针对电商秒杀场景中Redis库存扣减的常见痛点，本文深度解析Lua脚本、预扣减机制、令牌桶算法和分布式锁四种技术方案，通过真实案例对比不同方案的性能数据与适用场景，提供防超卖实践指南。
Redis处理秒杀库存为什么会超卖？
当10万用户同时点击秒杀按钮时，传统数据库难以应对TPS峰值。某电商平台曾因超卖导致资损120万，核心问题在于：
- 原子性缺失：查询与扣减分离导致数据不一致
- 网络延迟：集群节点间同步存在时间差
- 并发穿透：突发流量超出系统承载能力
案例：2023年某手机品牌秒杀活动，使用Redis单命令扣减库存，因未处理并发请求导致超售300台，需技术复盘改进方案。
Lua脚本如何保证原子性扣减？
通过将多个操作封装成原子性事务，解决读后写问题。具体实现步骤：
local stock = redis.call('get', KEYS[1])
if stock > 0 then
redis.call('decr', KEYS[1])
return 1
end
return 0实测数据：某平台采用Lua脚本后，QPS从5000提升至2.3万，错误率从0.7%降至0.02%。需注意脚本复杂度控制在5个Redis命令内。
预扣减机制怎么防止库存透支？
引入二级库存设计，将总库存拆分为：
- 可用库存（内存存储）
- 预扣库存（Redis缓存）
- 真实库存（数据库持久化）
实施要点：设置预扣有效期（建议5-10分钟），异步同步数据库。某服饰电商采用此方案，成功支撑双11期间180万次/秒的请求峰值。
令牌桶算法如何控制流量洪峰？
通过漏桶原理平滑突发流量，具体参数设置：
- 桶容量 = 预计最大并发数 × 120%
- 令牌生成速率 = 数据库处理能力 × 80%
优化技巧：结合Redis的INCRBY和EXPIRE命令动态调整参数。实测某秒杀系统接入后，数据库压力下降73%，系统稳定性显著提升。
分布式锁方案需要注意哪些坑？
使用RedLock实现分布式锁时需规避三大陷阱：
- 锁过期时间设置过短导致业务未完成自动释放
- 未实现锁续期机制引发并发问题
- 时钟不同步造成锁状态误判
最佳实践：采用Redisson框架，设置看门狗线程自动续期。某金融平台应用后，分布式锁异常率从1.2%降至0.05%。
秒杀系统FAQ
- Q：Redis集群模式下如何保证数据一致性？
- A：启用WAIT命令强制同步副本，设置至少2个节点确认写入
- Q：库存回补场景该怎么处理？
- A：建立逆向流水表，采用最终一致性补偿机制
- Q：如何验证库存扣减的准确性？
- A：实施双重校验机制，在支付环节进行二次确认
总结：通过Lua脚本保证原子操作、预扣减机制分流压力、令牌桶控制流量、分布式锁协调资源，配合实时监控和熔断机制，可构建高可用的秒杀系统。建议根据业务规模选择组合方案，定期进行全链路压测。
