导语：秒杀想必大家都了解，在短时间内请求访问会激增，同时要保证不会超卖和数据的准确，对于技术方面还是有些考验的。可惜的是，一直没有机会在项目中实现。再看了一些资料后，打算实验下。以下代码仅为测试所用，环境比较简单，请根据实际情况进行修改。

创建秒杀队列

在开始秒杀之前，先将商品放入队列中，如下

/** * 创建秒杀列表 */public function createList(){$count = 30;$redisKey = 'goods_list';for ($i = 1; $i <= $count; $i++) {// 测试用，防止数据错误if (Redis::llen($redisKey) >= $count) {break;}Redis::rpush($redisKey, $i);}}

执行完后，在 Redis 中看下

有 30 个商品 ID，数据正常。

接下来是关键的一步，使用的是 Redis 的 lpop 命令获取商品 ID，利用的是 Redis 的原子性。

/** * 秒杀 */public function buy(){// 随机用户名，无意义，仅做标记$username = Hash::make(now());if ($goodsId = Redis::lpop('goods_list')) {// 购买成功Redis::hset('buy_success', $goodsId, $username);} else {// 购买失败Redis::incr('buy_fail');}}

如上，简化了代码，购买之后，成功与否只是做记录。实际应用中，当然会更加复杂，但要注意的是，不要同步操作 Mysql。多说一句，Hash:make(now()) 即使值相同，也不会生成相同的数据，参考这里。

最后就是进行测试了，使用 ab 测试，执行 ab -c 300 -n 3000 http://localhost/buy/ ，上述命令的意思是 300 并发，共请求 3000 次

执行完成，速度并不快，并且还有 794 个访问失败。来看下数据是否正确吧。在页面中打印 buy_success 值

30 个成功者。再来看下秒杀失败的数量

不是一个准确的数字，2165+30 是所有请求成功的数字，再加上失败的 794 ，总数是 2989，依然不足 3000。