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高频面试题：设计秒杀系统，用Redis+Lua解决超卖

news 来源：原创 2025/5/7 5:52:14

高频面试题：设计秒杀系统，用Redis+Lua解决超卖

- - **1. 问题背景**
  - **2. 解决方案：Redis + Lua**
  - - **为什么选择Redis + Lua？**
    - **核心代码逻辑**
    - **Java调用示例（Spring Boot）**
  - **3. 方案优势**
  - **4. 面试回答话术**
  - **5. 可能的追问与应对**
  - - **Q1: 如果Redis宕机了怎么办？**
    - **Q2: 如何防止恶意请求刷库存？**
    - **Q3: Lua脚本的缺点？**
  - **6. 最终总结**

在秒杀或高并发库存扣减场景中，使用 Redis + Lua 解决超卖问题是一个经典的方案。以下是详细的实现逻辑和面试回答话术，突出技术深度和项目实践：

1. 问题背景

超卖原因：
高并发下，多个请求同时查询库存并扣减，导致库存扣减顺序混乱，最终库存为负数（如：剩余1件商品，但多个请求同时判定有库存，最终卖出多件）。

2. 解决方案：Redis + Lua

为什么选择Redis + Lua？

原子性：Lua脚本在Redis中单线程执行，保证多个操作的原子性。
高性能：Redis内存操作+Lua脚本避免网络往返（减少GET+DECR的多次交互）。
避免分布式锁：比SETNX等方案更轻量，无锁竞争开销。

核心代码逻辑

-- KEYS[1]: 库存key（如 "seckill:stock:123"）
-- ARGV[1]: 扣减数量（通常为1）
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))
if stock <= 0 thenreturn 0  -- 库存不足
end
if stock >= tonumber(ARGV[1]) thenredis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1])return 1  -- 扣减成功
elsereturn 0  -- 库存不足
end

Java调用示例（Spring Boot）

@RestController
public class SeckillController {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;private static final String STOCK_KEY = "seckill:stock:123";private static final String LUA_SCRIPT ="local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))\n" +"if stock <= 0 then return 0 end\n" +"if stock >= tonumber(ARGV[1]) then\n" +"    redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1])\n" +"    return 1\n" +"else return 0 end";@PostMapping("/seckill")public String seckill() {// 1. 加载Lua脚本DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>();script.setScriptText(LUA_SCRIPT);script.setResultType(Long.class);// 2. 执行脚本（KEYS和ARGV列表）Long result = redisTemplate.execute(script,Collections.singletonList(STOCK_KEY),"1"  // ARGV[1]: 扣减数量);// 3. 处理结果if (result == 1) {// 扣减成功，创建订单（异步或MQ）return "秒杀成功";} else {return "库存不足";}}
}

3. 方案优势

原子性：脚本内的GET和DECRBY是一个不可分割的操作。
高性能：单次网络开销，Redis单线程执行无竞争。
可扩展：
- 结合Redis集群（通过{hash_tag}保证同一个库存key落到同一节点）。
- 配合MQ异步处理订单，进一步削峰。

4. 面试回答话术

问题：“请说明你在项目中如何解决超卖问题？”

回答模板：

“在我们公司的秒杀系统中，我通过Redis + Lua脚本实现了库存扣减的原子性操作。
核心思路是将库存预加载到Redis中，通过Lua脚本保证查询库存和扣减库存的原子性执行。
当用户请求到达时，先执行Lua脚本快速判定库存是否充足，若充足则扣减并进入订单创建流程，否则直接返回失败。
为了进一步提升性能，我们还将订单创建通过MQ异步处理，最终实现了每秒数万级别的并发扣减，且无超卖问题。
此外，我们还通过压测验证了方案的可靠性，比如模拟网络延迟和Redis故障场景下的降级策略。”