1樓：gao xinge
相同點：都會走加購，下單，支付的標準流程；都需要防止超賣
不同點：因為秒殺商品相當於從某個時刻開始做活動的商品，所以從該時刻開始，可能會有大量的請求和流量湧入，去搶購相對只有少量庫存的商品。因此需要防止大量的請求和流量直接達到資料庫上，防止資料庫崩潰
前端 ---> nginx ---> service ---> databasegt; redis
重點看一下service裡面做了什麼：
普通商品（不考慮redis）：1. 通過database檢視庫存；2. 如果庫存夠用，下單成功，否則下單失敗
秒殺商品（考慮redis）：1. 限流；2. 通過redis檢視庫存；3. 如果庫存夠用，走上述普通商品的流程，否則下單失敗
redis資料不一致的原因：1. redis自身會導致不一致；2. redis和database之間也會導致不一致
redis資料不一致有本質影響嗎：不會有。因為redis的作用是流量過濾，而最終的庫存檢視還要走database，所以不會有超賣的情況發生
redis資料盡量保證一致的好處：雖然redis中的庫存資料和database中的庫存資料可能會有不一致（可大可小），不會有本質影響，但是如果redis的資料能及時盡量的和database中的資料保持同步，保持一致，那會更加精確的反應系統的現狀，從而能讓使用者的體驗更好
2樓：Tony
為保證一致性，現在可行的方法是做shard，即用Redis的cluster，本質上是key分布在不同的node上且互不重複。但主從不行，因為之間不是sync，無法保證一致性。
或者你等待我寫的乙個新工具，未來可以解決這個問題。
還有之前寫的乙個帖子，雖然和一致性沒有關係，但也許可能解決你的實際問題：
使用redis 的list為什麼不能解決分布式執行緒安全問題?
3樓：人醜就要多讀書
秒殺場景就不要多個redis追求一致性了。
多個redis可以分別維護不同區域的庫存（華北、華南、西北、東北等）提前和運營定好各地區的庫存。
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