高并发电商扣库存是如何做的？

利用Redis increment 的原子操作，保证库存数安全

1. 先查询redis中是否有库存信息，如果没有就去数据库查，这样就可以减少访问数据库的次数。
   获取到后把数值填入redis，以商品id为key，数量为value。
   注意要设置序列化方式为StringRedisSerializer，不然不能把value做加减操作。
   还需要设置redis对应这个key的超时时间，以防所有商品库存数据都在redis中。
2. 比较下单数量的大小，如果够就做后续逻辑。
3. 执行redis客户端的increment，参数为负数，则做减法。因为redis是单线程处理，并且因为increment让key对应的value 减少后返回的是修改后的值。
   有的人会不做第一步查询直接减，其实这样不太好，因为当库存为1时，很多做减3，或者减30情况，其实都是不够，这样就白减。
4. 扣减数据库的库存，这个时候就不需要再select查询，直接乐观锁update，把库存字段值减1 。
5. 做完扣库存就在订单系统做下单。

样例场景：

1. 假设两个用户在第一步查询得到库存等于10，A用户走到第二步扣10件，同时一秒内B用户走到第二部扣3件。
2. 因为redis单线程处理，若A用户线程先执行redis语句，那么现在库存等于0，B就只能失败，就不会出更新数据库了。

    public void order(OrderReq req) {
        String key = "product:" + req.getProductId();
        // 第一步：先检查 库存是否充足
        Integer num = (Integer) redisTemplate.get(key);
          if (num == null){
          // 去查数据库的数据
          // 并且把数据库的库存set进redis，注意使用NX参数表示只有当没有redis中没有这个key的时候才set库存数量到redis
          //注意要设置序列化方式为StringRedisSerializer，不然不能把value做加减操作
          // 同时设置超时时间，因为不能让redis存着所有商品的库存数，以免占用内存。
           if (count >=0) {
            //设置有效期十分钟
            redisTemplate.expire(key, 60*10+随机数防止雪崩, TimeUnit.SECONDS);
        }
          // 减少经常访问数据库，因为磁盘比内存访问速度要慢
        }
        if (num < req.getNum()) {
            logger.info("库存不足");
        }
        // 第二步：减少库存
        long value = redisTemplate.increment(key, -req.getNum().longValue());
        // 库存充足
        if (value >= 0) {
            logger.info("成功购买");
            // update 数据库中商品库存和订单系统下单，单的状态未待支付
            // 分开两个系统处理时，可以用LCN做分布式事务，但是也是有概率会订单系统的网络超时
            // 也可以使用最终一致性的方式，更新库存成功后，发送mq，等待订单创建生成回调。
            boolean res= updateProduct(req);
              if (res)
                createOrder(req);
        } else {
            // 减了后小小于0 ，如两个人同时买这个商品，导致A人第一步时看到还有10个库存，但是B人买9个先处理完逻辑，
            // 导致B人的线程10-9=1, A人的线程1-10=-9，则现在需要增加刚刚减去的库存，让别人可以买1个
            redisTemplate.increment(key, req.getNum().longValue());
            logger.info("恢复redis库存");
        }
    }

update使用乐观锁

updateProduct方法中执行的sql如下：

update Product set count = count - #{购买数量} where id = #{id} and count - #{购买数量} >= 0;

虽然redis已经防止了超卖，但是数据库层面，为了也要防止超卖，以防redis崩溃时无法使用或者不需要redis处理时，则用乐观锁，因为不一定全部商品都用redis。

利用sql每条单条语句都是有事务的，所以两条sql同时执行，也就只会有其中一条sql先执行成功，另外一条后执行，也如上文提及到的场景一样。

简单说一下分布式事务：

分开两个系统处理库存和订单时，这个时候可以用LCN框架做分布式事务，但是因为是http请求的，也是有概率会订单系统的网络超时，导致未返回结果。

其实也可以使用最终一致性的方式，数据表记录一条交互流水记录，更新库存成功后，更新这个交互流水记录的库存操作字段为已处理，订单处理字段为处理中，然后发送mq，等待订单创建生成回调。也要做定时任务做主动查询订单系统的结果，以防没有结果回来。

方案优势

• 不需要频繁访问数据库商品库存还有多少
• 不阻塞其他用户
• 安全扣减库存量
• 内存访问库存数量，减少数据库交互

高并发额外优化

• 用户访问下单是，前端ui可以让用户触发结算后，把按钮置灰色，防止重复触发。
• 可以按照库存数量来选定是否要用redis，因为如果库存数量少，或者说最近下单次数少的商品，就不用放redis，因为少人看和买的情况下，不必放redis导致占用内存。
• 如果到时间点抢购时，可以使用mq队列形式，用户触发购买商品后，进入队列，让用户的页面一直在转圈圈，等轮到他买的时候再进入结算页面，结算页面的后续流程和本文一致。