Redis快速实现秒杀CAS（redis秒杀cas）

Redis快速实现秒杀CAS

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秒杀是一种流行的电商营销方式，但其背后的高并发系统设计难度较大。本文将介绍如何通过Redis实现一个简单的秒杀系统，采用乐观锁CAS机制，用于解决并发问题。

一、系统架构设计

我们可以将秒杀系统分成两个步骤：计数器减少库存，创建订单。其中第一步需要确保原子性，否则可能出现超卖的现象；第二步需要确保幂等性，即同一个订单只能被创建一次。

因此，我们可以使用Redis的原子性操作来完成计数器的减操作，使用Redis的Set数据结构保证幂等性。具体实现方式如下：

1. 减少库存

使用Redis提供的原子性操作decr命令实现计数器减少库存：

“`python

def decrease_stock(redis, uid):

KEY = ‘stock’

if redis.get(key) > 0:

redis.decr(key)

return True

else:

return False


此处假设库存初始值为1，每次减少库存前检查库存量是否大于0，如果大于0则执行减1操作，成功返回True，否则返回False。

2. 创建订单

为了保证幂等性，我们可以使用Redis的Set数据结构，将已经创建过的订单ID存储到Redis中。在创建订单时，首先检查该订单是否已经存在，若不存在则进行插入操作，否则直接返回已经存在的订单ID。

```python
def create_order(redis, uid):
    key = 'order'
    new_order_id = uuid.uuid1().hex
    if redis.sadd(key, new_order_id) == 1:
        return new_order_id
    else:
        return None

使用uuid.uuid1().hex可以生成唯一的订单ID。

二、实现乐观锁CAS机制

上述代码可以解决基本的秒杀系统问题，但在高并发情况下可能会遇到竞争问题，比如两个用户同时尝试购买最后一件商品，导致库存数量为负数或者创建重复订单。

为了解决这个问题，我们可以采用乐观锁CAS机制，即在进行库存减少操作时，通过Cas命令对库存值进行检测和修改。

“`python

def decrease_stock(redis, uid):

key = ‘stock’

watch_key = ‘stock’

pipeline = redis.pipeline()

while True:

try:

pipeline.watch(watch_key)

stock = int(redis.get(key))

if stock

pipeline.unwatch()

return False

pipeline.multi()

pipeline.decr(key)

result = pipeline.execute()

if result is None:

continue

return True

except WatchError:

continue


使用watch命令监视key变化，如果库存值发生变化，会抛出WatchError异常，此时采用重试策略重新进行尝试，确保操作的原子性。

三、总结

本文基于Redis提供的原子性操作和Set数据结构，实现了一个简单的秒杀系统，并通过乐观锁CAS机制解决了并发问题。但需要注意，这只是一个简单的实现方式，真实的秒杀系统需要考虑更多的因素，如分布式事务、安全性等。

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