狂神说拥抱 Redis，实现秒杀优化（狂神说 redis）

“拥抱 Redis，实现秒杀优化”是狂神最近几年一口气重复讲的一个概念，也许大家对秒杀的优化有所熟悉，但也许大家没有发现秒杀优化实现的核心就是Redis。

Redis是一个开源的内存型NoSQL数据库，它非常适合进行快速、复杂的读写操作，什么时候可以使用Redis来真正实现秒杀优化，可能大家都不太了解，在下文中，我将带领大家了解如何通过Redis来实现秒杀优化。

可以使用Redis进行热点商品的预加载，使它们在内存中预放，可以防止在秒杀活动中因为商品读取不及时而错失购买机会。放入Redis的Redis的缓存可以无需重新取redis支持秒杀所需的一切所需数据，如库存，价格等。

可以利用Redis的高效率，对秒杀的请求进行拦截，采用限流技术，不允许连续访问以预防针对某件商品过量访问，使得服务器不会因为用户访问数量增加而出现故障，从而保护服务器安全。

由此，可以看出，使用Redis可以显著降低压力，提升秒杀体验，大大提高秒杀用户的体验，而不需要增加服务器负载。

可以利用Redis中高效的存储获取和原子性操作来确保秒杀过程的安全，针对秒杀活动，Redis可以实现秒杀的用户及时性，库存的实时变更，及抢购的详细的优先于级别，Redis通过明确的减库存逻辑和隔离用户多读写操作。

因此，使用Redis可以实现一个高效、稳定、公平、安全的秒杀系统，充分有效的发挥Redis的大局优势，同时，避免了传统秒杀系统因过多请求，而产生的相关问题。

以下是实现秒杀优化的代码：

// 使用jedis类实现Redis缓存
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379); 

// 预先将热点商品数据存入Redis中
Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
String key;
for (int i = 0; i 
  // key为商品的唯一标识
  key = "goods"+i;
  // value值为商品的价格
  value = "price"+i;
  pipelined.set(key , value);
}
// 使用Redis进行拦截，限流
String logsKey = "logsKey";
// 限制条件
long timeInterval = 1000 * 10;
// 获取当前时间戳
long nowTime = System.currentTimeMillis();
// 获取秒杀记录，用于限制请求次数
Set logsData = jedis.zrangeByScore(logsKey , 0, nowTime - timeInterval);
// 如果已经有太多的活动请求，则进行拒绝
if (logsData.size() > 1000) {
  // 进行拒绝
  return;
}
// 否则加入秒杀记录
jedis.zadd(logsKey, nowTime, "req"+System.currentTimeMillis());

// 进行库存减少和抢购
// key为商品的唯一标识
String key = "goods"+Request.getGoodsId();
// 先从Redis获取库存数
int count=jedis.get(key);
if (count > 0) {
  jedis.decr(key);
  // 进行抢购
  Request.response("success");
} else {
  Request.response("flure");
}