秒杀 Redis 高并发策略

数据库并发控制：悲观锁、乐观锁 

1. 悲观锁：假定并发访问一定会发生冲突，访问资源前直接上锁，其他事务被阻塞，直到锁释放。数据库行排他锁就是典型悲观锁。 优点：数据强一致性，可杜绝超卖；缺点：锁会阻塞其他请求，并发性能差，高并发秒杀场景容易产生锁等待、死锁，吞吐量低。适合写冲突高、强一致性优先、并发量不大的场景。
2. 乐观锁：假定并发冲突较少，访问数据时不上锁，提交更新时校验数据是否被其他事务修改，若已被修改则更新失败重试。数据库版本号机制、Redis WATCH 机制都属于乐观锁。 优点：无锁阻塞，并发性能高；缺点：高冲突场景大量请求更新失败，频繁重试消耗系统资源，极端情况出现请求饥饿。适合读多写少、高并发场景，如商品秒杀库存扣减。
3. 共享锁（S 锁 / 读锁，悲观锁类别）：按锁行为划分的悲观锁。事务加共享锁后，本事务可读资源，不可写；多个事务可同时添加共享锁，读与读之间互不阻塞。但持有共享锁期间，其他事务无法添加排他锁，不能执行写操作。适合多读少写场景。多个事务可同时持有同一数据的共享锁，允许读取但不允许修改（其他事务只能加共享锁，不能加排他锁）。适用于只读操作，保证读取期间数据不被修改。
4. 排他锁（X 锁 / 写锁，悲观锁类别）：按锁行为划分的悲观锁。事务添加排他锁后，其他事务既不能读，也不能写，同一资源同一时刻仅能存在一个排他锁。秒杀库存扣减这类写操作，需要添加排他锁保证数据独占修改，防止并发写带来的数据不一致。仅一个事务能持有排他锁，持有期间其他事务不能读取也不能修改该数据（既不能加共享锁也不能加排他锁）。适用于写操作，确保数据修改的独占性。

秒杀 Redis 高并发策略 

1. Redis 预扣库存（核心防超卖）：秒杀前将商品库存提前预热加载至 Redis。简单库存递减可使用 DECR 原子命令；复杂的 “库存判断 + 扣减” 业务逻辑采用 Lua 脚本封装，将多步操作合并为原子执行，彻底杜绝并发超卖问题。库存扣减成功后将订单消息送入消息队列异步落库，避免瞬时洪峰直接冲击数据库，大幅降低 DB 压力。
2. Redis WATCH 乐观锁（并发一致性控制）：通过 WATCH 监听库存 Key，MULTI 开启事务缓存批量命令，EXEC 统一提交事务。若事务执行期间监听的库存 Key 被其他客户端并发修改，则本次事务执行失败，业务层通过重试机制保证数据一致性，实现无阻塞、高并发的乐观并发控制。
3. Redis List 消息队列削峰（流量抹平）：利用 Redis List 实现简易异步队列，通过 LPUSH 将秒杀成功的订单消息快速写入队列，后端服务通过 BRPOP 阻塞式监听消费，将瞬时超大并发流量转为平稳有序的异步消费流量，实现削峰填谷，有效保护后端服务与数据库。
4. Redis 限流（流量防护）：基于 Redis 实现令牌桶或漏斗限流算法，在请求入口对秒杀请求进行流量管控，拦截超出系统承载能力的超额流量与无效恶意请求，从源头削减流量压力，保障服务稳定运行。
5. 缓存预热（规避冷启动风险）：秒杀活动开启前，提前将商品库存、商品详情、活动配置等热点数据批量加载至 Redis 缓存，避免秒杀首波流量因缓存未命中直接击穿数据库，解决缓存冷启动问题。
6. Redis 分布式锁 SET NX EX（资源互斥）：采用 SET NX EX 命令实现分布式互斥锁，控制库存修改、下单等临界资源的并发访问，有效防止同一用户重复抢单、并发争抢问题。通过设置锁自动过期时间避免死锁，通过唯一标识校验防止误删他人锁，保障分布式场景安全可靠。
7. RedLock红锁，RedLock 红锁部署多个独立 Redis 节点，客户端向全部节点申请加锁，半数以上节点加锁成功才算获取锁。解决单节点 Redis 主从切换导致锁丢失的问题，提升分布式锁可靠性；但存在多机时钟漂移风险，运维复杂度更高，性能低于普通 Redis 分布式锁。释放锁需要操作全部节点。解决单节点Redis主从切换锁丢失问题，提升锁的可靠性；缺点是存在时钟漂移风险，性能较低、运维成本更高。高可靠场景可采用RedLock红锁。

缓存三大问题（穿透 / 击穿 / 雪崩）

1. 缓存穿透：用户查询缓存和数据库均不存在的无效数据，导致所有请求直接穿透到数据库，极易引发数据库压力过载。对策：增加请求参数合法性校验、缓存空值并设置短过期时间、部署布隆过滤器前置拦截不存在的 Key。
2. 缓存击穿：高并发场景下，单个热点 Key 缓存过期失效，海量并发请求瞬间全部打入数据库，造成瞬时 DB 压力陡增。对策：热点数据设置逻辑过期、热点 Key 永不过期；缓存更新时使用分布式互斥锁控制单线程回写缓存。
3. 缓存雪崩：大批量缓存 Key 同时集中过期，或 Redis 集群宕机导致整体缓存失效，海量请求全部落库，引发数据库雪崩宕机。对策：给缓存 TTL 增加随机偏移量打散过期时间；搭建 Redis 高可用集群；配置服务熔断降级、多级缓存兜底防护。