场景分析-库存扣减

文章目录

• • • 背景
    • 方案1，基于数据库乐观锁的方案，并发小
    • 方案2，基于redis和消息队列的方案，并发高
    • 通用优化技巧

背景

此种业务非常常见，就是对资源的扣减操作，常要达到的要求是就是性能要好，还不能超卖。

方案1，基于数据库乐观锁的方案，并发小

乐观锁通常是通过在数据库表中引入一个版本号（version）字段或时间戳字段来实现的。在执行更新操作时，数据库会检查该字段是否在本次事务开始之后被修改过。如果没有被修改，说明数据没有被其他事务改动，更新就可以成功。如果被修改过，更新就会失败，需要进行重试或处理失败逻辑。

实现步骤

• 数据库表设计：

在涉及库存操作的表中增加一个 version 字段（整数类型）或 timestamp 字段。这个字段用于记录数据的版本号或最后修改时间。

例如，一个简单的库存表设计如下：

复制代码
CREATE TABLE product_stock (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    stock INT NOT NULL,
    version INT NOT NULL
);

• 查询数据：

当用户准备购买某个产品时，首先查询该产品的当前库存和版本号。

SELECT stock, version FROM product_stock WHERE product_id = 1;

• 扣减库存
  在扣减库存时，使用 version 字段进行条件更新。这个更新语句会检查当前的 version 是否和查询时的一致，如果一致，则进行库存扣减和 version 增加操作。

UPDATE product_stock
SET stock = stock - 1, version = version + 1
WHERE product_id = 1 AND version = 1;

如果 version 不一致，说明在本次扣减之前，已经有其他事务修改了该记录，更新操作会失败（返回的受影响行数为0），此时需要处理失败逻辑。这里要注意一下，这里本来的update 操作，会触发排它锁，那为啥这里说的是通过乐观锁的机制，那里因为只有WHERE product_id = 1 AND version = 1; 判断这个是乐观锁的机制，只有满足条件后，才会执行加锁的操作，才会有排它锁的说法。

• 处理并发冲突：

当更新操作失败时，可以选择重试操作。例如，重新查询最新的库存和版本号，然后再次尝试更新。

也可以返回提示用户当前商品库存不足，或直接放弃操作

方案2，基于redis和消息队列的方案，并发高

概念：通过将库存扣减请求写入消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）进行异步处理，同时将库存放在 Redis 等缓存中进行快速扣减，最后再异步更新数据库。

实现：

秒杀请求到达时，首先在 Redis 中扣减库存，扣减成功后将请求放入消息队列进行异步处理。

后端消费消息队列中的请求，并最终更新数据库中的库存。

优点：这种方案能够大幅减少对数据库的直接操作压力，提升系统吞吐量

下面是一个结合 Redis 预扣减库存和消息队列的秒杀处理流程：

1.初始化库存：在秒杀开始前，将总库存加载到 Redis 中，例如 stock:product_id 键对应的值为库存数。

SET stock:1001 1000

2.扣减库存：用户发起秒杀请求时，首先扣减 Redis 中的库存。

DECRBY stock:1001 1

如果库存扣减成功，则将订单请求写入消息队列进行异步处理。否则提示用户秒杀失败。

3.异步处理：后台服务从消息队列中消费订单请求，并最终更新数据库中的库存。

// 消费消息队列中的订单请求
public void handleOrder(OrderRequest request) {
    // 根据订单请求，最终更新数据库库存并生成订单
}

4.恢复库存：如果处理订单失败，需要将 Redis 中的库存恢复。

INCRBY stock:1001 1

通用优化技巧

• 分片操作，这里可以理解为mysql的分库分表操作，把mysql 锁的竞争分到多个库表上，也可以在其它环节上就用这个操作，比如把不同的流量打到不同的环境。总之就是要把争抢的资源，分到多个点上去竞争，降低对单一资源的争抢。
• 提前限流，通过对接口限流，从源头上控制流量。