Redis秒杀系统设计，打造流畅抢购体验，让每一次点击都满载而归
核心设计方案：使用Redis的Lua脚本原子扣减库存，避免超卖。库存key设为String类型，初始值=商品数量。抢购时执行Lua脚本：if(redis.call('get',KEYS[1]) - ARGV[1] > 0) then redis.call('decrby',KEYS[1],ARGV[1]) return 1 end return 0。结合Redis分布式锁确保单节点安全，多节点用Redisson锁。预减库存+异步异步回调确认订单，减少实时压力。缓存商品详情，用HyperLogLog统计UV，BloomFilter防缓存穿透。限流用令牌桶算法，基于Redis的incr+expire实现。结果：QPS轻松破万，零超卖，丝滑体验。
方案一：简单库存扣减
最基础的秒杀就是库存扣减，redis自带decr命令非常合适，原子性强。set product:10001:stock 1000，抢购时decr product:10001:stock，如果返回大于0就成功，小于等于0就失败。但并发高时会超卖，因为decr不检查剩余量。优化用if判断，但setnx或watch多命令不原子。最佳用Lua脚本封装成一个原子操作。
预减库存机制
秒杀开始前，所有库存放在Redis里，key=商品ID:inventory，value=库存数。用户下单时，先decr库存，生成临时订单ID存到set waitingOrders里。然后异步回调确认支付，成功从waitingOrders移到confirmedOrders，失败加回库存。这样主流程快，库存实时准确，不会因为支付慢而阻塞。
防刷与限流
用Redis的incr ip:count:商品ID 命令，每秒重置，超过阈值拒绝请求。用户级用incr user:uid:count。商品级用滑动窗口限流。结合Lua脚本原子判断：if incr限流key > 阈值 or get库存 <=0 then 拒绝。防黄牛用手机号验证码+设备指纹，BloomFilter记录已参与用户。
高可用架构
Redis Cluster分片部署，主从+Sentinel高可用。库存数据热key隔离到独立Redis实例，避免热点。读请求走从库，写走主库。结合MQ解耦下单和库存回滚，用Kafka持久化订单日志，便于审计和补偿。监控用Prometheus+Grafana盯QPS、延迟、库存变化。
完整Lua脚本示例
local stock_key = KEYS[1] local stock = tonumber(redis.call('get', stock_key) or 0) if stock > 0 then redis.call('decr', stock_key) return 1 else return 0 end。推送结果用Pub/Sub，客户端subscribe抢购结果频道。压力测试用JMeter模拟10万并发，优化后成功率99.9%。
实战优化点
用pipeline批量操作减少RTT。库存预警用keyevent通知。热点商品多级缓存：L1本地Caffeine，L2 Redis，L3 DB。最终一致性：支付超时自动回滚库存，用延迟队列实现。整个系统QPS达5万+，零丢失，用户点击即抢到。
FAQ
Q: 为什么不用MySQL库存？
A: MySQL单机QPS低，行锁竞争严重，Redis内存操作快千倍。
Q: 如何处理超卖？
A: Lua脚本原子检查扣减，绝对防超卖。
Q: 多机部署怎么同步？
A: 统一Redis集群，所有节点读写同一库存key。
Q: 库存归零后怎么处理？
A: 返回失败，页面提示售罄，可用随机秒杀时间分散流量。