Mysql在高并发情况下，防止库存超卖而小于0的解决方案
背景：
本人上次做申领campaign的PHP后台时，因为项目上线后某些时段同时申领的人过多，导致一些专柜的存货为负数（<0），还好并发量不是特别大，只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况，没有造成特别特别严重的后果，但还是要反思了自己的过错。
这次又有新的申领campaign，我翻看了上次的代码逻辑：
正文：
【先select后update】
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beginTranse(开启事务)
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try{
-
$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
-
if(result->amount > 0){
-
$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where postID = 12345');
-
}
-
}catch($e Exception){
-
rollBack(回滚)
-
}
-
commit(提交事务)
以上代码就是我第一次的写法，看似问题不大，其实隐藏着巨大的漏洞。数据库的访问其实就是对磁盘文件的访问，数据库中的表其实就是保存在磁盘上的一个个文件，甚至一个文件包含了多张表。例如由于高并发，当前有三个用户a、b、c三个用户进入到了这个事务中，这个时候会产生一个共享锁，所以在select的时候，这三个用户查到的库存数量都是>=0的。
然后是update，假如这三个用户同时到达update这里，这个时候update更新语句会把并发串行化，也就是给同时到达这里的是三个用户排个序，一个一个执行，并生成排他锁，在当前这个update语句commit之前，其他用户等待执行，commit后，生成新的版本；这样执行完后，库存肯定为负数了。但是根据以上描述，我们修改一下代码就不会出现超买现象了，代码如下：
【先update后select】
-
beginTranse(开启事务)
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try{
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$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where postID = 12345');
-
$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
-
if(result->amount < 0){
-
throw new Exception('库存不足');
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}
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}catch($e Exception){
-
rollBack(回滚)
-
}
-
commit(提交事务)
另外，更简洁的方法：
【update & select合并】
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beginTranse(开启事务)
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try{
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$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where amount>=1 and postID = 12345');
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}catch($e Exception){
-
rollBack(回滚)
-
}
-
commit(提交事务)
========================================补充=============================================
1、这个肯定不能直接操作数据库的，会挂的。直接读库写库对数据库压力太大，要用缓存。
把你要卖出的商品比如10个商品放到缓存中；然后在memcache里设置一个计数器来记录请求数，这个请求书你可以以你要秒杀卖出的商品数为基数，比如你想卖出10个商品，只允许100个请求进来。那当计数器达到100的时候，后面进来的就显示秒杀结束，这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求，先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
2、首先，多用户并发修改同一条记录时，肯定是后提交的用户将覆盖掉前者提交的结果了。这个直接可以使用加锁机制去解决，乐观锁或者悲观锁。
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
两种锁各有优缺点，不能单纯的定义哪个好于哪个。乐观锁比较适合数据修改比较少，读取比较频繁的场景，即使出现了少量的冲突，这样也省去了大量的锁的开销，故而提高了系统的吞吐量。但是如果经常发生冲突（写数据比较多的情况下），上层应用不不断的retry，这样反而降低了性能，对于这种情况使用悲观锁就更合适。
3、不建议在数据库层面加锁，建议通过服务端的内存锁（锁主键）。
当某个用户要修改某个id的数据时，把要修改的id存入memcache，若其他用户触发修改此id的数据时，读到memcache有这个id的值时，就阻止那个用户修改。
=======================================补充==============================================
参考资料:
【mysql处理高并发，防止库存超卖】http://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/38568825
锁机制 --- MYSQL中的锁和PHP中的锁
1、MYSQL中的表：
语法 ：LOCK TABLE 表名1 READ|WRITE, 表名2 READ|WRITE ..................
UNLOCK TABLES
Read读锁|共享锁 ： 所有的客户端只能读这个表不能写这个表
Write写锁|排它锁： 所有当前锁定客户端可以操作这个表，其他客户端只能阻塞
注意：在锁表的过程中只能操作被锁定的表，如果要操作其他表，必须把所有要操作的表都锁定起来！！
2、PHP中的文件锁
文件可以随意名字，只要是个文件就行。上面LOCK_EX 排他型。“此文件相当与钥匙，抢到钥匙的才能进门。”
总结：项目中应该只使用PHP中的文件锁，尽量避免锁表，因为如果表被锁定了，那么整个网站中所有和这个表相关的功能都被拖慢了。
应用场景：
1. 高并发下单时，减库存量时要加锁
2. 高并发抢单、抢票时要使用
如何模拟高并发访问一个脚本：可以使用APACHE中的ab.exe软件：
Ab.exe：apache中用来做压力测试。直接将ab.exe拖拽到dos黑窗中。
其它方案措施
如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段。但是库存数量有限，而同时下单人数超过了库存量，就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题。
又比如：抢购火车票、论坛抢楼、抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题。如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪，如何解决这个问题呢？
这里提出个人认为比较可行的几个思路方法：
可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列，具体的实现方案这么表述吧
比如有100张票可供用户抢，那么就可以把这100张票放到缓存中，读写时不要加锁。 当并发量大的时候，可能有500人左右抢票成功，这样对于500后面的请求可以直接转到活动结束的静态页面。进去的500个人中有400个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入队列的先后顺序只能前100个人购买成功。后面400个人就直接转到活动结束页面。当然进去500个人只是举个例子，至于多少可以自己调整。而活动结束页面一定要用静态页面，不要用数据库。这样就减轻了数据库的压力。
方案二：当有多台服务器时，可以采用分流的形式实现
假设有m张票, 有n台产品服务器接收请求,有x个请求路由服务器随机转发
直接给每台产品服务器分配 m/n张票
每台产品服务器内存做计数器,比如允许m/n*(1+0.1)个人进来。
当内存计数器已满：
后面进的人, 直接跳到到转到活动结束的静态页面，
通知路由服务器,不在路由到这台服务器(这个值得商讨)。
所有产品服务器进来的m/n*(1+0.1)个人再全部转发到一台付款服务器上,进入付款环节,看谁手快了,这时候人少,加锁什么的就简单的。
方案三、如果是单服务器，可以使用Memcache锁来实现
product_key 为票的key
product_lock_key 为票锁key
当product_key存在于memcached中时，所有用户都可以进入下单流程。
当进入支付流程时，首先往memcached存放add(product_lock_key, “1″),
如果返回成功，进入支付流程。
如果不成，则说明已经有人进入支付流程，则线程等待N秒，递归执行add操作。
方案四、借助文件排他锁
在处理下单请求的时候，用flock锁定一个文件，如果锁定失败说明有其他订单正在处理，此时要么等待要么直接提示用户"服务器繁忙"
本文要说的是第4种方案，大致代码如下：
阻塞(等待)模式：
非阻塞模式：