Redis扣庫存，主要目的是減少對數(shù)據(jù)庫的訪問，之前的減庫存，直接訪問數(shù)據(jù)庫，讀取庫存，當(dāng)高并發(fā)請求到來的時候，大量的讀取數(shù)據(jù)有可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的崩潰。

大家可以先讀一下《秒殺系統(tǒng)設(shè)計》對整體的秒殺流程有個了解之后，在來讀一下這篇文章。

本文只是解決秒殺系統(tǒng)中的一個場景即數(shù)據(jù)預(yù)加載，即把庫存數(shù)據(jù)事先加載到緩存，然后通過緩存來更新庫存。

使用思路：

• 系統(tǒng)初始化的時候，將商品庫存加載到Redis 緩存中保存。
• 收到請求的時候,先在Redis中拿到該商品的庫存值，進(jìn)行庫存預(yù)減，如果減完之后庫存不足，直接返回邏輯Exception就不需要訪問數(shù)據(jù)庫再去減庫存了，如果庫存值正確，進(jìn)行下一步。
• 將請求入隊(duì)，立即給前端返回一個值，表示正在排隊(duì)中，然后進(jìn)行秒殺邏輯，后端隊(duì)列進(jìn)行秒殺邏輯，前端輪詢后端發(fā)來的請求，如果秒殺成功，返回秒殺，成功，不成功就返回失敗。

第一步：系統(tǒng)初始化后就將所有商品庫存放入緩存

/**
 * 秒殺接口優(yōu)化之---   第一步:  系統(tǒng)初始化后就將所有商品庫存放入 緩存
 */
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    List<GoodsVo> goods = goodsService.getGoodsList();
    if (goods == null) {
        return;
    }
    for (GoodsVo goodsVo : goods) {
        redisService.set(GoodsKey.getId(), goodsVo.getStockCount());
        isOverMap.put(goodsVo.getId(), false);//先初始化 每個商品都是false 就是還有
    }
}

第二步： 預(yù)減庫存從緩存中減庫存

/**秒殺接口優(yōu)化之 ----第二步： 預(yù)減庫存 從緩存中減庫存
 * 利用 redis 中的方法，減去庫存，返回值為 減去1 之后的值
 * */
long stock = redisService.decr(GoodsKey.getGoodsStock, "" + goodsId);
/*這里判斷不能小于等于，因?yàn)闇p去之后等于 說明還有是正常范圍*/
if (stock < 0) {
    isOverMap.put(goodsId, true);//沒有庫存就設(shè)置 對應(yīng)id 商品的map 為true
    return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_NO_STOCK);
}

整體的邏輯如下：

1.先將所有數(shù)據(jù)讀出來，初始化到緩存中，并以 stock + goodid 的形成存入Redis。

2.在秒殺的時候，先進(jìn)行預(yù)減庫存檢測，從redis中，利用decr 減去對應(yīng)商品的庫存，如果庫存小于0，說明此時 庫存不足，則不需要訪問數(shù)據(jù)庫。直接拋出異常即可。
我們上面還使用到了isOverMap，這個是內(nèi)存標(biāo)記。

內(nèi)存標(biāo)記

由于接口優(yōu)化很多基于Redis的緩存操作，當(dāng)并發(fā)很高的時候，也會給Redis服務(wù)器帶來很大的負(fù)擔(dān)，如果可以減少對Redis服務(wù)器的訪問，也可以達(dá)到的優(yōu)化的效果。

于是，可以加一個內(nèi)存map,標(biāo)記對應(yīng)商品的庫存量是否還有，在訪問Redis之前，在map中拿到對應(yīng)商品的庫存量標(biāo)記，就可以不需要訪問Redis 就可以判斷沒有庫存了。

1.生成一個map，并在初始化的時候，將所有商品的id為鍵，標(biāo)記false 存入map中。

private Map<Long, Boolean> isOverMap = new HashMap<Long, Boolean>();
/**
 * 秒殺接口優(yōu)化之---   第一步:  系統(tǒng)初始化后就將所有商品庫存放入 緩存
 */
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    List<GoodsVo> goods = goodsService.getGoodsList();
    if (goods == null) {
        return;
    }
    for (GoodsVo goodsVo : goods) {
        redisService.set(GoodsKey.getGoodsStock, "" + goodsVo.getId(), goodsVo.getStockCount());
        isOverMap.put(goodsVo.getId(), false);//先初始化 每個商品都是false 就是還有
    }
}

/**再優(yōu)化： 優(yōu)化 庫存之后的請求不訪問redis 通過判斷 對應(yīng) map 的值
? * */
boolean isOver = isOverMap.get(goodsId);
if (isOver) {
? ? ?return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_NO_STOCK);
}

if (stock < 0) {
? ? ?isOverMap.put(goodsId, true);//沒有庫存就設(shè)置 對應(yīng)id 商品的map 為true
}

2.在預(yù)減庫存之前，從map中取標(biāo)記，若標(biāo)記為false,說明庫存

3.預(yù)減庫存，當(dāng)遇到庫存不足的時候，將該商品的標(biāo)記置為true,表示該商品的庫存不足。這樣，下面的所有請求，將被攔截，無需訪問redis進(jìn)行預(yù)減庫存。

所以利用緩存的整體思路如下：

將商品的庫存數(shù)據(jù)加載至內(nèi)存，同時初始化內(nèi)存標(biāo)記，即把每個產(chǎn)品的id存放至map，都是初始化為false，在每次需要執(zhí)行秒殺邏輯之前，在在內(nèi)存標(biāo)記中取值，如果仍有庫存即map里返回的為false,則 執(zhí)行秒殺邏輯，否則直接拋出異常。

同時扣減庫存時，需要判斷緩存中的庫存數(shù)量是否仍然大于0，如果小于等于0，修改內(nèi)存標(biāo)記。

到此這篇關(guān)于如何通過redis減庫存的秒殺場景實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis減庫存內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以