这篇文章主要介绍了PHP+Redis事务解决高并发下商品超卖问题，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
对于一些有一定用户量的电商网站，如果只是单纯的使用关系型数据库(如MySQL、Oracle)来做抢购，对数据库的压力是非常大的，而且如果不使用好数据库的锁机制，还会导致商品、优惠券超卖的问题。我所在的公司也遇到了同样的问题，问题发生在优惠券被超量抢购上，在问题发生后我们开始想办法解决问题，由于自己使用redis比较多，我准备使用redis来解决这个问题。利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题，下面我给出我临时解决这个问题的第一版的伪代码，去掉了一些细节：
/** * 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<br>'; } //秒杀商品的库存key $key = 'secKill:'.$couponId.':stock'; $redis->watch($key); //获取库存 $stock = $redis->get($key); //秒杀未开始，表示库存为null if (!$stock && !is_numeric($stock)) { echo '秒杀未开始'; return false; } //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 ($stock sIsMember('secKill:'.$couponId.':uid', $uid)) { echo '秒杀失败'; return false; } //代码走到这里，说明该用户是第一次参与秒杀，将库存减一，然后把这个人放到已抢到的集合表 //multi()，返回一个redis对象，并进入multi-mode模式，一旦进入multi-mode模式，以后调用的所有方法都会返回相同的对象， //直到exec(）方法<strong style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞@@代~&码网</strong>被调用。 $result = $redis->multi()->decr($key)->sAdd('secKill:'.$couponId.':uid', $uid)->exec(); if (empty($result)) {//事务被取消 echo '秒杀失败'; 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); $redis->close(); return true; } $couponId = 11211; $uid = mt_rand(1, 100); secKill($couponId, $uid);
首先，我模拟设置优惠券ID为11211的优惠券库存为10个。
然后，我们使用ab工具来模拟1000次请求，50并发量来测试
ab -n 1000 -c 50 www.test.com/
然后我们通过Redis Desktop Manager来查看一些Redis的结果
couponOrder队列里已经有了10个用户的信息了
并且优惠券的剩余数量也是0了，不再是负数了
同时，用户抢券集合里也保存了10个用户的UID信息。
上面这串代码解决了两个问题：
- 解决了瞬时的大量查询到数据库上给数据库造成很大压力的问题，流量都被拦截在了redis缓存层
- 解决了优惠券被超库存抢购的问题
但是，这段代码也存在一定的问题:
- 没有使用redis连接池，频繁创建新的redis有一定的性能影响
- 由于使用了事务，每一次并发请求中只会有一个用户抢券成功，该并发请求中的其它用户都会失败，只能等第二次并发
- 同样还是事务导致的库存遗留问题，如果有10个商品，1000次请求每次200并发量，5次并发请求就完成了1000次请求，但是只会有5个用户成功抢到，如果没有后续的请求，会导致库存还有5份存量
提示：在消费队列里，如果优惠券发放失败，一定要立即记录并短信通知运营管理人员，看看是否能重发或者通过后台手动定向推送给用户。
所以，后续我又使用了lua脚本和redis配合一起来解决了这个问题。具体代码，我会后续整理处理补充完整。
总结
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