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借助Redis限流實(shí)現(xiàn)秒殺的可行方案
秒殺活動(dòng)是給消費(fèi)者在特定的時(shí)間內(nèi)提供一種有限商品的購(gòu)買活動(dòng)，它的熱門性毋庸置疑，然而，當(dāng)沖擊太大，可能會(huì)引發(fā)一些負(fù)面影響，比如超過(guò)預(yù)算或后臺(tái)支付等，因此，需要制定一套可行的策略進(jìn)行限流以抵御百萬(wàn)級(jí)流量和負(fù)載峰值的瞬時(shí)增長(zhǎng)，這里我們將討論使用Redis來(lái)實(shí)現(xiàn)秒殺的限流方案。
首先，我們可以使用一張Redis表來(lái)存儲(chǔ)每一秒殺商品的最大限制數(shù)量，比如：
“`shell
hset seckill_limit sec_id number
#sec_id：秒殺的ID號(hào) numberlimits：最大限購(gòu)數(shù)量
其次，為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的限流，我們可以借助Redis的計(jì)數(shù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)，每次客戶端請(qǐng)求都從Redis計(jì)數(shù)器來(lái)減一，當(dāng)它小于0時(shí)，代表秒殺體驗(yàn)庫(kù)存已經(jīng)用完，相應(yīng)的，我們還可以使用Redis中的Sorted Set來(lái)保存各種秒殺任務(wù)的分?jǐn)?shù)，已實(shí)現(xiàn)自動(dòng)清除失效的計(jì)數(shù)器，從而控制系統(tǒng)性能，代碼大概如下：
```python
pipe = connection.pipeline()
# 先減少庫(kù)存
pipe.decr('seckill:' + sec_id)
# 可以在這里做額外的操作
pipe.execute()
最后，通過(guò)布隆過(guò)濾器的可靠性也可以幫助我們過(guò)濾掉大量的請(qǐng)求，從而節(jié)約系統(tǒng)資源：
“`python
def limit_request(request):
# 構(gòu)建布隆過(guò)濾器
filter = BloomFilter(0.001,1000)
# 將請(qǐng)求的參數(shù)加入到過(guò)濾器當(dāng)中
if(filter.isContains(request)):
# 說(shuō)明已經(jīng)加入過(guò)布隆過(guò)濾器
yield “請(qǐng)求太頻繁”
else:
filter.insert(request)
# 進(jìn)行正常的業(yè)務(wù)處理
yield bussiness
綜上，借助Redis限流可以有效的保證秒殺系統(tǒng)的性能，使得消費(fèi)者可以獲得良好的體驗(yàn)，而通過(guò)恰當(dāng)?shù)姆椒?，比如使用表?lái)存儲(chǔ)最大限制、布隆過(guò)濾器的過(guò)濾也可以有效的降低請(qǐng)求壓力，從而獲得更好的性能。
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文章題目：借助Redis限流實(shí)現(xiàn)秒殺的可行方案（限流redis秒殺方案）
標(biāo)題網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/dppeddg.html
