秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题

前言

超卖问题通常出现在多用户并发操作的情况下,即多个用户尝试购买同一件商品,导致商品库存不足或者超卖。解决超卖问题的方法有很多:乐观锁、Redis分布式锁、消息队列等。
为什么用乐观锁不用悲观锁来解决?
因为在秒杀场景下,使用悲观锁太影响程序性能,而且增加了死锁的风险。而乐观锁就可以更好的适应这种场景。
乐观锁与悲观锁


对秒杀场景不做高并发处理的结果

数据库中秒杀商品库存位10:
在这里插入图片描述
秒杀记录情况:
秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题_第1张图片
JMeter模拟高并发:
每秒1000次请求下单秒杀商品:
秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题_第2张图片
设置测试的请求路径:
秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题_第3张图片

结果:
秒杀商品库存为0:
秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题_第4张图片
秒杀记录1000条:
秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题_第5张图片
这个结果肯定不是我们想要的,在实战场景下,要做好高并发场景下对库存和订单的限制,坚决抵制超卖问题!

乐观锁实现处理高并发问题

实现思路 :

  1. 在数据库中,每个商品记录可以包含一个版本号(version字段)。
  2. 在购买操作之前,检查商品的版本号。如果有其他用户在你之前购买了同一商品,版本号会发生变化。如果版本号不匹配,说明有冲突,应该回滚并返回错误。
  3. 如果版本号匹配,才执行购买操作,并更新版本号。

更新商品库存业务层方法:

@Override
    public int reduceInventory(Product product) {
//        return productMapper.updateById(product);
        return productMapper.updateStock(product.getStock(),product.getPid(),product.getVersion());
    }

更新商品库存数据访问层方法:

@Update("update shop_product SET stock= #{stock} ,version = version + 1 WHERE pid = #{pid} and version =#{versoin}")
    int updateStock(@Param("stock") int stock, @Param("pid") int pid,@Param("versoin") int versoin);

在商品服务的减库存方法中,对更新库存的操作做乐观锁设计。

相同场景的模拟测试结果:
商品库存为0:
秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题_第6张图片
秒杀记录(下单记录)10条:
秒杀场景下用乐观锁解决超卖问题_第7张图片

通过乐观锁设计,成功解决秒杀场景下的超卖问题!
成功撒花!


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