這個(gè)問題其實(shí)可以說是隨便一百度幾乎可以出來全是解決方案，其實(shí)超賣問題在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中是十分復(fù)雜的。沒有什么絕對(duì)的解決方案。都是因人而異的。

"超賣"是指商品售出數(shù)量超過實(shí)際庫存量的情況。通常在處理商品庫存扣減時(shí)，我們會(huì)先檢查庫存是否充足，如果足夠則進(jìn)行扣減，否則直接返回下單失敗。

然而，在高并發(fā)環(huán)境下，可能出現(xiàn)以下情形：

在高并發(fā)情況下，當(dāng)兩個(gè)并發(fā)線程同時(shí)查詢庫存時(shí)，假設(shè)數(shù)據(jù)庫中庫存僅剩1個(gè)，兩個(gè)線程都獲得了1的庫存量。在經(jīng)過庫存校驗(yàn)后，它們分別開始執(zhí)行庫存扣減操作，最終導(dǎo)致庫存變成負(fù)數(shù)。

這種情況是高并發(fā)環(huán)境下典型的超賣問題。

超賣問題的根源在于并發(fā)操作，因此解決超賣問題實(shí)質(zhì)上就是解決并發(fā)問題。在上述情況中，關(guān)鍵在于確保庫存扣減過程的原子性和有序性。

• 原子性指的是庫存查詢、庫存判斷和庫存扣減這一系列操作作為一個(gè)不可分割的整體，不會(huì)被中斷，也不會(huì)被其他線程同時(shí)執(zhí)行。這確保了操作的完整性和一致性。
• 有序性則要求多個(gè)并發(fā)操作按照一定的順序執(zhí)行，避免出現(xiàn)競爭條件，從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和正確性。

通過確保庫存扣減操作的原子性和有序性，可以有效解決高并發(fā)環(huán)境下的超賣問題，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

一、實(shí)現(xiàn)方案：數(shù)據(jù)庫

從三個(gè)角度考慮實(shí)現(xiàn)：

• 數(shù)據(jù)庫層面的悲觀鎖
• 數(shù)據(jù)庫層面的樂觀鎖
• 依賴數(shù)據(jù)庫執(zhí)行引擎的順序執(zhí)行機(jī)制

以上三個(gè)角度簡單來說：在處理庫存扣減時(shí)，常見的方法是通過數(shù)據(jù)庫操作實(shí)現(xiàn)。確保操作的原子性和有序性通常可以通過加鎖實(shí)現(xiàn)，無論是悲觀鎖還是樂觀鎖都可以達(dá)到這個(gè)目的。

1.悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)方式

-- 開始事務(wù)
BEGIN;

-- 查詢商品信息并加鎖
SELECT quantity FROM items WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- 修改商品數(shù)量為2
UPDATE items SET quantity = 2 WHERE id = 1;

-- 提交事務(wù)
COMMIT;

注意：

在前述討論中，我們提到了使用SELECT...FOR UPDATE會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行鎖定，但需要注意鎖的級(jí)別。在 MySQL InnoDB 中，默認(rèn)使用行級(jí)鎖。行級(jí)鎖是基于索引的，如果一條 SQL 語句沒有使用索引，那么不會(huì)使用行級(jí)鎖，而會(huì)使用表級(jí)鎖將整個(gè)表鎖定。因此，這一點(diǎn)需要引起注意。

然而，使用悲觀鎖可能會(huì)導(dǎo)致請(qǐng)求阻塞和排隊(duì)，在高并發(fā)情況下可能對(duì)數(shù)據(jù)庫造成負(fù)擔(dān)。樂觀鎖則通過版本號(hào)等方式控制順序執(zhí)行，但在高并發(fā)環(huán)境下可能會(huì)出現(xiàn)大量失敗操作，不適合高并發(fā)場(chǎng)景，因?yàn)樵诟逻^程中也需要加行級(jí)鎖，可能會(huì)導(dǎo)致阻塞。

2.樂觀鎖的實(shí)現(xiàn)方式

在MySQL中，樂觀鎖主要通過CAS（Compare and Swap）機(jī)制來實(shí)現(xiàn)，通常通過版本號(hào)來實(shí)現(xiàn)。CAS是一種樂觀鎖技術(shù)，當(dāng)多個(gè)線程嘗試使用CAS同時(shí)更新同一個(gè)變量時(shí)，只有其中一個(gè)線程能成功更新變量的值，而其他線程會(huì)失敗。失敗的線程不會(huì)被掛起，而是會(huì)被告知在這次競爭中失敗，并可以再次嘗試。

舉例來說，對(duì)于之前提到的庫存扣減問題，通過樂觀鎖可以實(shí)現(xiàn)以下操作：

//查詢出商品信息，quantity = 3
select quantity from items where id=1

//根據(jù)商品信息生成訂單
//修改商品quantity為2
update items set quantity=2 where id=1 and quantity = 3;

盡管如此，即使不使用鎖也是可行的?？梢砸蕾嚁?shù)據(jù)庫執(zhí)行引擎的順序執(zhí)行機(jī)制，只需確保庫存不會(huì)變?yōu)樨?fù)數(shù)。這種情況下，可以通過巧妙設(shè)計(jì)的SQL語句來實(shí)現(xiàn)操作的原子性和有序性。

3.數(shù)據(jù)庫執(zhí)行引擎的實(shí)現(xiàn)方式

舉例來說，假設(shè)有一張名為"inventory"的表，其中包含"product_id"和"stock"字段，可以通過以下SQL語句來實(shí)現(xiàn)庫存扣減：

UPDATE inventory 
SET stock = stock - 1 
WHERE product_id = 'your_product_id' AND stock > 0;

這樣的SQL語句能夠確保在庫存大于0的情況下進(jìn)行扣減，避免庫存變?yōu)樨?fù)數(shù)。通過這種方式，可以在不加鎖的情況下有效地管理庫存扣減操作。

有人可能會(huì)覺得數(shù)據(jù)庫執(zhí)行引擎的實(shí)現(xiàn)方式挺好的。然而，這種解決方案并不理想。實(shí)際上，這種方式與樂觀鎖方案的缺點(diǎn)相同，都完全依賴于數(shù)據(jù)庫。在高并發(fā)情況下，多個(gè)線程同時(shí)更新庫存時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致阻塞。這不僅會(huì)導(dǎo)致操作速度變慢，還可能給數(shù)據(jù)庫帶來壓力。

通常情況下，MySQL的熱點(diǎn)行更新最多也只能承受200-300個(gè)并發(fā)更新。如果需要更高的并發(fā)處理能力，一種方法是提升硬件水平，另一種方法是進(jìn)行一些技術(shù)改造，比如采用inventory hint的方式。

說到這里，數(shù)據(jù)庫層面的超賣的解決實(shí)現(xiàn)方案也就聊的差不多了。

二、實(shí)現(xiàn)方式：Redis

我們可以利用Redis的單線程執(zhí)行特性，結(jié)合Lua腳本執(zhí)行過程中的原子性保障，實(shí)現(xiàn)庫存扣減操作。通過在Redis中使用如下Lua腳本：

local key = KEYS[1] -- 商品的鍵名
-- 獲取商品當(dāng)前的庫存量
local remaining_stock = tonumber(redis.call("GET", key))

local quantity_to_reduce = tonumber(ARGV[1])  -- 扣減的數(shù)量

-- 如果庫存足夠，則減少庫存并返回新的庫存量
if remaining_stock >= quantity_to_reduce then
    redis.call("DECRBY", key, quantity_to_reduce)
    return "Stock reduced successfully"
else
    return "Insufficient stock"
end

通過先從Redis中獲取當(dāng)前剩余庫存，然后進(jìn)行足夠性檢查并執(zhí)行扣減操作，可以有效避免并發(fā)問題。由于Lua腳本在執(zhí)行過程中不會(huì)被中斷，且Redis是單線程執(zhí)行的，因此在腳本中進(jìn)行這些操作可以確保原子性和有序性。這種方法結(jié)合了Redis的高性能和分布式緩存特性，使得使用Lua腳本扣減庫存非常高效。

三、我們實(shí)際項(xiàng)目中如何處理超賣的

在實(shí)際應(yīng)用中，通常會(huì)結(jié)合使用數(shù)據(jù)庫和Redis兩種方案來實(shí)現(xiàn)庫存扣減操作。一種常見的做法是首先利用Redis進(jìn)行扣減操作以應(yīng)對(duì)高并發(fā)流量，然后將扣減結(jié)果同步到數(shù)據(jù)庫中，實(shí)現(xiàn)扣減并進(jìn)行持久化存儲(chǔ)，以防止Redis宕機(jī)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。

具體流程如下：

• 首先在Redis中進(jìn)行庫存扣減操作，然后發(fā)送一個(gè)消息到消息隊(duì)列（MQ）。
• 消費(fèi)者接收到消息后，執(zhí)行數(shù)據(jù)庫中的真正庫存扣減以及其他業(yè)務(wù)邏輯操作。

Redis扣減操作示例代碼：

可以使用上述提到的Lua腳本方式，或者采用如下Redisson方式

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class InventoryConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        RLock lock = redisson.getLock("inventory_lock");

        try {
            lock.lock();

            // 執(zhí)行庫存扣減及其他業(yè)務(wù)邏輯操作
            // 例如：更新數(shù)據(jù)庫中的庫存信息
            // 注意：在鎖內(nèi)執(zhí)行扣減操作

        } finally {
            lock.unlock();
            redisson.shutdown();
        }
    }
}

消費(fèi)者示例代碼：

public class InventoryConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        Connection conn = null;

        try {
            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/database", "user", "password");

            jedis.subscribe(new JedisPubSub() {
                @Override
                public void onMessage(String channel, String message) {
                    // 在收到消息時(shí)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫操作，進(jìn)行庫存扣減及其他業(yè)務(wù)邏輯
                    try {
                        Statement stmt = conn.createStatement();
                        stmt.executeUpdate("UPDATE inventory SET stock = stock - 1 WHERE product_id = '123'");
                        conn.commit();
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }, "inventory_update");

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (conn != null) {
                try {
                    conn.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            jedis.close();
        }
    }
}

通過結(jié)合使用Redis和數(shù)據(jù)庫，可以充分發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效的庫存管理并確保數(shù)據(jù)的一致性和持久性。

這種方法確實(shí)有助于確保Redis中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)最終保持一致，同時(shí)也有助于避免超賣的情況發(fā)生。然而，存在一個(gè)潛在問題，即可能導(dǎo)致少賣的情況發(fā)生。

四、少賣的解決方案

在上述流程中，如果第一步成功執(zhí)行，導(dǎo)致Redis中的庫存成功扣減，但隨后的第二步消息未能成功發(fā)送，或者在后續(xù)消費(fèi)過程中消息丟失或失敗，就可能出現(xiàn)Redis中庫存減少而數(shù)據(jù)庫庫存未減少的情況，從而導(dǎo)致實(shí)際業(yè)務(wù)操作未能發(fā)生。這種情況會(huì)導(dǎo)致Redis中出現(xiàn)多扣的情況，進(jìn)而引發(fā)少賣的問題。

為了解決這類問題，需要引入一種對(duì)賬機(jī)制，實(shí)施準(zhǔn)實(shí)時(shí)核對(duì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理這類情況。如果發(fā)現(xiàn)存在較大的少賣問題，需要將這些庫存重新添加回去。

在許多成熟的電商公司中，無論之前的方案多么完善，這種對(duì)賬系統(tǒng)都是不可或缺的。及時(shí)進(jìn)行核對(duì)，發(fā)現(xiàn)超賣、少賣等問題至關(guān)重要。

一個(gè)簡單的示例是，在消費(fèi)者處理消息時(shí)，記錄每次庫存變化的日志，包括扣減和增加操作，然后定期對(duì)比Redis中的庫存和數(shù)據(jù)庫中的庫存，檢查是否存在不一致的情況。如果發(fā)現(xiàn)多扣或少賣的情況，可以根據(jù)日志記錄進(jìn)行修正。

這種對(duì)賬機(jī)制可以幫助保證系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正潛在的問題，確保業(yè)務(wù)操作的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

綜上所述可得沒有完美的解決方案，引入新的中間件總會(huì)面臨的的問題。這就需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)行權(quán)衡了。