库存全部放在redis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 。
所以，对于这样的数据，且有没有什么复杂逻辑关系（就只是隶属于SKU）的数据，我们就可以放在Redis里面 ， 下单直接在Redis中减掉库存 ， 这样 ， 我们的订单的并发能力就能够提高了 。个人觉得应该站出来更正一下，相反的数据量大，更不应该用redis 。
String字符串是最常用的数据类型，他能够存储任何类型的字符串，当然也包括二进制、JSON化的对象、甚至是base64编码之后的图片 。在Redis中一个字符串最大的容量为512MB，可以说是无所不能了 。
实时更新的状态数据存redis 。对于查询频率较高、更新频率较低的数据，可以放在redis 。查询对数据实时性的要求、各数据查询频率等都有关系 。
---Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后 ， Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中 。
利用Redis设计库存系统的苦与乐1、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 。
【redis下单减库存超卖如何解决 redis多商品库存如何控制】2、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 。
3、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 。
4、redis 做流计算太过勉强，一是根据业务上的需求，需要统计的key 至少有几亿个，最多也有几十亿个，另外redis 中需要存储少量的交易的信息 。
5、重试机制：当库存扣减失败时，可以加入重试机制，让请求重新执行一次，一般情况下，问题可以得以解决 。限流措施：当库存扣减失败时 ， 也可以加入限流措施，限制对数据库的访问频率，避免因访问量过大导致数据库崩溃 。
6、根据目前风控系统运行情况来看，遇到如下的问题 redis 中的key 太多，在存量卡号比较大的情况下，redis 中key的存储过于庞大 。redis 本身RDB 和 AOF 的问题 。线上开启AOF 重写出差情况下，会阻塞redis 主线程 。
redis中的乐观锁和悲观锁乐观锁：这个世界是美好的，别人肯对不会在我操作数据前进行更改 。在redis中，乐观锁指的是只是对key上锁，只要key不变就代表不会出问题 。
乐观锁和悲观锁的区别如下：悲观锁是当线程拿到资源时，就对资源上锁 ， 并在提交后，才释放锁资源，其他线程才能使用资源 。
分布式锁的三种实现方式分别是：基于数据库实现分布式锁、基于缓存（Redis等）实现分布式锁、基于Zookeeper实现分布式锁 。基于数据库实现分布式锁 悲观锁 利用select … where … for update 排他锁 。
简单来说，Redis使用乐观锁，相对于悲观锁 ， 在实现中更加简单，在某些场景中的性能也更好 。
悲观锁和乐观锁定义：乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据 。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作 。
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