扣减库存策略采用订单是否锁定库存方案

本文提出了一种新的库存管理策略,通过先插入订单再对比库存锁定情况来避免并发竞争,提高系统性能。

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扣减库存策略采用订单是否锁定库存方案

 

    在订单系统中用户下订单流程中,有一个重要环节是“扣减库存”;而此“扣减库存”采用的策略是直接在一个商品库存字段中的库存数据减去订单商品数量;如:

update productStock set
quantity =  quantity -1
where productId = 20034 and quantity >=1

此策略在高并发环境下会产生严重的性能问题。 

    所以本人就想换一种不争用同一行同一个字段的资源来避免竟争,以解决高并发带来的性能问题。本人的思路是,先将用户提交的订单插入订单表,然后获取此商的品原始投入的库存数,再取此产品已经被锁定库存的商品数量,将两者的数据与新下订单的商品数量比较,如果还可以再将此新订单锁定库存则更新这个订单的状态以表示此订单已经成功锁定库存。

sql 如下:

 

update  [orderInfo] 

 set  [IsEnabled] = 1

 from  [orderInfo] a

 where a.orderid = 64434398158878 and  a.Productid = 324285 and [IsEnabled] = 0 and a.ProductQTY <=(

  select sum(QTY) from (

select   StockQTY   as QTY from [productStock] where Productid = 324285

  union

    select    -sum( ProductQTY )   as QTY

    from  [orderInfo] 

    where  Productid = 324285 and [IsEnabled] = 1  

   ) as p  

   )

 

这样,更新数据的行为是更新每个订单记录的状态,不存在资源的竞争问题,也将大大提高性能。

 

当然,这要求所有的订单数据都在一个表中,这个要求有点高;其实这个问题是可以解决的,在系统不忙时完全可以从这个订单表中移走老的订单到另外一个表中,然后将这些订单的商品数从商品库存中扣减出来。有人会说这又回到老的方案中去了,我想说不然,这个处理完全是数据内部处理,完全不需要并发,也就不存在回到老的方案中的说法。

### 关于资源管理和库存扣减的实现方法 #### Redis 实现高并发下的库存扣减 在高并发场景下,传统的数据库操作可能无法满足性能需求。因此,可以考虑使用 Redis 来优化库存扣减的过程。Redis 提供了原子性的命令 `DECRBY` 或者 `INCRBY`,能够安全地执行加减操作而无需担心线程竞争问题。 以下是基于 Redis 的具体实现逻辑: 1. **初始化库存** 将初始库存值写入 Redis 中的一个键值对中,例如设置商品 ID 对应的库存数量。 ```bash SET product_id_001 100 ``` 2. **扣减库存** 当有订单请求时,通过 `DECRBY` 命令减少指定的商品库存。如果返回的结果小于零,则表示库存不足,拒绝该次购买行为。 ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def deduct_stock(product_id, quantity): stock_key = f"product:{product_id}:stock" current_stock = int(r.get(stock_key)) if r.exists(stock_key) else None if not current_stock or current_stock < quantity: return False # 库存不足 result = r.decrby(stock_key, quantity) return True if result >= 0 else False ``` 3. **处理异常情况** 如果由于网络延迟等原因导致多次重复调用接口尝试扣减同一笔交易的库存,在实际应用中还需要引入分布式锁机制或者幂等性校验来防止超卖现象发生[^4]。 #### 数据库层面的解决方案 除了利用缓存服务外,也可以直接依赖关系型数据库完成这一功能。下面列举了几种常见的做法及其优缺点分析: - **悲观锁** - 在 SQL 查询语句后面加上 `FOR UPDATE` 子句锁定目标行直到事务提交为止,从而阻止其他会话修改这些数据项。 ```sql BEGIN; SELECT stock FROM products WHERE id = ? FOR UPDATE; IF (stock >= required_amount) THEN UPDATE products SET stock = stock - required_amount WHERE id = ?; END IF; COMMIT; ``` - 缺点在于当大量客户端同时访问相同的数据集时会造成阻塞效应降低整体吞吐率[^3]。 - **乐观锁** - 添加版本号列 version 到表结构里,并且每次更新前先比较当前记录的实际版本是否匹配预期值;如果不一致则重新读取最新状态再做判断。 ```java @Version private Integer version; public boolean reduceStock(Long productId,Integer amount){ Product p = entityManager.find(Product.class,productId); if(p.getStock()>=amount && p.getVersion()==expectedVersion){ p.setStock(p.getStock()-amount); p.setVersion(expectedVersion+1); entityManager.merge(p); return true; }else{ return false; // either insufficient stock or stale data detected. } } ``` - 这样即使多个进程几乎同步发起请求也不会互相干扰,不过仍需注意死循环重试可能导致额外负载增加的情况出现。 #### 综合对比与推荐策略 对于简单的应用场景可以选择单机版 MySQL 结合适当索引来应对中小规模的需求即可胜任工作负荷。然而面对极端条件下的海量请求压力测试表明采用内存级 NoSQL 技术如 Redis 显著优于传统的关系型数据库产品[^2]。此外构建专门服务于此类特定用途的服务模块也有助于提升系统的可维护性和扩展能力。 ---
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