同時在庫削減redis vs mysql

ビジネス
商品に在庫がある場合、10000で商品を1つ買うごとに在庫が1つ減ります.
在庫削減はmysqlで実現できます.

update product_stock set stock = stock - 1 where product_id = 1 and stock > 0; 

redisを使用して、次のように実装することもできます.

decr 1_stock
(integer) 99

このようなシーンに直面してredisを使うと言っています.redisの同時性能がもっと良いので、実際にこのような考えを検証したいと思っています.
在庫を更新してredisとmysqlを比較するのにかかる時間を10回設定します.
コード#コード#

@SpringBootApplication
public class CocurrentUpdateStockApplication implements CommandLineRunner {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @Bean
    JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory() {
        return new JedisConnectionFactory();
    }

    @Bean
    RedisTemplate redisTemplate() {
        final RedisTemplate template = new RedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory());
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericToStringSerializer(Long.class));
        template.setValueSerializer(new GenericToStringSerializer(Long.class));
        return template;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CocurrentUpdateStockApplication.class, args);
    }
    //mysql     
    private Callable updateStockInMysqlTask = () -> {
        final String sql = "update product_stock set stock = stock-1 where product_id=1 and stock>0";
        jdbcTemplate.update(sql);
        return null;
    };
    //redis     
    private Callable updateStockInRedisTask = () -> {
        redisTemplate().execute(new RedisCallback() {
            public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                Long decr = connection.decr("1_stock".getBytes());
                return decr;
            }
        });
        return null;
    };

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        final String name = "mysql"; // or "redis"
        System.out.printf("start concurrent update stock in %s...%n", name);
        List timeList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {//    10 
            long start = System.currentTimeMillis();
            concurrentUpdateStock(name); //
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.printf("Done. Take time: %d ms%n", end - start);
            timeList.add(end - start);
            Thread.sleep(1000); //  1 
        }
        System.out.println(timeList.stream().collect(Collectors.summarizingLong(t -> t))); //      

    }

    private void concurrentUpdateStock(String name) throws InterruptedException {
        //         
        int nThreads = 500; //         
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
        List> tasks = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < nThreads * 2; i++) { //2           
            if ("mysql".equalsIgnoreCase(name))
                tasks.add(updateStockInMysqlTask);
            else if ("redis".equalsIgnoreCase(name))
                tasks.add(updateStockInRedisTask);
        }
        List> futureList = pool.invokeAll(tasks); //         

        while (futureList.stream().anyMatch(f -> !f.isDone())); //       
        pool.shutdown();

    }

}

出力結果

    mysql：
    LongSummaryStatistics{count=10, sum=11485, min=897, average=1148.500000, max=1458}
    
    redis：
    LongSummaryStatistics{count=10, sum=1706, min=95, average=170.600000, max=493}

その結果、1000回の在庫削減操作を同時に実行するmysqlはredisより7倍も遅い.
完全なコードを参照https://github.com/zhugw/cocurrent_update_stock/blob/master/src/main/java/com/zhugw/CocurrentUpdateStockApplication.java