这里，我们思考一个场景：如果在秒杀业务场景中，秒杀的商品被瞬间抢购一空。此时，用户再发起秒杀请求时，如果系统由负载均衡层请求应用层的各个服务，再由应用层的各个服务访问缓存和数据库，其实，本质上已经没有任何意义了，因为商品已经卖完了，再通过系统的应用层进行层层校验已经没有太多意义了！！而应用层的并发访问量是以百为单位的，这又在一定程度上会降低系统的并发度。
为了解决这个问题，此时，我们可以在系统的负载均衡层取出用户发送请求时携带的用户id，商品id和秒杀活动id等信息，直接通过Lua脚本等技术来访问缓存中的库存信息。如果秒杀商品的库存小于或者等于0，则直接返回用户商品已售完的提示信息，而不用再经过应用层的层层校验了。 针对这个架构，我们可以参见本文中的电商系统的架构图（正文开始的第一张图）。
Redis助力秒杀系统我们可以在Redis中设计一个Hash数据结构，来支持商品库存的扣减操作，如下所示。
seckill:goodsStock:${goodsId}{ totalCount:200, initStatus:0, seckillCount:0 }在我们设计的Hash数据结构中，有三个非常主要的属性。
totalCount：表示参与秒杀的商品的总数量，在秒杀活动开始前，我们就需要提前将此值加载到Redis缓存中。
initStatus：我们把这个值设计成一个布尔值。秒杀开始前，这个值为0，表示秒杀未开始。可以通过定时任务或者后台操作，将此值修改为1，则表示秒杀开始。
seckillCount：表示秒杀的商品数量，在秒杀过程中，此值的上限为totalCount，当此值达到totalCount时，表示商品已经秒杀完毕。
我们可以通过下面的代码片段在秒杀预热阶段，将要参与秒杀的商品数据加载的缓存。
/** * @author binghe * @description 秒杀前构建商品缓存代码示例 */ public class SeckillCacheBuilder{ private static final String GOODS_CACHE = "seckill:goodsStock:"; private String getCacheKey(String id) { return GOODS_CACHE.concat(id); } public void prepare(String id, int totalCount) { String key = getCacheKey(id); Map<String, Integer> goods = new HashMap<>(); goods.put("totalCount", totalCount); goods.put("initStatus", 0); goods.put("seckillCount", 0); redisTemplate.opsForHash().putAll(key, goods); } }秒杀开始的时候，我们需要在代码中首先判断缓存中的seckillCount值是否小于totalCount值，如果seckillCount值确实小于totalCount值，我们才能够对库存进行锁定。在我们的程序中，这两步其实并不是原子性的。如果在分布式环境中，我们通过多台机器同时操作Redis缓存，就会发生同步问题，进而引起“超卖”的严重后果。
在电商领域，有一个专业名词叫作“超卖”。顾名思义：“超卖”就是说卖出的商品数量比商品的库存数量多，这在电商领域是一个非常严重的问题。那么，我们如何解决“超卖”问题呢？
Lua脚本完美解决超卖问题我们如何解决多台机器同时操作Redis出现的同步问题呢？一个比较好的方案就是使用Lua脚本。我们可以使用Lua脚本将Redis中扣减库存的操作封装成一个原子操作，这样就能够保证操作的原子性，从而解决高并发环境下的同步问题。
例如，我们可以编写如下的Lua脚本代码，来执行Redis中的库存扣减操作。
local resultFlag = "0" local n = tonumber(ARGV[1]) local key = KEYS[1] local goodsInfo = redis.call("HMGET",key,"totalCount","seckillCount") local total = tonumber(goodsInfo[1]) local alloc = tonumber(goodsInfo[2]) if not total then return resultFlag end if total >= alloc + n then local ret = redis.call("HINCRBY",key,"seckillCount",n) return tostring(ret) end return resultFlag我们可以使用如下的Java代码来调用上述Lua脚本。
public int secKill(String id, int number) { String key = getCacheKey(id); Object seckillCount = redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key), String.valueOf(number)); return Integer.valueOf(seckillCount.toString()); }这样，我们在执行秒杀活动时，就能够保证操作的原子性，从而有效的避免数据的同步问题，进而有效的解决了“超卖”问题。
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