抢购是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个：

1 高并发对数据库产生的压力

2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（“超卖”问题）

对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。重点在于第二个问题，我们看看下面一种常规的实现代码：

     'tcp',	'host'   => '127.0.0.1',	'port'   => '6379'));//redis 登录 $redis->auth('123456');//库存$num = 10;//用户id$user_id = $_SESSION['user_id'];//检查库存 $len = $redis->llen('order:1');if($len >= $num){	exit('已经抢光了');}//把抢到的用户存入到列表中  $result = $redis->lpush('order:1',$user_id);if($result){	echo '抢到了';}?>

如果代码正常运行，列表order:1中最多只能存储10个用户的id，因为库存只有10个。

然而，在使用Apache AB工具模拟很多用户并发请求时，最后发现order:1中总是超过10个用户，也就是出现了“超卖”。

问题就出在这一段代码：

//检查库存 $len = $redis->llen('order:1');if($len >= $num){	exit('已经抢光了');}

在抢购进行到一定程度，假如现在已经有9个人抢购成功，又来了3个用户同时抢购，这时if条件将会被绕过，这三个用户都能抢购成功。而实际上只有一件库存可以抢了。

在高并发下，很多不是问题的，都成了问题。要解决“超卖”问题，核心在于保证检查库存时的操作是依次执行的，形象的说就是把“多线程”转成“单线程”。即使有很多用户同时到达，也是一个个检查并给与抢购资格，一旦库存抢尽，后面的用户就无法继续了。

我们需要使用Redis的原子操作来实现这个“单线程”。首先我们把库存存在goods:1这个列表中，假设有10件库存，就往列表中push10个数，这个数没有实际意义，仅仅代表一件库存。抢购开始后，每到来一个用户，就从goods:1中pop一个数，表示用户抢购成功。当列表为空时，表示已经被抢光了。因为列表的pop操作是原子的，即使有很多用户同时到达，也是依次执行的。抢购的示例代码如下：

     'tcp',	'host'   => '127.0.0.1',	'port'   => '6379'));$redis->auth('123456');//用户ID$user_id = $_SESSION['user_id'];$check = $redis->lpop('goods:1');if(!$check){	exit('抢光了');}$result = $redis->lpush('order:1',$user_id);if($result){	echo '抢购成功';}?>

用户抢购成功后，我们将用户ID存入了order:1列表中。接下来我们可以引导这些用户去完成订单的其他步骤，这里才涉及到与数据库的交互。最终只有很少的人走到这一步，也就解决的数据库的压力问题。

为了检测实际效果，我使用Apache AB工具模拟10、20、1000个用户并发进行抢购，经过大量的测试，最终抢购成功的用户始终为10，没有出现“超卖”。