本文介绍了在每秒上千订单的高并发场景下，如何优化分布式锁以提升并发性能。通过分析库存超卖问题，提出了分段加锁的策略，即将库存拆分为多个段，每个段独立加锁，从而实现并发处理更多的请求。虽然实现较为复杂，但能显著提高处理能力。文章还提醒了分段加锁方案的不足，并鼓励读者探讨更多解决方案。
“上一篇文章我们聊了聊Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理，如果有不了解的兄弟可以看一下：《拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁实现原理》。
今天就给大家聊一个有意思的话题：每秒上千订单场景下，如何对分布式锁的并发能力进行优化？
背景引入
首先，我们一起来看看这个问题的背景？
前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题：
假如下单时，用分布式锁来防止库存超卖，但是是每秒上千订单的高并发场景，如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景？
他说他当时没答上来，因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里也觉得有点意思，因为如果是我来面试候选人的话，应该会给的范围更大一些。
比如，让面试的同学聊一聊电商高并发秒杀场景下的库存超卖解决方案，各种方案的优缺点以及实践，进而聊到分布式锁这个话题。
因为库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作，等等吧。
但是既然那个面试官兄弟限定死了用分布式锁来解决库存超卖，我估计就是想问一个点：在高并发场景下如何优化分布式锁的并发性能。
我觉得，面试官提问的角度还是可以接受的，因为在实际落地生产的时候，分布式锁这个东西保证了数据的准确性，但是他天然并发能力有点弱。
刚好我之前在自己项目的其他场景下，确实是做过高并发场景下的分布式锁优化方案，因此正好是借着这个朋友的面试题，把分布式锁的高并发优化思路，给大家来聊一聊。
库存超卖现象是怎么产生的？
先来看看如果不用分布式锁，所谓的电商库存超卖是啥意思？大家看看下面的图：
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
1041
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
