事务实战：攻克高并发下的库存扣减难题

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在电商秒杀、促销活动等场景中，高并发请求会集中冲击库存系统，库存扣减的准确性和系统稳定性成为核心挑战。一旦处理不当，就可能出现超卖、少卖、库存不一致等问题，直接影响业务收益和用户信任。本文将从实际业务痛点出发，拆解高并发库存扣减的核心问题，提供一套从基础到进阶的完整解决方案。

一、高并发库存扣减的核心痛点

在单机低并发场景下，库存扣减只需简单执行“查询库存-判断是否充足-扣减库存”的逻辑，但在高并发场景下，这套逻辑会瞬间失效，主要暴露以下问题：

1. 超卖问题：库存为负的致命漏洞

超卖是库存扣减中最常见也最严重的问题。当多个请求同时查询到相同的库存数量（如剩余1件），都判断库存充足并执行扣减操作，最终会导致库存变为负数，出现“多卖”的情况。例如：请求A查询库存为1，请求B同时查询库存也为1，A扣减后库存为0，B继续扣减则库存变为-1，此时实际库存已不足，但订单仍被创建。

2. 库存不一致：数据失真的隐性风险

部分场景下，库存扣减与订单创建并非原子操作。若扣减库存后订单创建失败（如支付超时、系统异常），库存未及时回滚，会导致“少卖”；反之，若订单创建成功但库存扣减失败，会导致订单无对应库存支撑。此外，缓存与数据库同步延迟也会导致库存数据失真，影响业务决策。

3. 性能瓶颈：高并发下的系统雪崩

高并发请求直接穿透到数据库，会导致数据库连接池耗尽、SQL执行阻塞，进而引发系统响应延迟、超时甚至雪崩。例如，秒杀活动中每秒数万次请求冲击库存表，会使数据库成为整个系统的性能瓶颈，无法支撑业务峰值。

二、解决方案：从基础保障到进阶优化

解决高并发库存扣减问题，需遵循“先保证数据一致性，再提升系统性能”的原则，通过“数据库层保障+缓存层优化+业务层兜底”的多层架构，构建可靠的库存扣减体系。

1. 基础保障：数据库层的原子性控制

数据库是库存数据的最终来源，确保库存扣减的原子性是解决问题的基石。核心思路是将“查询-判断-扣减”的非原子操作，转化为数据库层面的原子操作，避免并发冲突。

（1）乐观锁：低冲突场景的高效选择

乐观锁基于“无冲突假设”，通过版本号或库存字段本身实现并发控制，不会阻塞请求，性能较好，适合库存扣减冲突率不高的场景（如日常商品销售）。

实现方式：在库存表中增加“版本号”字段，扣减库存时同时校验版本号，确保只有版本匹配的请求才能执行扣减操作，执行成功后版本号自增。

示例SQL：


-- 库存表结构：id(商品ID), stock(库存数量), version(版本号)
UPDATE product_stock 
SET stock = stock - 1, version = version + 1 
WHERE id = #{productId} AND stock > 0 AND version = #{version};
-- 执行后判断影响行数，若为0则说明并发冲突，需重试或返回失败

注意事项：乐观锁不适合高冲突场景（如秒杀），若冲突频繁，会导致大量请求重试失败，影响用户体验。此时可结合“自旋重试”机制，限定重试次数（如3次），超过次数则引导用户稍后尝试。

（2）悲观锁：高冲突场景的安全保障

悲观锁基于“冲突必然发生”的假设，通过数据库的行锁或表锁实现并发控制，会阻塞其他请求，安全性高，但性能较差，适合库存扣减冲突率极高的场景（如秒杀、限量促销）。

实现方式：利用数据库的FOR UPDATE子句实现行锁，在查询库存时就锁定对应的行，确保同一时间只有一个请求能操作该商品的库存。

示例代码（基于Spring事务）：


@Transactional
public boolean deductStock(Long productId, Integer num) {
    // 1. 查询库存并加行锁
    ProductStock stock = jdbcTemplate.queryForObject(
        "SELECT id, stock FROM product_stock WHERE id = ? FOR UPDATE",
        new Object[]{productId},
        (rs, rowNum) -> new ProductStock(rs.getLong(1), rs.getInt(2))
    );
    // 2. 判断库存是否充足
    if (stock.getStock() < num) {
        return false;
    }
    // 3. 扣减库存
    int affectRows = jdbcTemplate.update(
        "UPDATE product_stock SET stock = stock - ? WHERE id = ?",
        num, productId
    );
    return affectRows > 0;
}

注意事项：悲观锁会导致请求排队，需合理设置事务超时时间，避免长时间阻塞；同时应尽量缩小锁的范围（使用行锁而非表锁），避免锁竞争扩大。

（3）SQL原子操作：极简方案的直接落地

若业务逻辑简单，可直接将库存判断与扣减整合为一条SQL语句，利用数据库的事务特性确保原子性。这种方式无需额外控制版本号或加锁，实现成本最低。

示例SQL：


-- 直接判断库存充足后扣减，一条SQL完成原子操作
UPDATE product_stock 
SET stock = stock - #{num} 
WHERE id = #{productId} AND stock >= #{num};
-- 同样通过影响行数判断是否扣减成功

适用场景：简单库存扣减场景，无需关联其他复杂业务逻辑，性能优于悲观锁。

2. 性能优化：缓存层的流量拦截

数据库的并发处理能力有限，高并发场景下需通过缓存拦截大部分请求，减少数据库的压力。核心思路是“缓存预热-缓存扣减-异步同步”，实现库存的快速响应。

（1）缓存预热：提前加载库存数据

在促销活动开始前，将参与活动的商品库存数据提前加载到Redis等缓存中，并设置合理的过期时间（避免缓存雪崩）。缓存结构可设计为：key=product:stock:{productId}，value=库存数量。

示例代码（Redis缓存预热）：


// 活动前批量加载库存到缓存
public void preloadStock(List<Long> productIds) {
    List<ProductStock> stocks = stockMapper.selectByIds(productIds);
    for (ProductStock stock : stocks) {
        redisTemplate.opsForValue().set(
            "product:stock:" + stock.getId(),
            stock.getStock(),
            24,
            TimeUnit.HOURS
        );
    }
}

（2）缓存扣减：先扣缓存再同步数据库

请求到达后，先尝试扣减缓存中的库存，若缓存扣减成功，再异步同步到数据库；若缓存扣减失败（如库存不足），直接返回用户失败，无需穿透到数据库。这种方式能拦截90%以上的请求，大幅提升系统性能。

关键技术：利用Redis的INCRBY命令实现原子性扣减（INCRBY支持负数，相当于减法），避免缓存层面的并发冲突。

示例代码：


public boolean deductStockByCache(Long productId, Integer num) {
    String key = "product:stock:" + productId;
    // 原子性扣减缓存库存，返回扣减后的库存
    Long afterDeduct = redisTemplate.opsForValue().increment(key, -num);
    // 若扣减后库存>=0，说明扣减成功，异步同步到数据库
    if (afterDeduct != null && afterDeduct >= 0) {
        // 异步同步数据库（使用线程池或消息队列）
        asyncService.syncStockToDb(productId, afterDeduct);
        return true;
    }
    // 若扣减后库存<0，说明库存不足，回滚缓存
    redisTemplate.opsForValue().increment(key, num);
    return false;
}

（3）缓存与数据库一致性保障

缓存与数据库的同步存在延迟，可能导致短期数据不一致，需通过以下方式保障最终一致性：

异步同步+重试机制：通过消息队列（如RabbitMQ、RocketMQ）实现异步同步，若同步失败，消息队列会自动重试，确保数据最终同步到数据库。
缓存过期兜底：设置缓存过期时间，即使同步失败，缓存过期后也会从数据库重新加载最新库存，避免数据长期不一致。
双删策略：若存在库存更新场景（如补货），可采用“更新数据库后删除缓存，延迟一段时间再删除一次缓存”的双删策略，避免旧缓存残留。

3. 进阶方案：分布式场景的全面防护

当系统扩展为分布式架构时，单节点的缓存和数据库控制已无法满足需求，需引入分布式锁、流量控制等机制，应对跨节点的并发冲突。

（1）分布式锁：解决跨节点并发冲突

在分布式系统中，不同节点的请求可能同时操作同一商品库存，此时需通过分布式锁确保同一时间只有一个请求能执行库存扣减操作。常用的分布式锁实现方式有Redis分布式锁、ZooKeeper分布式锁等。

Redis分布式锁实现（基于SET NX EX命令）：


public boolean deductStockWithDistributedLock(Long productId, Integer num) {
    String lockKey = "lock:product:stock:" + productId;
    String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
    // 尝试获取锁，过期时间30秒（避免死锁）
    boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, lockValue, 30, TimeUnit.SECONDS);
    if (!locked) {
        // 获取锁失败，返回重试
        return false;
    }
    try {
        // 执行库存扣减逻辑（数据库+缓存）
        return doDeductStock(productId, num);
    } finally {
        // 释放锁（需校验value，避免误释放其他节点的锁）
        String currentValue = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);
        if (lockValue.equals(currentValue)) {
            redisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }
}