库存减扣方案

本文详细阐述了库存减扣的关键点,包括并发安全、事务一致性以及不同库存减扣时机的选择。推荐使用基于Redis+Lua脚本+MQ+数据库的解决方案,并提供了代码实现示例。

目录

库存减扣关键点

库存减扣时机

库存减扣方案

基于Redis+Lua脚本+MQ+数据库方案


库存减扣关键点

库存减扣关键点如下:

  • 同一个SKU,库存数量共享;
  • 剩余库存必须要大于等于本次扣减数量,否则会出现超卖现象;
  • 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,要保证事务一致性;
  • 如果发生交易退款,保证库存扣减可以返还:
    • 返还的数据总量不能大于扣减总量;
    • 返还要保证幂等性;
    • 允许多次返还。

库存减扣时机

库存减扣时机需根据业务场景设计,通常有三种方案:

  • 加入购物车时减扣库存。将秒杀商品加入购物车,用户不一定购买,如果此时减扣库存,会造成库存被无效占用,使真正有购买欲望的用户因库存不足而无法下单。
  • 提交订单时减扣库存。用户提交下单请求,说明存在强烈的购买欲望,创建订单前先进行库存校验,库存不足则提示用户下单失败原因,库存足够则减扣库存,再通过MQ消息异步创建订单。该方案需要保证库存校验和库存减扣是原子性操作,否则会导致超卖,同时,需要设定支付失效,超时未支付则订单失效。
  • 支付订单时减扣库存。该方案可减少库存被无效占用,但会因为用户仅下单不支付而导致创建大量无效订单。

推荐方案:提交订单时减扣库存。

库存减扣方案

库存减扣方案主要有三种:

  • 基于数据库乐观锁方案
  • 基于Redis分布式锁+数据库方案
  • 基于Redis+Lua脚本+MQ+数据库方案(推荐)

基于Redis+Lua脚本+MQ+数据库方案

添加依赖

<!-- mybatis-plus -->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- mybatis-plus-generator -->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.freemarker</groupId>
    <artifactId>freemarker</artifactId>
</dependency>
<!-- mysql -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- druid -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- redis -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

定义库存减扣参数

/**
 * 判断商品是否存在KEY标识
 */
public static final long EXISTS_FLAG=-2L;
/**
 * 配置库存缓存KEY前缀
 */
public static final String REDIS_KEY="STOCK:";
/**
 * 执行扣库存脚本
 */
public static String STOCK_LUA;

定义库存减扣Lua脚本

static {
    /**
     * 减扣库存LUA脚本
     * 库存(stock)-1:表示不限库存
     * 库存(stock) 0:表示没有库存
     * 库存(stock)大于0:表示剩余库存
     * @param 库存key
     * @return
     *      -3:表示库存未初始化
     *      -2:表示库存不足
     *      -1:表示不限库存
     *      大于等于0:表示剩余库存(扣减之后的剩余库存)
     */
    final StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    stringBuilder.append("if(redis.call('exists',KEYS[1])==1)then");
    stringBuilder.append("  local stock=tonumber(redis.call('get',KEYS[1]));");
    stringBuilder.append("  local num=tonumber(ARGV[1]);");
    stringBuilder.append("  if(stock==-1)then");
    stringBuilder.append("      return -1;");
    stringBuilder.append("  end;");
    stringBuilder.append("  if(stock>=num)then");
    stringBuilder.append("      return redis.call('incrby',KEYS[1],0-num);");
    stringBuilder.append("  end;");
    stringBuilder.append("  return -2;");
    stringBuilder.append("end;");
    stringBuilder.append("return -3;");
    STOCK_LUA = stringBuilder.toString();
}

库存减扣代码实现

/**
 * 获取库存减扣后的剩余库存
 * @param batchNo 商品编号
 * @param expire 商品库存过期时长
 * @param num 商品库存减扣数量
 * @return 剩余库存:
 *      返回值大于等于0:表示剩余库存数量
 *      返回值-1:表示不限库存
 *      返回值-2:表示库存不足
 *      返回值-3:表示库存未初始化(即:商品库存不存在)
 */
private long getStock(String batchNo, long expire, long num){
    // 商品库存唯一标识
    final String key = REDIS_KEY + batchNo;
    // 获取商品库存剩余过期时长,返回-2表示商品库存不存在(即:库存未初始化)
    long expireKey = redisUtil.getExpireByKey(key);
    // expireKey==-2:表示key不存在,即:未初始化库存
    if(Objects.equals(EXISTS_FLAG, expireKey)){
        // 初始化商品库存,注意:此处是从数据库中获取商品库存数据
        redisUtil.set(key,2,expire);
        log.info("Redis未初始化库存,库存返回:{}",expireKey);
    }

    // 获取剩余库存数
    final Object obj = redisUtil.get(key);
    log.info("Redis初始化库存数:{}",String.valueOf(obj));
    // 减扣库存
    return stock(STOCK_LUA, key, num);
}

/**
 * 扣减之后剩余库存:-3表示库存未初始化,-2表示库存不足,-1表示不限库存,大于等于0表示剩余库存。
 * @param lua lua脚本
 * @param key 商品key
 * @param num 扣减数量
 * @return 剩余库存
 */
private long stock(String lua, String key, long num){
    try {
        RedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>(lua, Long.class);
        // 执行LUA脚本
        return redisUtil.executeLua(redisScript, Collections.singletonList(key), num);
    }catch (Exception e){
        e.printStackTrace();
        throw new GenericBusinessException("11001","库存减扣异常");
    }
}

注意:以上代码实现了基于Redis+Lua脚本的库存减扣,库存减扣成功后通过发送MQ消息的方式异步生成订单即可。

### Redis分布式锁扣减库存TPS性能分析 在高并发场景下,Redis分布式锁用于控制资源访问顺序,尤其是在电商秒杀等场景中,确保库存扣减操作的一致性和准确性至关重要。以下是针对Redis分布式锁扣减库存时的TPS(Transactions Per Second)性能测试及相关实现细节。 #### 1. 当前代码存在的缺陷 现有代码存在以下主要问题: - **未正确处理锁竞争**:当多个请求同时尝试获取锁时,可能导致部分请求因未能及时获得锁而阻塞,影响整体吞吐量[^2]。 - **缺乏重试机制**:如果锁获取失败,则直接返回错误响应,可能造成用户体验不佳。 - **死锁风险**:某些情况下,线程可能会无限期等待锁释放,特别是在异常退出或网络延迟的情况下[^2]。 - **锁释放安全性不足**:当前代码通过`finally`块调用`unlock()`方法来释放锁,但如果锁并非由当前线程持有,则可能出现误释放的情况[^5]。 #### 2. 健壮的Redis分布式锁设计方案 为了支持高性能(5000+ TPS)、避免死锁、保证锁的安全释放以及具备一定的容错能力,建议采用以下方案: ##### (1)基于Redisson客户端的改进实现 Redisson是一个功能强大的Redis Java客户端库,提供了丰富的分布式锁实现方式。以下是改进后的代码示例: ```java @Autowired private RedissonClient redissonClient; @RequestMapping("/deductStock") public String deductStock(@RequestParam("productId") Long productId) { RLock lock = redissonClient.getLock("stock_lock_" + productId); boolean isLocked = false; try { // 尝试获取锁,最多等待10秒,锁自动过期时间为30秒 isLocked = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS); if (!isLocked) { return "系统繁忙,请稍后再试!"; } // 获取库存数量 int stock = getStockFromDB(productId); if (stock > 0) { updateStock(productId, stock - 1); // 更新数据库中的库存 System.out.println("扣减成功,剩余库存:" + (stock - 1)); } else { System.out.println("扣减失败,库存不足"); } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); return "服务中断,请联系管理员"; } finally { if (isLocked && lock.isHeldByCurrentThread()) { // 确保仅释放本线程持有的锁 lock.unlock(); } } return "处理完成"; } ``` 此实现具有以下几个优点: - 使用`tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit)`方法,在指定时间内尝试获取锁,并设置锁的有效时间,从而有效防止死锁发生[^4]。 - 锁释放之前检查是否为当前线程所持,进一步提升安全性和可靠性[^4]。 ##### (2)引入Redlock算法增强一致性 Redlock是一种多实例选举协议,旨在解决单点故障问题。它通过向多个独立的Redis节点申请锁,只有超过半数以上节点同意才能认为锁已成功获取。这种方式能够显著提高系统的可用性容灾能力[^1]。 然而需要注意的是,Redlock虽然理论上更可靠,但在实际部署过程中可能存在额外开销,因此需要权衡其带来的收益成本之间的关系。 #### 3. 容错性设计 对于Redis节点可能发生故障的情形,应采取如下措施加以应对: - 设置合理的主从复制架构,启用哨兵模式或者集群模式以提供更高的可用性; - 实现自定义降级逻辑,例如当无法连接到Redis服务器时改走本地缓存或其他存储介质继续执行业务流程; - 记录详细的日志信息以便后续排查定位具体原因所在; #### 4. 性能优化建议 要达到5000+ TPS的目标,可以从以下几个方面入手进行调整优化: - 少每次事务涉及的数据范围大小,比如分页查询代替一次性加载全部记录; - 利用管道命令批量发送指令少RTT往返次数; - 合理配置硬件资源配置如增加带宽降低延迟等等因素均有助于改善最终表现效果[^3]。 --- ####
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