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PHP + Redis秒杀场景

PHP + Redis秒杀场景

在电商秒杀等高并发场景中,Redis 凭借其内存操作和原子性特性,成为库存扣减的核心组件。

下面以 PHP + Redis 为例,给出一个企业级秒杀库存设计方案示例,重点解决超卖、热点 Key、重复下单和流量冲击等问题。

一、核心思路

  • 预加载库存:秒杀活动开始前,将商品库存从 MySQL 同步到 Redis(使用 SETHMSET)。
  • 原子扣减:使用 Redis Lua 脚本(或 DECR + 校验)保证扣减与校验的原子性,杜绝超卖。
  • 异步落库:扣减成功后,将用户 ID、商品 ID 推入消息队列(如 Redis Stream / List),后台进程消费并创建订单、扣减数据库库存。
  • 限流 + 防重:通过令牌桶或滑动窗口限制用户访问频率,通过 Redis 记录用户抢购状态防止同一用户重复下单。

二、详细步骤与代码实现

1. 活动开始前:初始化库存

1// 假设商品ID=1001,秒杀库存=100
2$redis->set('seckill:stock:1001', 100);
3$redis->set('seckill:closed:1001', 0); // 0-未结束,1-已结束

2. 抢购接口核心:Lua 脚本原子扣减

 1$lua = <<<LUA
 2local stock_key = KEYS[1]
 3local user_key = KEYS[2]    -- 用于记录已抢购用户
 4local user_id = ARGV[1]
 5local closed_key = KEYS[3]
 6
 7-- 检查活动是否已结束
 8if redis.call('get', closed_key) == '1' then
 9    return -2   -- 活动结束
10end
11
12-- 检查用户是否已抢购过(防重复)
13if redis.call('sismember', user_key, user_id) == 1 then
14    return -1   -- 重复抢购
15end
16
17-- 扣减库存
18local stock = redis.call('decr', stock_key)
19if stock < 0 then
20    -- 库存不足,回滚
21    redis.call('incr', stock_key)
22    return 0    -- 无库存
23end
24
25-- 记录用户
26redis.call('sadd', user_key, user_id)
27-- 返回当前剩余库存(正数代表成功,0代表刚好扣完)
28return stock
29LUA;
30
31$result = $redis->eval($lua, [
32    'seckill:stock:1001',
33    'seckill:users:1001',
34    'seckill:closed:1001',
35    $userId
36], 3); // 3个KEYS
37
38if ($result === -2) {
39    // 活动已结束
40} elseif ($result === -1) {
41    // 用户已抢过
42} elseif ($result === 0) {
43    // 库存不足
44} else {
45    // 扣减成功,剩余库存 $result
46    // 将成功信息推入消息队列(异步创建订单)
47    $redis->lpush('seckill:orders', json_encode([
48        'user_id' => $userId,
49        'goods_id' => 1001,
50        'stock' => $result
51    ]));
52}

3. 异步消费队列(如使用 Redis List + PHP 常驻进程)

 1// consumer.php 常驻进程(可用 Swoole / Supervisor 管理)
 2while (true) {
 3    $data = $redis->brpop('seckill:orders', 2); // 超时2秒
 4    if ($data) {
 5        $order = json_decode($data[1], true);
 6        // 开启MySQL事务
 7        $db->begin();
 8        try {
 9            // 再次检查数据库库存(防止Redis数据不一致)
10            $stock = $db->query("SELECT stock FROM goods WHERE id={$order['goods_id']} FOR UPDATE");
11            if ($stock > 0) {
12                $db->query("UPDATE goods SET stock = stock - 1 WHERE id={$order['goods_id']} AND stock>0");
13                // 创建订单...
14                $db->commit();
15            } else {
16                $db->rollback();
17                // 库存不足,需回滚Redis中的用户记录(补偿)
18                $redis->srem('seckill:users:1001', $order['user_id']);
19                $redis->incr('seckill:stock:1001');
20            }
21        } catch (Exception $e) {
22            $db->rollback();
23            // 记录异常,重试或人工介入
24        }
25    }
26}

4. 限流(防止刷单)

使用 Redis 的滑动窗口或令牌桶。示例:基于用户 IP 的 QPS 限制(每秒最多5次请求)

1$rateLimitKey = "rate:limit:user:{$userId}";
2$current = $redis->incr($rateLimitKey);
3if ($current == 1) {
4    $redis->expire($rateLimitKey, 1); // 1秒窗口
5}
6if ($current > 5) {
7    die('请求过快');
8}

5. 活动结束:关闭库存扣减

1// 后台脚本,到达活动结束时间后执行
2$redis->set('seckill:closed:1001', 1);
3// 同时将Redis剩余库存同步回MySQL(避免数据不一致)
4$left = $redis->get('seckill:stock:1001');
5$db->query("UPDATE goods SET stock = {$left} WHERE id=1001");

三、 增强策略

  • 热点 Key 分片
    如果单个商品库存过大(如 10 万),单个 Redis key 会成为热点。可以拆分库存:
    seckill:stock:1001:1seckill:stock:1001:10,每个分片 1 万。
    请求随机落到某个分片,最后汇总统计。Lua 脚本需依次尝试扣减,若全部分片无库存则失败。
  • 本地缓存 + 快速失败
    在 PHP 应用层(如 APCu)缓存一个标志位 seckill:over:1001,一旦库存为 0 就立即拒绝请求,避免打到 Redis。
  • 使用 Redis Cluster
    将不同商品分散到不同节点,避免单节点压力过大。
  • 防机器人刷单
    结合图形验证码(如极验)、请求签名、设备指纹。
  • 降级方案
    当 Redis 或消息队列压力过大时,快速返回“排队中”或“活动火爆”,引导用户重试。

四、注意点

  • Lua 脚本是保证原子性的不二选择,避免使用 GET + DECR 这种非原子操作。
  • 异步落库能防止数据库被瞬时流量打垮,但会带来短暂不一致(用户看到扣减成功但订单未生成)。可以通过前端轮询或 WebSocket 通知最终结果。
  • 补偿机制:如果后台消费失败(如数据库库存不足),需要回滚 Redis 中的用户标记和已扣库存。
  • 监控与告警:监控 Redis 命中率、队列堆积长度、数据库死锁情况。

五、完整流程图

1用户请求 → 限流过滤 → 图形验证码 → Lua脚本原子扣减Redis库存
2        ↓成功                                  ↓失败
3   记录用户抢购标记 → 推入消息队列           返回失败(已抢完/重复)
45   异步Worker消费 → MySQL事务(减库存+创建订单)
67   更新订单状态,通知用户

六、秒杀场景API设计,兼顾用户体验与最终一致性

在 Redis 秒杀 + 异步 MySQL 落库的架构下,兼顾用户体验与最终一致性的核心在于:同步返回受理状态,异步通知最终结果。让用户第一时间知道“我抢到了资格”,而不是长时间等待处理结果。

一、设计原则

原则说明
快速响应同步接口只做 Redis 扣减,毫秒级返回,避免用户等待超时
状态可查提供轮询或主动推送接口,让用户知道最终结果
结果可达无论成功还是失败,最终必须给用户一个明确的结果
失败可补偿异步环节失败时,能回滚 Redis 状态,并通知用户

二、同步接口返回值设计

1. 抢购受理成功(Redis 扣减成功)

1{
2  "code": 200,
3  "msg": "抢购成功,订单处理中",
4  "data": {
5    "token": "uid123_gid1001_xxxxxx",
6    "status": "pending",
7    "estimated_time": 3
8  }
9}
  • token:本次抢购的唯一凭证,用于后续查询结果。
  • status: pending:表示已获得资格,但订单尚未生成。
  • estimated_time:预估处理时间(秒),给用户心理预期。

2. 库存不足

1{
2  "code": 4001,
3  "msg": "库存已抢完",
4  "data": null
5}

3. 重复抢购

1{
2  "code": 4002,
3  "msg": "您已参与过该活动",
4  "data": null
5}

4. 活动未开始/已结束

1{
2  "code": 4003,
3  "msg": "活动尚未开始或已结束",
4  "data": null
5}

5. 请求频率超限

1{
2  "code": 429,
3  "msg": "请求过于频繁,请稍后再试",
4  "data": null
5}

6. 系统繁忙(降级)

1{
2  "code": 503,
3  "msg": "系统繁忙,请重试",
4  "data": null
5}

三、异步结果查询接口

用户拿到 token 后,前端通过轮询或 WebSocket 查询最终结果。

接口如:GET /api/seckill/result?token=xxx

返回状态说明:

status含义用户侧展示
pending处理中“订单处理中,请稍后…”
success订单已生成“抢购成功,正在准备发货”
failed处理失败“抢购失败,可重试或联系客服”

1. 轮询策略

建议前端采用指数退避轮询:

 1let delay = 1000; // 初始 1 秒
 2const maxDelay = 5000; // 最大 5 秒
 3
 4function pollResult(token) {
 5    fetch(`/api/seckill/result?token=${token}`)
 6        .then(res => res.json())
 7        .then(data => {
 8            if (data.data.status === 'pending') {
 9                setTimeout(() => pollResult(token), delay);
10                delay = Math.min(delay * 1.5, maxDelay);
11            } else if (data.data.status === 'success') {
12                showSuccess(data.data);
13            } else {
14                showFailure(data.data);
15            }
16        });
17}

2. 主动推送方案(WebSocket/SSE)

轮询的替代方案,延迟更低、请求更少。

流程

  1. 用户进入秒杀页面时,建立 WebSocket 连接,服务端记录 userId => connection
  2. 抢购成功后,异步消费者完成订单写入后,通过 WebSocket 主动推送结果给对应用户。
  3. 前端收到推送后,直接展示结果,无需轮询。

推送消息格式:

1{
2  "type": "seckill_result",
3  "data": {
4    "token": "uid123_gid1001_1702713600",
5    "status": "success",
6    "order_id": "202504160001"
7  }
8}

3. 混合方案

实际生产中,通常采用轮询为主 + WebSocket 降级的组合,如

 1// 优先尝试 WebSocket
 2const ws = new WebSocket('wss://api.example.com/seckill');
 3
 4ws.onopen = () => {
 5    ws.send(JSON.stringify({ token: 'xxx' }));
 6};
 7
 8ws.onmessage = (event) => {
 9    // 收到结果,展示
10    showResult(JSON.parse(event.data));
11};
12
13ws.onerror = () => {
14    // WebSocket 失败,降级为轮询
15    startPolling(token);
16};
17
18// 设置超时,如果 3 秒内 WebSocket 没返回结果,也降级轮询
19setTimeout(() => {
20    if (!resultReceived) {
21        ws.close();
22        startPolling(token);
23    }
24}, 3000);

决策矩阵

考量维度轮询 (Polling)主动推送 (WebSocket/SSE)
实时性要求秒级延迟(取决于轮询间隔)毫秒级延迟
并发规模适合中小规模(< 10 万同时在线)适合大规模(百万级连接)
实现复杂度简单,HTTP 标准接口复杂,需要维护长连接
服务器资源请求频繁,HTTP 开销大连接常驻,内存占用高
网络环境通用,穿透性好某些防火墙/代理可能阻断
结果确定性最终一定会查到(只要接口正常)连接断开可能收不到

四、前端交互流程

 1用户点击“立即抢购”
 2 3按钮置灰,显示“提交中...”
 4 5收到同步响应
 6    ├── code=200 → 显示“抢购成功,订单处理中”,开启轮询/建立WS
 7    ├── code=4xx → 显示具体错误(库存不足/重复/活动结束)
 8    └── code=429 → 显示“操作太快啦,稍后再试”,等待后恢复按钮
 910轮询/推送收到最终结果
11    ├── success → 跳转订单页或显示“抢购成功”
12    └── failed → 显示失败原因,恢复按钮允许重试(如果活动还有库存)

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