解决商品超卖的方案和思路

最新推荐文章于 2025-06-30 09:31:34 发布

努力，努力，在努力！

最新推荐文章于 2025-06-30 09:31:34 发布

阅读量3k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： java redis spring

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45300957/article/details/130081471

文章讨论了电商系统中防止商品超卖的两种主要解决方案：悲观锁和乐观锁。悲观锁通过同步关键字synchronized限制并发，但可能导致用户体验下降；乐观锁则利用Redis消息队列和事务处理，保证数据一致性且性能较高。文章提供了使用Redis实现乐观锁防止超卖的Java代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 确认需求和技术方案

一般在电商系统和=或者秒杀系统中都有出现一种商品超卖的问题存在，原因就是再大量并发请求的时候导致了数据库的脏读和不可重复读，从而造成了商品的下单数量大于了商品的库存数量。
一般来说常用的解决超卖的方案有两种:

方案一：悲观锁（不推荐）
方案二：乐观锁

2. 使用两种方案来解决问题

方案一：悲观锁
对于方案一的解决方法有很多，比如在对要加锁的方法上加入synchronized同步字段，使接口被访问时至多同时只能被一个线程访问，其他的请求都会处于阻塞状态，直至上一个请求处理结束，线程被释放，下一个请求再进来，使每一次进来的请求都需要排队，一次一个。
这种方案可以有效的解决超卖问题，每一次请求都可以保证数据库数据的一致性，但是也有缺点，用户的体验就不是不好了，后面的的用户在等待很久之后可能还是会提示请求失败,商品已经买完了。

    @PutMapping("")
    public Object doorder(@ApiParam(name = "DTO" @RequestBody DTO dto){
        try {
            //悲观锁
            synchronized (this){
                //业务层的减库存方法和下单方法
                ...
                return;
            }
        }catch (Exception e){   
        	//这里也可以使用自定义的方式捕获异常并返回想要异常
            e.printStackTrace();
            return ...;
        }
    }

但需要强调的一点是synchronized不能和@Transactional一起使用，也不要在Service层的方法上加synchronized，因为Service层的业务方法大多加有事务控制，和悲观锁联合使用的时候，悲观锁解锁的时间比事务提交的时间早，可能会导致少量请求在上一次事务未完全提交就进来，最终还是会导致少量的超卖出现。所以尽量在接口中加上同步代码块来控制业务的访问。

方案二：乐观锁
对于方案二来说，并发数较大的情况下就需要使用消息队列来保证数据的一致性。常用的有Redis消息队列来防止超卖，下面给出的是用Redis的消息队列来进行商品超卖的控制。

一：获取商品库存。
二：判断库存是否充足，如果充足则继续执行，否则返回错误信息。
三：使用Redis作为消息队列，将购买请求放入队列中。
四：开启一个线程来消费队列中的购买请求，对于每一个请求，按照以下步骤处理。
- a：获取商品库存。
- b：判断库存是否充足，如果充足则继续执行，否则返回错误信息。
- c：将购买请求的处理结果返回给用户。

下面是完整的Java代码实现。

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>3.0.0</version>
</dependency>

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import redis.clients.jedis.Transaction;

public class RedisDemo {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建redis连接池
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(8);
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(8);
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "localhost", 6379, 3000, null);

        // 乐观锁实现防止超卖
        for (int i = 0; i &lt; 100; i++) {
            new Thread(() -&gt; {
                String watchKey = "goods:001";
                String userKey = "user:001";
                String requestId = "request:001";
                int buyNum = 1;

                Jedis jedis = null;
                try {
                    jedis = jedisPool.getResource();
                    // 监视watchKey
                    jedis.watch(watchKey);
                    // 获取商品库存
                    int stock = Integer.parseInt(jedis.get(watchKey));
                    if (stock &lt; buyNum) {
                        jedis.unwatch();
                        System.out.println("库存不足！");
                        return;
                    }

                    // 开始事务
                    Transaction transaction = jedis.multi();
                    // 减少库存
                    transaction.decrBy(watchKey, buyNum);
                    // 成功的订单数
                    int successCount = Integer.parseInt(jedis.get(userKey));
                    // 提交事务
                    transaction.exec();
                    // 增加成功的订单数
                    successCount++;
                    jedis.set(userKey, String.valueOf(successCount));

                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 抢购成功！");
                } finally {
                    if (jedis != null) {
                        jedis.close();
                    }
                }
            }, "用户" + (i + 1)).start();
        }

        // 消费消息队列，处理购买请求
        new Thread(() -&gt; {
            Jedis jedis = null;
            try {
                jedis = jedisPool.getResource();
                while (true) {
                    // 从消息队列中获取购买请求
                    String request = jedis.rpop(requestId);
                    if (request == null) {
                        continue;
                    }

                    // 开始事务
                    Transaction transaction = jedis.multi();
                    // 获取商品库存
                    int stock = Integer.parseInt(jedis.get(watchKey));
                    if (stock &lt; buyNum) {
                        continue;
                    }
                    // 减少库存
                    transaction.decrBy(watchKey, buyNum);
                    // 提交事务
                    transaction.exec();
                    // 返回结果给用户
                    jedis.set(request, "success");
                }
            } finally {
                if (jedis != null) {
                    jedis.close();
                }
            }
        }, "消费者").start();
    }
}

使用Redis防止超卖的一种很常见的做法，其主要是通过Redis的原子操作incr或decr实现。其特点有如下几点:

快速高效：Redis是内存级别的缓存，读写速度非常快，可以满足高并发场景下的业务需求，提升系统性能。
可靠性高：Redis支持事务和CAS命令，防止并发操作导致数据不一致的问题，保证数据的一致性和可靠性。
简单易用：Redis有丰富的数据结构和详细的API文章，易上手和维护。
运维成本低：Redis有非常好的集群和监控方案，也支持自动化运维，能减少运维成本和复杂度。
灵活可扩展：Redis支持主从复制和分片，可以根据业务需求快速扩展集群，以应对高并发场景的需求。

3.总结

悲观锁和乐观锁的方式相比较，悲观锁是在对库存表进行操作时预先加锁，确保同一时刻只有一个线程能够访问和修改库存数据。但是因为加锁的原因，就会导致其他线程需要等待锁释放才能进行操作，影响并发性能，并且给用户的体验感非常差。
而使用Redis，基于Redis的原子操作能够更好地保证数据的安全性，并且性能更高，在大并发的场景下会有很好的性能表现。