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秒杀场景包含了多个环节，可以分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三个阶段，每个阶段的请求处理需求并不相同，Redis 并不能支撑秒杀场景的每一个环节。
秒杀场景的两个特征：
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第一个特征是瞬时并发访问量非常高。
一般数据库每秒只能支撑千级别的并发请求，而 Redis 的并发处理能力（每秒处理请求数）能达到万级别，甚至更高。所以，
当有大量并发请求涌入秒杀系统时，我们就需要使用 Redis 先拦截大部分请求，避免大量请求直接发送给数据库，把数据库压垮。
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第二个特征是读多写少，而且读操作是简单的查询操作
在秒杀场景下，用户需要先查验商品是否还有库存（也就是根据商品 ID 查询该商品的库存还有多少），只有库存有余量时，秒杀系统才能进行库存扣减和下单操作。
库存查验操作是典型的键值对查询，而 Redis 对键值对查询的高效支持，正好和这个操作的要求相匹配。
我们一般可以把秒杀活动分成三个阶段。在每一个阶段，Redis 所发挥的作用也不一样：
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第一阶段是秒杀活动前。
在这个阶段，用户会不断刷新商品详情页，这会导致详情页的瞬时请求量剧增。这个阶段的应对方案，一般是尽量把商品详情页的页面元素静态化，然后使用 CDN
或是浏览器把这些静态化的元素缓存起来。这样一来，秒杀前的大量请求可以直接由 CDN 或是浏览器缓存服务，不会到达服务器端了，这就减轻了服务器端的压力。
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第二阶段是秒杀活动开始。
第二个阶段的操作就是三个：库存查验、库存扣减和订单处理
。因为每个秒杀请求都会查询库存，而请求只有查到有库存余量后，后续的库存扣减和订单处理才会被执行。所以，这个阶段中最大的并发压力都在库存查验操作上。
为了支撑大量高并发的库存查验请求，我们需要在这个环节使用 Redis 保存库存量，这样一来，请求可以直接从 Redis 中读取库存并进行查验。
我们需要直接在 Redis 中进行库存扣减。具体的操作是，当库存查验完成后，一旦库存有余量，我们就立即在 Redis 中扣减库存
。而且，为了避免请求查询到旧的库存值，库存查验和库存扣减这两个操作需要保证原子性。
订单处理会涉及支付、商品出库、物流等多个关联操作，这些操作本身涉及数据库中的多张数据表，要保证处理的事务性，需要在数据库中完成。
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第三阶段就是秒杀活动结束后。
这个阶段中的用户请求量已经下降很多了，服务器端一般都能支撑。
<>基于原子操作支撑秒杀场景
因为库存查验和库存扣减这两个操作要保证一起执行，一个直接的方法就是使用 Redis 的原子操作。
原子操作可以是 Redis 自身提供的原子命令，也可以是 Lua 脚本。因为库存查验和库存扣减是两个操作，无法用一条命令来完成，所以，我们就需要使用 Lua
脚本原子性地执行这两个操作。
<>基于分布式锁来支撑秒杀场景
使用分布式锁来支撑秒杀场景的具体做法是，先让客户端向 Redis
申请分布式锁，只有拿到锁的客户端才能执行库存查验和库存扣减。这样一来，大量的秒杀请求就会在争夺分布式锁时被过滤掉。而且，库存查验和扣减也不用使用原子操作了，因为多个并发客户端只有一个客户端能够拿到锁，已经保证了客户端并发访问的互斥性。
需要提醒你的是，在使用分布式锁时，客户端需要先向 Redis
请求锁，只有请求到了锁，才能进行库存查验等操作，这样一来，客户端在争抢分布式锁时，大部分秒杀请求本身就会因为抢不到锁而被拦截。
所以，我们可以使用切片集群中的不同实例来分别保存分布式锁和商品库存信息
。使用这种保存方式后，秒杀请求会首先访问保存分布式锁的实例。如果客户端没有拿到锁，这些客户端就不会查询商品库存，这就可以减轻保存库存信息的实例的压力了。
<>秒杀场景设计的注意点
* 前端静态页面的设计。秒杀页面上能静态化处理的页面元素，我们都要尽量静态化，这样可以充分利用 CDN 或浏览器缓存服务秒杀开始前的请求。
* 请求拦截和流控。在秒杀系统的接入层，对恶意请求进行拦截，避免对系统的恶意攻击，例如使用黑名单禁止恶意 IP 进行访问。如果 Redis
实例的访问压力过大，为了避免实例崩溃，我们也需要在接入层进行限流，控制进入秒杀系统的请求数量。
* 库存信息过期时间处理。Redis 中保存的库存信息其实是数据库的缓存，为了避免缓存击穿问题，我们不要给库存信息设置过期时间。
* 数据库订单异常处理。如果数据库没能成功处理订单，可以增加订单重试功能，保证订单最终能被成功处理。
* 秒杀活动带来的请求流量巨大，我们需要把秒杀商品的库存信息用单独的实例保存
，而不要和日常业务系统的数据保存在同一个实例上，这样可以避免干扰业务系统的正常运行。