高并发下的库存扣减方案

本文探讨了在高并发场景下如何设计库存扣减方案,避免超买超卖问题。从最初的直接数据库操作,到DB锁优化,再到数据库异步+同步处理,最后引入Redis分布式缓存和分布式锁进行优化,逐步提高系统的并发处理能力和用户体验。文中还提出了Redis缓存丢失后的解决方案,强调在技术与业务之间寻找平衡的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_34221904/article/details/101690119

高并发下的库存扣减方案
背景
直接进入主题:如果老板让你设计一套高并发下的库存扣减方案,不能出现超买超卖。你是否有相似的工作经验?是否有方案的设计思路?近些年在营销项目组的工作经验让我对【库存扣减】的方案有了些许认知,接下来的文章,带着大家感受下从0-1的库存扣减方案的的诞生,欢迎大家的指导!


那年还很low(DB)
刚开始我们的营销项目组身单力薄,人微言轻;那时营销业务才刚开始发展,此时我们把业务放到第一位,技术方案为满足时间内业务发展所让步。大家应该可以猜到,这个时候我们很low的库存扣减方案-直接上数据库。根据业务诉求,每个活动会保存一份实时变化的库存,参与活动时,实时扣减数据库,操作步骤如下:

①接收业务扣减库存请求
②数据库查询单个活动库存,并对查询的单条数据加锁(select * from 库存表 for update)
③验证库存是否满足扣减数量,满足则扣除


线上遇到了问题(DB锁优化)

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