PHP Redis秒杀逻辑及高并发处理策略
使用PHP结合Redis实现秒杀功能时，主要利用Redis的高并发性能和快速数据读写特点，通过Redis的原子操作，如SETNX命令进行秒杀商品库存的原子减扣，结合Redis的分布式锁确保并发下的数据一致性，利用Redis的发布订阅机制实现秒杀活动的实时通知，在处理高并发场景下，还需考虑Redis的性能优化，如合理设置Redis实例数量、使用管道技术减少网络延迟等，通过这些措施，可以有效应对秒杀活动的高并发挑战。
各位老铁们,大家好！今天我将为大家分享关于PHP以及使用Redis处理高并发问题的相关知识，希望这些内容能为大家带来帮助，如果我的分享能为大家带来价值，请别忘了关注并收藏我们的网站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家的支持！下面，我们就开始吧！
“秒杀”是如何实现的
秒杀系统难做,是因为库存有限，很多人会在集中的时间内读写有限的数据，在短时间内，系统会面临成千上万倍的流量进入，如何做好秒杀系统呢？我认为核心思想有这么两点：
- 将请求尽量在上游环节就拦截住（不要轻易到数据库这一级）
- 充分利用缓存
那么这两点如何实现呢？下面详细说说：
最上层是客户端层,常见的都是浏览器访问，点击一次【秒杀按钮】，然后再点一次【秒杀按钮】，那么是访问了两次后端系统么？如果用户手速快一些的话，或者用第三方插件不停的点击，那么岂不是多出来很多请求，从产品层面，我们会设置点击一次按钮后，将按钮置灰，从技术角度，我们可以通过JS控制几秒内只能提交一次请求，看，这就是“将请求尽量在上游环节就拦截住”。
客户端层做限制,对于在座的程序猿们都是小意思，因为一抓包，请求长什么样子一清二楚，然后写个脚本，循环调用就好了；为了防止这样的情况发生，后端的服务需要做去重的工作，比如按照用户名去重，在N秒内，只允许1个请求访问进来，然后做页面缓存；比如10秒内发送了一万次请求，其中1次请求访问成功并返回了页面，将这个页面进行缓存，剩余9999次请求直接返回这个缓存页面。
再往下走,10秒内一个客户只有一次请求进来，但是如果同时有一百万个客户，那么这10秒内也有有一百万次访问，那么如何应对呢？用【消息队列】，所有的请求过来，都排队吧，每次只让有限的请求去访问数据。
访问数据也不是直接去读写数据库,这里还有一层数据缓存，比如可以使用Memcached或者Redis缓存库存剩余，通常在秒杀系统中，这个“库存”可以是粗粒度的，也就是说这个数字可以是不准确的，客户关心的是买到还是买不到，而不会关心剩余数量到底是20件还是10件；数据读操作也可以放在缓存中，再由缓存和数据库做数据同步。
上面几步已经拦截了大多数的请求,到DB这一层的时候，基本上没有什么压力了。
面试高级PHP工程师，一般会问到哪些问题
高并发大访问量的MySQL优化,服务器优化？字段建索引、主从数据库、读写分离、表分区、负载均衡。
Linux的慢查询日志会记录MySQL的超时查询SQL语句,定期察看进行优化。
大访问量下秒杀模块程序怎么设计,如果使用MySQL会有多卖的情况，就是订单超过库存。
将订单数据缓存到内存,如果用数据库直接崩掉，毫无悬念的。
缓存的使用。
能用静态的用静态,不能静态的用内存缓存，例如Memcached、Redis，不能缓存的用数据库。
Session可不可以跨域？怎么跨域？
将PHPSession机制重写（PHP提供），将session存储在Memcached或者数据库就可以跨域了。
session能以三种方式存储,文件、数据库、缓存。
了不了解非关系型数据库？
MongoDB。
会不会写Shell脚本以及Linux的操作？
还会问一下时下流行的东西,比如做没做过微信开发，例如微信支付开发、APP移动开发，等等问题。
问的核心东西都是围绕这些转的,如果有笔试会让你写SQL，PHP功能（例如冒泡排序等排序），还有逻辑题。
Redis如何弥补传统MySQL架构的不足
Redis自身是可以做数据持久化的,很多同学都会想Redis应该可以替代MySQL，但是我们使用一项技术、一个框架的时候，不是看它能不能，而是要看它适合不适合。
大多数公司的存储都是MySQL+Redis，MySQL（或者其他关系型数据库）作为主存储，Redis作为辅助存储，被用作缓存，这样可以加快访问读取的速度，提高性能。
Redis被用作缓存,以减少数据库IO的读操作，减轻数据库的压力，
- 存储热点数据：经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据；
- 计数器：诸如很多论坛用于统计点击数；
- 分布式锁及单线程机制；
- 最新列表、排行榜：请不要使用
select top 10 from xxxx。
划重点,下面介绍一下缓存穿透。
很多时候,程序员习惯先查询Redis，查询不到的话再去查询数据库，能查到的话再写入Redis中，认为这样不仅缓解了数据库的压力，同时也能保证数据的准确性。
但是由于缓存不命中就会查询数据库,如果一直查询不到的话，就导致每次请求都会查询数据库，如果短时间内有大量这样的请求，那么数据库可能会扛不住，这就是缓存穿透。
其实应对的方法也很简单,查询不到的数据，也缓存到Redis中，并设置数据的过期时间。
举个不一定恰当的例子,例如Redis中缓存员工信息，提供接口根据工号查询员工信息：
接口入参工号A001。
系统先在Redis中查询,查询不到。
系统去数据库中查询,也查询不到。
系统插入Redis,key=A001，value=null，设置过期时间五分钟。
这样,五分钟之内再根据A001查询，不会穿透到数据库。
四分钟后,数据库中插入了A001的数据。
五分钟后,Redis中数据过期，下一次请求过来，会查询数据库，并把信息加载到Redis中。
Redis秒杀为什么加锁
放置这边抢购后,还没有付款，其他人也抢到了当前订单，所以要进行整过过程的加锁。
如何解决秒杀编程高并发问题
高并发问题就是指在同一个时间点,有大量用户同时访问URL地址，比如淘宝双11都会产生高并发。
高并发带来的后果：
- 服务端：导致站点服务器、DB服务器资源被占满崩溃。
- 数据的存储和更新结果和理想的设计不一致。
- 用户角度：尼玛，网站这么卡，刷新了还这样，垃圾网站，不玩了。
分析阻碍服务速度的原因：
- 事物行级锁的等待
- 网络延迟
- JAVA的自动回收机制（GC）
处理高并发的常见方法：
- 首先可以将静态资源放入CDN中,减少后端服务器的访问。
- 访问数据使用Redis进行缓存。
- 使用Negix实现负载均衡。
- 数据库集群与库表散列。
实战优化秒杀系统：
分析原因：
当用户在想秒杀时,秒杀时间未到，用户可能会一直刷新页面，获取系统时间和资源（A：此时会一直访问服务器），当时间到了，大量用户同时获取秒杀接口API（B），获取API之后执行秒杀（C），指令传输到各地服务器，服务器执行再将传递到中央数据库执行（D），服务器启用事务执行减库存操作，在服务器端JAVA执行过程中，可能因为JAVA的自动回收机制，还需要一部分时间回收内存（E）。
优化思路：
面对上面分析可能会影响的过程,我们可以进行如下优化：
A：我们可以将一些静态的资源放到CDN上，这样可以减少对系统服务器的请求。
B：对于暴露秒杀接口，这种动态的无法放到CDN上，我们可以采用Redis进行缓存。
C：数据库操作，对于MYSQL的执行速度大约可以达到1秒钟40000次，影响速度的还是因为行级锁，我们应尽可能减少行级锁持有时间。
DE：对于数据库来说操作可以说是相当快了，我们可以将指令放到MYSQL数据库上去执行，减少网络延迟以及服务器GC的时间。
具体实现：
1：使用Redis进行缓存。
引入Redis访问客户端Jedis。
优化暴露秒杀接口：对于SecviceImpl中exportSeckillUrl方法的优化，伪代码如下：
getfromcache //首先我们要从Redis中获取需要暴露的URL
ifnull //如果从Redis中获取的为空
getdb //那么我们就访问MYSQL数据库进行获取
putcache //获取到后放入Redis中
else
locgoin //否则，则直接执行我们一般不能直接访问Redis数据库,首先先建立数据访问层RedisDao，RedisDao中需要提供两个方法，一个是getSeckill和putSeckill。
在编写这两个方法时还需要注意一个问题,那就是序列化的问题，Redis并没有提供序列化和反序列化，我们需要自定义序列化，我们使用protostuff进行序列化与反序列化操作。
2并发优化：
在执行秒杀操作死,正常的执行应该如下：先减库存，并且得到行级锁，再执行插入购买明细，然后再提交释放行级锁，这个时候行级锁锁住了其他一些操作，我们可以进行如下优化，这时只需要延迟一倍。
修改executeSeckill方法如下：
@Transactional
public SeckillExecution executeSeckill(long seckillId, long userPhone, String md5)
throws SeckillException, RepeatKillException, SeckillCloseException {
...
}3深度优化：（存储过程）
定义一个新的接口,使用存储过程执行秒杀操作。
redis挂了是什么性能问题
当说"Redis挂了"时，通常指的是Redis服务器不可用或无法正常运行的情况，这可能是由于多种性能问题引起的，包括但不限于以下几种：
内存不足：Redis是一种基于内存的数据存储系统，如果服务器
