Redis秒杀抢购，redis 秒杀抢购

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于Redis秒杀抢购的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Redis秒杀抢购的解答，让我们一起看看吧。

redis如何解决订单被高并发访问？

redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。

redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。

秒杀时redis崩了怎么办？

1 如果在秒杀时redis崩了，可以采取以下措施应对。
2 首先，可以尝试重启redis服务，以恢复其正常运行。
如果重启后仍然无法解决问题，可以考虑增加redis的内存容量或者优化redis的配置，以提高其性能和稳定性。
3 此外，可以使用分布式缓存或者数据库进行备份，以防止数据丢失。
可以将秒杀商品的库存信息存储在其他可靠的存储介质中，当redis崩溃时，可以从备份中恢复数据。
4 另外，可以考虑使用队列来缓解瞬时的高并发压力。
将秒杀请求放入队列中，然后逐个处理，以避免对redis的过大压力。
5 最后，可以通过限流措施来避免过多的请求同时访问redis，例如设置访问频率限制或者使用分布式锁来控制并发访问。
6 总之，当redis在秒杀时崩溃时，需要及时采取措施来恢复其正常运行，并且可以通过备份、优化配置、使用队列和限流等方式来应对高并发压力，确保秒杀活动的顺利进行。

如何对秒杀系统进行流量削峰？

首先我们看一下秒杀系统的业务流程，大致如下：

1.首先判断库存够不够

2.如果够就扣库存

3.创建订单然后支付

接下来我们需要了解秒杀系统的一个特征，往往是请求远远大于库存量，几千或者上万的用户去抢一个商品，也就是说可能90%的请求最后其实都是无效的；所以在这个前提下我们来看看如何削峰；

1.分布式限流

如何过滤掉大部分无效的流量，比如秒杀的订单量为10，就算来了100w的用户，最后其实也只会生成10个订单，所以在前端就把无效的用户拦截，防止大量的请求都去检查库存是不是够，导致数据库挂掉；分布式限流可以通过redis去实现，初始化一个限制大小即可，超过限制大小直接丢弃请求；

2.分布式缓存库存

比如我们数据库里面有10件商户用来秒杀，其实可以把这个数据放在分布式缓存里面，这样检查库存的时候就不需要去查数据库了，直接在缓存里面检查，速度会快很多；

3.异步扣库存

扣库存肯定要同步到数据库中，这时候其实可以不用同步更新，可以通过消息队列来异步更新，比如rocketmq，每次把更新操作放入队列即可，由消费端去更新操作；

4.异步创建订单

同上，创建订单也可以通过消息队列来异步创建；

总结

其实记住几个核心点就行：尽早的隔离无效数据，能用缓存的地方不要直接去查数据库，能用异步的地方不要去同步。

首先秒杀系统的特点是在秒杀持续的时间段内，流量会以一个近乎直线的速度快速飙升，而快速飙升带来的后果就是资源的瞬时消耗过大进而导致系统崩溃甚至服务器宕机。

1. 异步队列：通过异步队列的缓冲使得流量以相对平缓的方式被消耗处理掉。这里要注意的是要保证无损必须结合分布式系统中的最终一致性原则，一定要保证请求被处理掉。这种做法的缺点是如果异步队列也扛不住的话，最终还是会崩溃。且大部分用户的相应等待时间会变长。

2. 扩容：对服务器或应用进行扩容，提高系统的并发处理能力。

3. 类验证码机制：通过过滤作弊或非法类请求、延缓请求达到削峰的目的。

4. 多级缓存：利用多级缓存（CDN、Redis等）形成类似的缓存漏斗，逐步减少流量，达到最终源站接收到的请求量的目的。

5. 熔断限流

6. 如果应用是单体应用的话可以考虑改造成分布式系统，这样可以比较容易水平扩展实现分流削峰的目的。

到此，以上就是小编对于Redis秒杀抢购的问题就介绍到这了，希望介绍关于Redis秒杀抢购的3点解答对大家有用。