如何使用Redis链表解决高并发商品超卖问题
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实现原理
使用redis链表来做，因为pop操作是原子的，即使有很多用户同时到达，也是依次执行，推荐使用。
实现步骤
第一步，先将商品库存入队列
/**
* 添加商品数量到商品队列
* @param int $couponId 优惠券ID
*/
function addCoupons($couponId)
{
//1.初始化Redis连接
$redis = new Redis();
if (!$redis->connect('127.0.0.1', 6379)) {
trigger_error('Redis连接出错！！！', E_USER_ERROR);
} else {
echo '连接正常
';
}
//根据优惠券ID从数据库中查询该优惠券的库存量
//$sql = "select id, stock from coupon where id = {$couponId}";
$stock = 10; //假设10就是我们从数据库中查询出的该优惠券在数据库中的库存量
//我们现在将这10个库存放入到以该商品ID为key的redis链表中,有几件库存，就存入多少次1，链表长度代表商品库存数
for($i = 0; $i < $stock; $i++) {
$redis->lPush("secKill:".$couponId.":stock", 1);
}
$redis->close();
}
$couponId = 11211;
addCoupons($couponId);我们调用该方法，然后查看redis,链表中已经添加了10个元素
第二步，抢购开始，设置库存的缓存周期
这一步根据自己的业务来定，如果业务规定，这个优惠券就放出2分钟给用户抢，那么就通过expire()方法给链表设置一个有效期，即使是在有效期内没有抢完仍然有库存也不让用户抢了(由于我们公司业务不对优惠券抢券设置有效期，所以这一步我不需要做)
//设置链表有效期是两分钟
$redis->expire('key', 120);第三步，客户端执行瞬时抢购操作
/**
* 抢优惠券(秒杀)
* @param int $couponId 商品ID
* @param int $uid 用户ID
* @return bool
*/
function secKill($couponId, $uid)
{
//1.初始化Redis连接
$redis = new Redis();
if (!$redis->connect('127.0.0.1', 6379)) {
trigger_error('Redis连接出错！！！', E_USER_ERROR);
} else {
echo '连接正常
';
}
//将已经成功抢购的用户添加到该以该商品ID为key的集合(set)中
//如果用户已经在集合中，说明用户已经成功秒杀过一次了，不允许再次参与秒杀
if ($redis->sIsMember('secKill:'.$couponId.':uid', $uid)) {
echo '秒杀失败';
return false;
}
//秒杀商品的库存key
$key = 'secKill:'.$couponId.':stock';
//从以该优惠券ID为key的链表中弹出一个值，如果有值，证明优惠券还有库存
$isSockNotEmpty = $redis->lPop($key);
//判断库存，如果库存大于0，则减库存，将该成功秒杀用户加入哈希表，如果小于等于0，秒杀结束
if ($isSockNotEmpty != 1) {
echo '秒杀已结束';
return false;
}
//抢券成功，将优惠券ID和UID放入到队列中，由一个单独的进程队列来消费队列里的数据，向用户推送抢到的优惠券
$redis->lPush('couponOrder', $couponId.'+'.$uid);
//将成功抢券的用户记录到集合中，防止被已抢过的用户再次秒杀
$redis->sAdd('secKill:'.$couponId.':uid', $uid);
$redis->close();
return true;
}
$couponId = 11211;
$uid = mt_rand(1, 100);
secKill($couponId, $uid);第四步，将成功秒杀的用户入数据库持久化数据，对于并发量不是很大的抢购，我们可以在第三步成功抢购后直接将信息写入数据库，对于并发量比较大的可以放入RabbitMQ消息队列中消费(推荐使用RabbitMQ队列而不是redis是因为RabbitMQ可以保证消息百分之百的被消费，而redis就相对没有那么稳定与可靠)
//此处代码省略 //根据自己的业务场景看看是入数据库还是放入rabbitMQ消息队列中消费
现在我们使用ab工具模拟高并发下的抢券行为(2000次请求数，100并发量)
ab -n 2000 -c 100 www.test.com/
然后我们通过Redis Desktop Manager来查看Redis的结果
同样的，couponOrder队列里已经有了10份包含用户uid和优惠券id的信息了，这些信息可以由队列消费。
同时，用户抢券集合里也保存了10个用户的UID信息。
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