这个秒杀一人一单怎么样，Ai加个人总结的。想用于面试吟唱

#牛客AI配图神器#但是被发现没有完整实现怎么办？大家 帮我看看。实现秒杀以及一人一单的策略：

1：Redis层面的分布式锁
首先将分布式锁的粒度降低，将用户Id与商品Id进行绑定，借助LUA脚本（原子性），先判断是否存在购买标识（幂等性1），没买过就去尝试获取分布式锁，获取成功之后
然后再次判断是否存在购买标识，再判断库存是否足够，最后再扣减库存，两次判断减少锁竞争的消耗

2：数据库层面的数据修改
第一种：开启事务，对数据库的数据进行修改，扣减库存以及添加用户的购买记录，然后在Redis中添加唯一标识
可以借助Set进行存储，也可以借助string进行存储。
string结构可以实现更加精准的存储，可以存储相关的任务状态，比如已完成，未完成，完成中，同时还可以对过期时间进行单独指定，但是呢，当海量数据下会造成高频的内存碎片，与集群跨槽访问开销
Set结构可以以更加高效的查询效率去实现检索判断，约为string的30%，但是呢，无法存储任务状态，存在大Key问题，以及对过期时间只能全局Set的设定无法单个元素的设定。

第二种：RabbitMQ提高并发能力（幂等性，可靠性的保证）
如果说需要想提高并发能力，可以借助RabbitMQ去异步将数据同步数据库，只在Redis去执行业务的决策，此时RabbitMQ当中只是去对数据进行修改，可以保证最终的一致性，无法保证全局的一致性。
1 保证幂等性2，将用户id与商品id创建唯一索引或者唯一约束，避免重复消费添加，添加失败导致事务回退
2 保证幂等性3，创建全局唯一Id，可以在Redis业务决策结束后生成，后续与用户id商品id一起传入RabbitMQ，当消息被消费者正常消费后，将唯一id存储到Set当中，消费者消费前对判断Set当中是否存在这个唯一标识id，存在代表以及消费过不存在则未消费过或者将这唯一id借助string类型进行存储，消费者消费前判断string是否可以获取成功，成功则代表已经消费过，不成功则未消费

3：定时任务进行校验
最后还可以借助xxl-job对Redis数据与数据库数据进行校验

改进：
1 Redis 持久化与高可用: 需要配置 RDB+AOF 和 Redis Sentinel/Cluster 防止数据丢失和服务中断。
2 冷启动/预热: 秒杀开始前，需要将商品库存和必要信息加载到 Redis。#我的AI电子员工##你最近一次加班是什么时候？##牛客创作赏金赛#