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高并发商城商品为了防止超卖,都做了哪些努力?

news 2025/9/5 7:17:40

在高并发商城场景中，防止商品超卖（即实际卖出量 > 商品库存总量）是核心技术挑战之一，需要从 数据库层、缓存层、应用层、分布式协调 等多个维度构建防御体系，结合业务场景设计多层防护。以下是实际业务中常用的技术方案和努力方向：

一、数据库层：保证库存操作的原子性（最核心防线）

数据库是库存数据的最终存储载体，其操作的原子性是防止超卖的基础。

1. 行锁 + 条件更新（悲观锁思路）

通过 UPDATE 语句的 WHERE 条件同时检查库存，利用数据库行锁保证操作的原子性，这是最直接有效的方案：

-- 扣减库存时，必须带库存校验条件
UPDATE product_stock 
SET stock = stock - 1, updated_at = NOW() 
WHERE product_id = ? AND stock >= 1; -- 核心：只有库存足够时才执行扣减

原理：数据库会对匹配 product_id 的行加排他锁（X锁），同一时间只有一个事务能执行该更新，其他事务需等待锁释放。
优势：严格保证库存不会超卖，适合库存精度要求极高的场景（如限量商品、奢侈品）。
注意：需确保 product_id 有索引，避免行锁升级为表锁；控制事务长度，减少锁持有时间（如将非核心操作移到事务外）。

2. 乐观锁（版本号/库存字段校验）

适合 读多写少、并发冲突低 的场景，通过版本号或库存字段本身实现无锁化更新，减少锁竞争：

-- 方案1：用版本号（推荐）
UPDATE product_stock 
SET stock = stock - 1, version = version + 1, updated_at = NOW() 
WHERE product_id = ? AND version = ? AND stock >= 1;-- 方案2：用库存字段本身（适合简单场景）
UPDATE product_stock 
SET stock = stock - 1, updated_at = NOW() 
WHERE product_id = ? AND stock = ?; -- 扣减前先查询当前库存，作为条件

原理：更新时校验“扣减前的库存状态”，若期间库存被其他事务修改（版本号变化或库存值变化），则更新失败（返回行数为0），应用层需重试或返回失败。
优势：无锁竞争，吞吐量高，适合普通商品日常销售。
注意：高并发下可能出现多次重试失败，需设置合理重试次数（如3次），避免无限重试导致性能下降。

3. 库存预扣减 + 事务补偿

针对 秒杀、大促 等场景，提前将库存从“可用库存”移到“预占库存”，后续再确认或释放：

-- 1. 预占库存（下单时）
UPDATE product_stock 
SET available_stock = available_stock - 1, reserved_stock = reserved_stock + 1 
WHERE product_id = ? AND available_stock >= 1;-- 2. 确认扣减（支付成功后）
UPDATE product_stock 
SET reserved_stock = reserved_stock - 1, sold_stock = sold_stock + 1 
WHERE product_id = ? AND reserved_stock >= 1;-- 3. 释放预占（超时未支付）
UPDATE product_stock 
SET available_stock = available_stock + 1, reserved_stock = reserved_stock - 1 
WHERE product_id = ? AND reserved_stock >= 1;

原理：通过“可用库存→预占库存→已售库存”的状态流转，将“下单”和“最终扣减”分离，避免用户未支付却占用库存导致的超卖风险。
优势：结合定时任务（如XX分钟未支付自动释放），灵活应对下单后未支付的场景，提升库存利用率。

二、缓存层：减轻数据库压力，前置拦截无效请求

高并发场景下（如秒杀），直接操作数据库会导致性能瓶颈，需用缓存（如Redis）前置处理库存请求。

1. Redis预存库存 + 原子扣减

将商品库存提前加载到Redis，下单时先在Redis中扣减，成功后再异步同步到数据库：

// 1. 初始化：将数据库库存加载到Redis
redisTemplate.opsForValue().set("stock:" + productId, initialStock);// 2. 扣减库存：用Redis的decr原子操作
Long remainStock = redisTemplate.opsForValue().decrement("stock:" + productId);
if (remainStock != null && remainStock >= 0) {// Redis扣减成功，发送消息到MQ，异步同步到数据库mqTemplate.send("stock-sync-topic", productId);return "下单成功";
} else {// Redis扣减失败（库存不足），直接返回return "库存不足";
}

原理：Redis的 decrement 是原子操作，同一时间只有一个请求能成功扣减，避免并发冲突；数据库同步通过消息队列异步执行，不阻塞主流程。
优势：Redis性能远高于数据库，能支撑每秒10万级的并发请求，适合秒杀等高流量场景。
注意：需处理“Redis与数据库一致性”问题（如Redis扣减后数据库同步失败，可通过定时任务校验修复）；防止Redis宕机导致库存丢失（需持久化配置+主从架构）。

2. 缓存预热 + 库存隔离

缓存预热：大促前将商品库存提前加载到Redis，避免高峰期缓存穿透（大量请求直接打到数据库）。
库存隔离：将“秒杀库存”和“日常库存”在缓存中分开存储（如 seckill:stock:1001 和 normal:stock:1001），避免秒杀流量影响日常销售。

三、应用层：控制流量，减少无效竞争

通过限流、排队等手段，从源头减少并发请求对库存系统的冲击。

1. 接口限流（防止流量过载）

前端限流：按钮置灰、倒计时，避免用户重复点击；
后端限流：用令牌桶/漏桶算法（如Guava RateLimiter、Sentinel）限制接口QPS，超出部分直接返回“系统繁忙”：

// Sentinel限流示例：限制/product/seckill接口每秒最多1000请求
@SentinelResource(value = "seckill", blockHandler = "handleSeckillBlock")
@PostMapping("/product/seckill")
public Result seckill(...) { ... }// 限流降级处理
public Result handleSeckillBlock(...) {return Result.error("请求过于频繁，请稍后再试");
}

2. 队列化处理（将并发转为串行）

用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）将所有下单请求排队，由消费者按顺序处理，避免同时操作库存：

// 1. 接收下单请求，直接放入队列
@PostMapping("/order/submit")
public Result submitOrder(OrderDTO dto) {mqTemplate.send("order-queue", dto); // 放入队列，立即返回“排队中”return Result.success("已进入排队，请等待结果");
}// 2. 消费者按顺序处理队列消息（单线程或固定线程池）
@RabbitListener(queues = "order-queue")
public void processOrder(OrderDTO dto) {// 此处执行库存扣减、下单逻辑（串行处理，无并发冲突）reduceStock(dto.getProductId());createOrder(dto);
}

原理：通过队列的FIFO特性，将高并发请求转为串行处理，库存操作天然有序，避免超卖。
优势：实现简单，适合秒杀等“流量集中但总量可控”的场景（如1万件商品，只需处理1万条队列消息）。

四、分布式协调：跨服务/跨节点的库存一致性

在分布式系统（多服务实例、多数据库节点）中，需保证不同节点对库存的操作一致。

1. 分布式锁（控制跨节点并发）

用Redis的 SETNX 或ZooKeeper的临时节点实现分布式锁，确保同一商品在多节点间只有一个操作能执行：

// Redis分布式锁示例
String lockKey = "lock:stock:" + productId;
Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {try {// 获得锁，执行库存扣减reduceStock(productId);} finally {// 释放锁redisTemplate.delete(lockKey);}
} else {// 未获得锁，重试或返回失败return "系统繁忙，请重试";
}