实战篇 23. 秒杀优化 - 基于 Redis 完成秒杀资格判断学习文档📚 实战篇 23. 秒杀优化 - 基于 Red

📚 实战篇 23. 秒杀优化 - 基于 Redis 完成秒杀资格判断学习文档

一、核心痛点复盘：为什么要用 Lua 脚本？

在判断秒杀资格时，我们需要在 Redis 中完成以下三个动作：

查库存： 查询 String 类型的库存数量是否 > 0。
查一人一单： 查询 Set 集合中是否已经存在当前用户的 ID。
执行扣减与记录： 如果前两步都通过，则将库存 -1，并将用户 ID 存入 Set 中。

💥 并发危险：

这三个动作是分散的。如果在高并发下用 Java 代码分三次去调用 Redis，中间肯定会被其他线程插队，导致“超卖”或“一人多单”。

因此，我们必须把这三个动作写进一个 Lua 脚本里，交由 Redis 单线程一口气执行完毕，保证绝对的原子性。

二、核心落地：Lua 脚本的设计与编写

我们需要在 src/main/resources 目录下新建一个 seckill.lua 文件。

脚本逻辑设计：

我们规定脚本的返回值：
- 返回 0：代表有资格，抢单成功。
- 返回 1：代表库存不足。
- 返回 2：代表该用户已经下过单了（违反一人一单）。

seckill.lua 完整代码解析：

Lua

-- 1. 接收参数
local voucherId = ARGV[1] -- 优惠券 ID
local userId = ARGV[2]    -- 用户 ID

-- 2. 拼接 Redis 的 Key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId -- 库存 Key (String类型)
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId -- 订单 Key (Set类型，用于记录谁买过)

-- 3. 核心业务逻辑校验
-- 3.1 判断库存是否充足
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 库存不足，直接返回 1
    return 1
end

-- 3.2 判断用户是否已经下过单
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 用户 ID 已经在 Set 集合中，说明买过了，返回 2
    return 2
end

-- 4. 校验全部通过，开始扣减库存并记录用户
-- 4.1 扣减库存 (-1)
redis.call('decr', stockKey)
-- 4.2 将用户 ID 存入 Set 集合
redis.call('sadd', orderKey, userId)

-- 5. 成功返回 0
return 0

三、 Java 代码落地：调用 Lua 脚本

回到我们的 VoucherOrderServiceImpl 中，我们需要改造原来的同步下单逻辑。

1. 预先加载 Lua 脚本：

和之前做分布式锁一样，在类加载时静态初始化脚本，提高性能。

Java

private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
static {
    SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
    SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
    SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}

2. 重构 seckillVoucher 方法：

前台线程现在只做极速校验，一旦发现没资格直接报错，有资格就拿着生成的订单号准备“扔给后台”。

Java

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    // 1. 获取当前用户 ID
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();

    // 2. 极速调用 Lua 脚本，判断秒杀资格
    // 注意：这里不需要传 KEYS 集合，直接把两个参数当做 ARGV 传进去即可
    Long result = stringRedisTemplate.execute(
            SECKILL_SCRIPT,
            Collections.emptyList(), // 空的 KEYS 集合
            voucherId.toString(), 
            userId.toString()
    );

    // 3. 判断脚本执行结果
    int r = result.intValue();
    if (r != 0) {
        // 4. 不为 0，代表没有资格购买
        return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
    }

    // 5. 为 0，代表有购买资格，把下单信息保存到阻塞队列 (为下一步异步化做准备)
    long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    
    // TODO: 封装订单对象，丢入阻塞队列，由后台独立线程去慢慢写 MySQL

    // 6. 极速返回订单号给前端 (此时用户页面已经提示抢购成功！)
    return Result.ok(orderId);
}

四、学习总结

通过这一步改造，我们将原本沉重的“查 MySQL 库存 -> 查 MySQL 订单 -> 扣 MySQL 库存 -> 写 MySQL 订单”的漫长过程，彻底压缩成了 Redis 内存中的毫秒级计算。这就是高并发秒杀系统能抗住瞬间大流量的核心机密所在。

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