本文目录一览：
- 1、C#怎么使用redis实现秒杀功能
- 2、redis能解决并发吗
- 3、怎么处理秒杀的并发量?
- 4、秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性
- 5、秒杀系统架构如何设计
- 6、利用Redis设计库存系统的苦与乐
2、C是数学中的一种常数，常出现在各种式子中 。其代表的是一个固定的数值，通常用来表示某种特定的物理量或者数学常量 。C的意义在不同的上下文中有所不同，比如C可能代表光速，圆周率或者其他数学上的常量 。
3、c是字母符号 。C（大写） 、c（小写）是英文字母顺数第三个，俄语字母顺数第19个 。例如：英语单词cloud和“苏联”的俄语缩写СССР的第一个字母就是c 。
4、C表示组合数 。C（n ， m） 表示n选m的组合数 ， 其中n是下标 ， m是上标 （C上面m，下面n） 。
redis能解决并发吗Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟 。内存访问速度要比磁盘快很多，因此Redis可以处理大量的并发请求 。高效的I/O操作 Redis使用了单线程事件驱动的I/O模型 ， 可以高效地处理并发连接和请求 。
redis高并发能力直接相关概念有内存存储、高速缓存、原子操作、事务处理等 。内存存储：redis使用内存存储数据 ， 这意味着它可以比传统的磁盘存储更快的读写数据 。
MySQL和Redis都可以处理大量的并发请求，但具体的性能取决于应用程序的需求 。MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量，而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量 。
【redis处理秒杀的一些问题 redis秒杀方法】可以 redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动 。。
怎么处理秒杀的并发量?第三步异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式 。
我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值 。
系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统 ， 用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库 ， 这样就可以抗高并发 。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中 。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态 。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题 。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面 。
第一种方法：在容器中配置最大请求数，如果大于改请求数，则客户端阻塞 。该方法有效的阻止了大量的请求同时访问业务系统，但对用于不友好 。
秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性1、如果要“保证”数据的安全性，那么会带来开销的进一步提升 ， 以至于使用redis带来的性能优势都会丧失 。正确的做法是区分不同的业务，使得并不需要“保证”数据一致性的场合 ， 可以使用redis优化 。而敏感的场合依然使用mysql 。
2、这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败 ， 那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败 ， 那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性 。
3、保证一致性的做法就是用某种分布式协议一致性来做：SAGA或者TCC - 这两种需要业务代码的大量配合 。通过业务代码来补偿一致性 。现实当中有XA协议 。比如Ehcache是支持XA协议的 。但是性能表现不佳，运维也麻烦 。
秒杀系统架构如何设计1、对于内存延迟 ， 如果我们在短时间内要做大量的业务，建议使用slab这类内存对象方式分配内存，这样可以减少内存分配器带来的开销 。
2、技术团队以 Java 为主，已经落地了微服务架构； 主要渠道是自有的 App（包括 iOS 和 Android）和微信小程序，为了促进用户转化为 App 用户，只有下载 App 才能参加秒杀活动； 目前只有单机房 。
3、用户在秒杀开始前，通过不停的刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀 ， 这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器、数据库服务器造成极大的负载压力 。
4、秒杀系统的架构设计 秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题 。对这类问题 ， 有三种优化性能的思路： 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理 用上这三招 ， 不论秒杀时负载多大 ， 都能轻松应对 。
利用Redis设计库存系统的苦与乐我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减 ， 同时返回扣减后的库存值 。
内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储 ， 由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached 。
库存全部放在redis是可取的 。商品的库存全部放入redis，库存的读取直接读取redis，到了下单环节，库存的扣除也直接在redis扣除 ， 通过消息队列通知后端数据库，最终把库存的扣减异步同步到后台数据库 ， 避免了对数据库的瞬时压力 。
本书不要求读者有任何Redis使用经验，对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助 。
