高并发下防止库存超卖的解决方案

最近在看秒杀相关的项目，针对防止库存超卖的问题，查阅了很多资料，其解决方案可以分为悲观锁、乐观锁、分布式锁、Redis原子操作、队列串行化等等，这里进行浅显的记录总结。

首先我们来看下库存超卖问题是怎样产生的：

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//1.查询出商品库存信息 select stock from t_goods where id=1; //2.根据商品信息生成订单 insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1); //3.修改商品库存 update t_goods set stock=stock-1 where id=1;

 

在高并发场景下，如果同时有两个线程a和b，同时查询到商品库存为1，他们都认为存库充足，于是开始下单减库存。如果线程a先完成减库存操作，库存为0，接着线程b也是减库存，于是库存就变成了-1，商品被超卖了。

下面让我们来看看针对库存超卖问题的解决方案；

解决方案一：悲观锁

所谓悲观锁，即悲观的认为自己在操作数据库时，会大几率出现并发，于是在操作前会先进行加锁，操作完成后再释放锁。如果加锁失败说明该记录正在被修改，那么当前操作可以等待后尝试。

以我们常用的MySQL为例，行锁、表锁、排他锁等都是悲观锁，为避免冲突，会在操作时先加锁，其他线程必须等待它的完成。

这里我们通过使用select...for update语句，在查询商品表库存时将该条记录加锁，待下单减库存完成后，再释放锁。

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//0.开始事务 begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可以) //1.查询出商品信息 select stock from t_goods where id=1 for update; //2.根据商品信息生成订单 insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1); //3.修改商品stock减一 update t_goods set stock=stock-1 where id=1; //4.提交事务 commit;

这样可以解决并发时库存超卖的问题，然而高并发时，所有的操作都被串行化了，效率很低，将严重影响系统的吞吐量。而且使用悲观锁还有可能造成死锁问题。

解决方案二：乐观锁

现在我们尝试下使用乐观锁，所谓乐观锁，是相对于悲观锁而言的，它假设数据一般情况下不会发生并发，因此不会对数据进行加锁，操作完成提交时才对数据是否冲突进行检测，如果发现冲突则返回错误。

比较常见的实现方式是，在表中增加一个version字段，操作前先查询version信息，在数据提交时检查version字段是否被修改，如果没有被修改则进行提交，否则认为是过期数据。

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//1.查询出商品信息 select stock, version from t_goods where id=1; //2.根据商品信息生成订单 insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1); //3.修改商品库存 update t_goods set stock=stock-1, version = version+1 where id=1, version=version;

这样，在并发时，如果线程a尝试修改商品库存时，发现版本号已经被线程b修改了，线程a执行update语句条件不满足便不再执行了，库存也不会被超卖。

但是这种乐观锁的方式，在高并发时，只有一个线程能执行成功，会造成大量的失败，这给用户的体验显然是很不好的。

这里我们可以减小锁的颗粒度，最大程度提升系统的吞吐量，提高并发能力：

1 2	//修改商品库存时判断库存是否大于0 update t_goods set stock=stock-1 where id=1 and stock>0;

上面的update语句通过stock>0进行乐观锁的控制，在执行时，会在一次原子操作中查询stock的值，并扣减一。

解决方案三：分布式锁

除了在数据库层面加锁，我们还可以通过在内存中加锁，实现分布式锁。例如我们可以在Redis中设置一个锁，拿到锁的线程抢购成功，拿不到锁的抢购失败。

Redis的setnx方法可以实现锁机制，key不存在时创建，并设置value，返回值为1；key存在时直接返回0。线程调用setnx方法成功返回1认为加锁成功，其他线程要等到当前线程业务操作完成释放锁后，才能再次调用setnx加锁成功。

Long TIMEOUT_SECOUND = 120000L; Jedis client = jedisPool.getResource(); //线程设置lock锁成功 while(client.setnx("lock",String.valueOf(System.currentTimeMillis())) == 1){ Long lockTime = Long.valueOf(client.get("lock")); //持有锁超时后自动释放锁 if (lockTime!=null && System.currentTimeMillis() > lockTime+TIMEOUT_SECOUND){ client.del("lock"); } Thread.sleep(10000); } ...... ...... client.del("lock");

解决方案四：Redis原子操作

虽然通过以上方按可以防止库存超卖，但是高并发情况下对数据库进行频繁操作，会造成严重的性能问题。因此我们必须在前端对请求进行限制。

我们可以在Redis中设置一个队列key为商品的id，队列的长度为商品库存量。每次请求到达时pop出一个元素，这样拿到元素的请求即认为秒杀成功，后续通过MQ发送消息异步完成数据库减库存操作。没有拿到元素的请求即认为秒杀失败。

由于Redis是工作线程是单线程的，而list的pop操作是原子性的，因此并发的请求都被串行化了，库存就不会超卖了。

//获取商品库存 String token = redisTemplate.opsForList().leftPop(goodsStock); if(token == null){ log.info(">>>商品已售空"); return setResultError("亲，该秒杀已经售空，请下次再来!"); } //异步发送MQ消息，执行数据库操作 sendSecondKillMsg(goodsId, userId); ...

当然除此之外还有很多其他解决方案，也有很多可以优化的地方，继续学习吧~