万级并发！电商库存扣减如何设计，如何做到不超卖？

 

前言：

随着中国消费认知的不断升级，网购走近千家万户，越来越被人们所接受。淘宝、唯品会、考拉、京东、拼多多等逐渐成为我们生活的重要组成部分。

除了常规的购物下单外，这些电商平台还经常搞一些双十一活动，秒杀、大促、限时购，各种营销玩法，层出不穷！ 今天就来跟大家聊一聊电商技术里的库存扣减。

 

当有很多人同时在买一件商品时（假设库存充足），每个人几乎同时下单成功，给人一种并行的感觉。但真实情况， 库存只是一个数值，无论是存在mysql数据库还是redis缓存，减值时都要控制顺序，只能串行来扣减，当然为了保证安全性，会设计一些锁控制操作。

palm_tree: 库存扣减关键技术点

• 同一个SKU，库存数量是共享
• 剩余库存要大于等于本次扣减的数量，否则会出现 超卖 现象，引发资损
• 对同一个数量多用户并发扣减时，要注意并发安全，保证数据的一致性
• 类似于秒杀这样高QPS的扣减场景，要保证性能与高可用
• 对于购物车下单场景，多个商品库存批量扣减，要保证事务
• 如果有 交易退款 ，保证库存扣减可以返还
  • 返还的数据总量不能大于扣减的总量
  • 返还要保证幂等
  • 可以分多次返还

palm_tree: 数据库扣减方案

主要是依赖数据库特性来保证扣减的一致性，逻辑简单，开发部署成本很低。

依赖的数据库特性：

• 依赖数据库的乐观锁（比如：版本号或者库存数量）保证数据并发扣减的强一致性
• 借助事务特性，针对购物车下单批量扣减时，部分扣减失败，数据回滚

 

最上面会查询当前的剩余库存（可能不准确，但没关系，这里只是第一步粗略校验），前置校验，如果已经没有库存，前置拦截生效，减少对数据库的写操作。毕竟读操作不涉及加锁，并发性能高。数据库包含两张表：库存表、流水表。

1、库存表

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sku_id