplate.execute(script,Collections.singletonList(STOCK_KEY),"1" // ARGV[1]: 扣减数量);// 3. 处理结果if (result == 1) {// 扣减成功,创建订单(异步或MQ)return "秒杀成功";} else {return "库存不足";}}
}
3. 方案优势
- 原子性:脚本内的
GET
和DECRBY
是一个不可分割的操作。 - 高性能:单次网络开销,Redis单线程执行无竞争。
- 可扩展:
- 结合Redis集群(通过
{hash_tag}
保证同一个库存key落到同一节点)。 - 配合MQ异步处理订单,进一步削峰。
- 结合Redis集群(通过
4. 面试回答话术
问题:“请说明你在项目中如何解决超卖问题?”
回答模板:
“在我们公司的秒杀系统中,我通过Redis + Lua脚本实现了库存扣减的原子性操作。
核心思路是将库存预加载到Redis中,通过Lua脚本保证查询库存
和扣减库存
的原子性执行。
当用户请求到达时,先执行Lua脚本快速判定库存是否充足,若充足则扣减并进入订单创建流程,否则直接返回失败。
为了进一步提升性能,我们还将订单创建通过MQ异步处理,最终实现了每秒数万级别的并发扣减,且无超卖问题。
此外,我们还通过压测验证了方案的可靠性,比如模拟网络延迟和Redis故障场景下的降级策略。”
5. 可能的追问与应对
Q1: 如果Redis宕机了怎么办?
答:
- 降级方案:开启本地库存缓存(如Guava Cache),设置短有效期,允许少量超卖后人工修复。
- 持久化:Redis开启AOF持久化,故障恢复后从磁盘恢复数据。
Q2: 如何防止恶意请求刷库存?
答:
- 限流:网关层对用户ID/IP限流(如令牌桶)。
- 验证:前置验证码/风控系统。
Q3: Lua脚本的缺点?
答:
- 调试困难:需通过Redis日志排查逻辑错误。
- 复杂度:长脚本会阻塞Redis,建议拆分简单操作。
6. 最终总结
- 核心:Lua脚本是Redis中实现复杂原子操作的终极武器。
- 扩展:可结合分布式ID生成(订单号)、异步削峰(MQ)、库存预热(提前加载)构建完整秒杀系统。
通过这个案例,面试官能清晰看到你对高并发设计和Redis深度使用的能力。
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