京東商品庫存的扣除過程，如何防止超賣？

作者：iloveoverfly

來源：blog.csdn.net/new_com/article/details/105568124

在商品購買的過程中，庫存的抵扣過程，一般操作如下：

1. select根據(jù)商品id查詢商品的庫存。

2. 根據(jù)下單的數(shù)量，計算庫存是否足夠，如果存庫不足則拋出庫存不足的異常，如果庫存足夠，則減去扣除的庫存得到最新的庫存剩余值。

3. set設置最新的庫存剩余值。

上述過程的偽代碼如下：

// 根據(jù)商品id獲取商品剩余庫存select stock_remaing from stock_table where id=${goodsId}; // 操作庫存// 比較庫存if(stock_remaing    // 拋出庫存不足的異常}else{// 抵扣以后的庫存值int new_stock=stock_remaing - quantity;} // 根據(jù)商品id設置計算后的庫存update stock_table  set stock_remaing =${new_stock} id=${goodsId};

# 并發(fā)修改數(shù)據(jù)庫存超賣

如果數(shù)據(jù)庫事務的隔離級別不是串行化（serializable），根據(jù)事務的特性，在并發(fā)修改的時候，可能會出現(xiàn)寫覆蓋的問題。

假設，商品的剩余庫存stock_remaing 為100，客戶A下單20，客戶B下單30，在并發(fā)扣庫存的時候，可能存在超賣。如果客戶A和客戶B同時獲取剩余庫存為100，則會出現(xiàn)事務后提交的值會覆蓋前一個客戶提交的值，有可能剩余的庫存是80或者70。流程如下：

# 加鎖更新存庫

為了在事務控制中，防止寫覆蓋，你會想到使用select for update的方式，將該商品的庫存鎖住，然后執(zhí)行余下的操作。

流程如下：

以上，使用悲觀鎖方式，在分布式服務中，如果并發(fā)情況比較高的時候，扣減庫存的操作是串行操作，效率很低。

# 使用樂觀鎖的方式更新

在更新的時候，使用（CAS+版本號更新）+重試條件（重試次數(shù)或者重試時間限制）樂觀鎖的方式更新庫存。此時，如果，客戶A和客戶B同時讀取到庫存剩余100，在更新的時候，有一個操作會失敗。流程如下：

該種方式可以大大提高并發(fā)性，也可以保證數(shù)據(jù)的一致性；通過重試次數(shù)和重試時間的條件控制，可以防止過多的重試帶來的數(shù)據(jù)庫壓力。

# 可以使用直接遞減的方式執(zhí)行么？

在抵扣庫存的時候，有的人提議不執(zhí)行select，計算，set三段式的操作，直接扣減的方式，并且對于扣減到小于零的情況作了判斷。偽代碼如下：

update stock_table set remaing_stock=remaing_stock-${quantity} where id =商品idand remaing_stock>${quantity};

在分布式服務調(diào)用中，因為網(wǎng)絡異常，獲取服務器異常，可能在微服務調(diào)用時，存在服務重試。例如，場景的網(wǎng)關(guān)超時，服務重試機制。此時，該種方式不滿足冪等性，而存在多扣的情況。例如，同一用戶扣減庫存時，服務重試，極端情況下，該用戶扣減庫存操作執(zhí)行多次，則就出現(xiàn)了商品超賣。

# 可以使用redis進行庫存的抵扣么？

由于沒有研究過redis源碼，對于這種方式參考了大牛的回復，答案是可以使用redis的事務性扣減余額，但在CAS機制上比mysql沒有優(yōu)勢，高性能是因為其內(nèi)存存儲的原因，帶來的副作用是數(shù)據(jù)有丟失風險。

（完）

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