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Redis-锁-商品秒杀防止超卖

news 来源：原创 2025/8/10 10:02:56

一、秒杀（Seckill）

1. 定义

秒杀：短时间内（如1秒内）大量用户同时抢购 限量低价商品 的营销活动。
典型场景：双11热门商品抢购、小米手机首发、演唱会门票开售。

2. 技术挑战

挑战点	说明	后果示例
高并发请求	瞬时QPS可达10万+	服务器宕机、请求超时
库存精准控制	库存扣减需绝对准确	超卖（实际卖了1001件，库存1000）
公平性	防止机器人抢购	正常用户抢不到

3. 示例流程

sequenceDiagram用户->>秒杀系统: 提交抢购请求（iPhone 100台）秒杀系统->>Redis: 检查库存 >0？Redis-->>秒杀系统: 库存剩余10秒杀系统->>Redis: 原子扣减库存（DECR）秒杀系统->>消息队列: 生成订单（异步）用户-->>秒杀系统: 抢购成功

二、超卖（Oversell）

1. 定义

超卖：实际卖出的商品数量 超过库存数量（如库存100件，卖出105件）。
本质问题：并发场景下 库存判断和扣减的非原子性。

2. 超卖原因

原因	技术解释	类比场景
并发读脏数据	多个线程同时读到库存>0	100人同时看到最后1件商品
非原子操作	先查库存再扣减（非原子）	收银员A和B同时卖最后1件商品
网络延迟	请求到达顺序不可控	多人同时提交订单

3. 超卖过程模拟

bash

# 初始库存：stock=1
用户A：读取stock=1 → 准备扣减（未提交）
用户B：读取stock=1 → 扣减 → stock=0（已提交）
用户A：继续扣减 → stock=-1（超卖！）

三 .代码示例

我用的php代码语法规则不重要重要的是思路

首先

你需要在redis中提前缓存库存的数据例如: 我这里提前缓存了stock:10=10 然后通过redis去获取库存余额，库存不为零则对库存进行递减，如果秒杀用户小于10，就往用户里面添加一个用户id，直到添加了10个秒杀成功的用户。这里的用户id是我前端模拟的js多线程请求传进来的参数。

失败示例

    public function pageIndex($inPath){会出现超卖$path_data = base_lib_BaseUtils::sstripslashes($this->getUrlParams($inPath));$user_id = base_lib_BaseUtils::getStr($path_data['user_id']);$SRedis=new SRedis();$SRedis->init();$redis= $SRedis->getRedisInstance();if ($redis->get("stock:10")!=0){$redis->set("stock:10",$redis->get("stock:10")-1);if ($redis->lLen("miaosha_user")<10){$redis->rPush("miaosha_user",$user_id);return base_lib_Return::REDataJson(0,"秒杀成功");}else{return base_lib_Return::REDataJson(0,"很抱歉秒杀失败");}}
}

我的思考：

虽然这个代码看起来没毛病，并且在请求量

小的情况下，他确实也不会超卖，但是增加了大量并发请求的情况下，就会出现超卖。按照网上redis教程的知识，redis是单线程，这也就是说，正常情况下来说，redis的任何一个单命令都应该是原子性的，可以应对并发，所有客户端请求的命令按顺序执行，天然线程安全。那我上面的代码按这个说法来讲，应该就是线程安全的，但是为什么会出现并发超卖?

原因：

单个命令确实是线程安全的，但是组合命令就会出现竞态，出现并发问题参考我的代码这里

我先是get然后set接着又对list长度进行判断，并且对list的内部推入了一个userid，是组合命令

 if ($redis->get("stock:10")!=0){$redis->set("stock:10",$redis->get("stock:10")-1);if ($redis->lLen("miaosha_user")<10){$redis->rPush("miaosha_user",$user_id);return base_lib_Return::REDataJson(0,"秒杀成功");}else{return base_lib_Return::REDataJson(0,"很抱歉秒杀失败");}}

所以这种写法并不能实现应对并发

解决思路：

使用lua脚本以及redis的原子命令，当判断库存不足，或者有用户扣减库存导致了库存为负数，就进行回滚，回复到初始状态0。这样就可以应对高并发的场景。

参考代码

 public function pageIndex($inPath) {$path_data = base_lib_BaseUtils::sstripslashes($this->getUrlParams($inPath));$user_id = base_lib_BaseUtils::getStr($path_data['user_id']);$SRedis = new SRedis();$SRedis->init();$redis = $SRedis->getRedisInstance();//lua脚本 原子命令$lua = <<<LUA
local stock_key = KEYS[1]
local list_key = KEYS[2]
local user_id = ARGV[1]-- 检查库存
local stock = tonumber(redis.call('GET', stock_key) or 0)
if stock <= 0 then return 0 end-- 扣减库存
local remaining = redis.call('DECR', stock_key)
if remaining < 0 thenredis.call('INCR', stock_key)return 0
end-- 加入用户列表
redis.call('RPUSH', list_key, user_id)
return 1
LUA;// 执行脚本（KEYS[1], KEYS[2], ARGV[1]）$result = $redis->eval($lua, ["stock:10", "miaosha_user", $user_id], 2);if ($result === 1) {return base_lib_Return::REDataJson(0, "秒杀成功");} else {return base_lib_Return::REDataJson(0, "很抱歉，秒杀失败");}}
}

前端模拟多线程并发请求：

<html>
<meta charset="utf-8">
<body>
<textarea style="width: 500px;height: 500px;font-size: 20px" id="box"></textarea>
<script>// 生成20个随机用户ID（范围：10000-99999）const generateRandomUserIds = () => {const ids = new Set();while (ids.size < 20) {const timestamp = Date.now().toString().slice(-5); // 取时间戳后5位const randomPart = Math.floor(Math.random() * 9000) + 1000; // 4位随机数ids.add(`${timestamp}${randomPart}`);}return Array.from(ids);};// 修改后的请求函数function readysell(userId) {fetch(`/product/index?user_id=${userId}`, {method: 'POST',headers: { 'Accept': 'application/json' }}).then(response => {if (!response.ok) throw new Error('请求失败');return response.json();}).then(data => {const logMsg = data.data ? `用户 ${userId} 获得锁` : `用户 ${userId} 请求繁忙`;document.getElementById('box').append(logMsg + '\n')console.log(logMsg);}).catch(error => console.error(error));}// 并发模拟逻辑（携带20个随机ID）function simulateConcurrency() {const userIds = generateRandomUserIds();userIds.forEach((userId, index) => {setTimeout(() => {console.log(`线程 ${index + 1} 使用ID: ${userId}`);readysell(userId);}, Math.random() * 500); // 随机延迟});}// 启动并发测试simulateConcurrency();
</script>
</body>
</html>

最终结果

可以看到库存扣减为0没有出现负数，并且用户列表添加了十个秒杀成功的用户

分布式锁的实现

redis分布式锁实现秒杀防止超卖https://blog.csdn.net/m0_68711597/article/details/146335587

一、秒杀（Seckill）​

1. ​定义

2. ​技术挑战

3. ​示例流程

​二、超卖（Oversell）​

1. ​定义

2. ​超卖原因

3. ​超卖过程模拟

三 .代码示例

首先

失败示例

我的思考：

原因：

解决思路：

参考代码

前端模拟多线程并发请求：

最终结果

可以看到库存扣减为0没有出现负数，并且用户列表添加了十个秒杀成功的用户

分布式锁的实现

相关文章：

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2. 技术挑战

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二、超卖（Oversell）

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2. 超卖原因

3. 超卖过程模拟