分割库存后，我们还需要在Redis中存储一份商品id和分割库存后的Key的映射关系，此时映射关系的Key为商品的id，也就是10001，Value为分割库存后存储库存信息的Key，也就是10001_0，10001_1，10001_2，10001_3，10001_4。在Redis中我们可以使用List来存储这些值。
在真正处理库存信息时，我们可以先从Redis中查询出商品对应的分割库存后的所有Key，同时使用AtomicLong来记录当前的请求数量，使用请求数量对从Redia中查询出的商品对应的分割库存后的所有Key的长度进行求模运算，得出的结果为0，1，2，3，4。再在前面拼接上商品id就可以得出真正的库存缓存的Key。此时，就可以根据这个Key直接到Redis中获取相应的库存信息。
同时，我们可以将分隔的不同的库存数据分别存储到不同的Redis服务器中，进一步提升Redis的并发量。
移花接木在高并发业务场景中，我们可以直接使用Lua脚本库（OpenResty）从负载均衡层直接访问缓存。
这里，我们思考一个场景：如果在高并发业务场景中，商品被瞬间抢购一空。此时，用户再发起请求时，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。
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