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借助Redis限流實現(xiàn)秒殺的可行方案
秒殺活動是給消費者在特定的時間內(nèi)提供一種有限商品的購買活動，它的熱門性毋庸置疑，然而，當沖擊太大，可能會引發(fā)一些負面影響，比如超過預算或后臺支付等，因此，需要制定一套可行的策略進行限流以抵御百萬級流量和負載峰值的瞬時增長，這里我們將討論使用Redis來實現(xiàn)秒殺的限流方案。
首先，我們可以使用一張Redis表來存儲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 numberlimits：最大限購數(shù)量
其次，為了實現(xiàn)實時的限流，我們可以借助Redis的計數(shù)器來實現(xiàn)，每次客戶端請求都從Redis計數(shù)器來減一，當它小于0時，代表秒殺體驗庫存已經(jīng)用完，相應(yīng)的，我們還可以使用Redis中的Sorted Set來保存各種秒殺任務(wù)的分數(shù)，已實現(xiàn)自動清除失效的計數(shù)器，從而控制系統(tǒng)性能，代碼大概如下：
```python
pipe = connection.pipeline()
# 先減少庫存
pipe.decr('seckill:' + sec_id)
# 可以在這里做額外的操作
pipe.execute()
最后，通過布隆過濾器的可靠性也可以幫助我們過濾掉大量的請求，從而節(jié)約系統(tǒng)資源：
“`python
def limit_request(request):
# 構(gòu)建布隆過濾器
filter = BloomFilter(0.001,1000)
# 將請求的參數(shù)加入到過濾器當中
if(filter.isContains(request)):
# 說明已經(jīng)加入過布隆過濾器
yield “請求太頻繁”
else:
filter.insert(request)
# 進行正常的業(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，使得消費者可以獲得良好的體驗，而通過恰當?shù)姆椒?，比如使用表來存儲最大限制、布隆過濾器的過濾也可以有效的降低請求壓力，從而獲得更好的性能。
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本文標題：借助Redis限流實現(xiàn)秒殺的可行方案（限流redis秒殺方案）
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