为什么你的库存总被“薅秃”？插插插综合网

“上架100台手机，订单却露出卖出120台”——这是某电商团队在旧年双11的真正事故。期间崇拜东说念主老张熬了三个今夜，才从投诉和抵偿的泥潭里爬出来。

高并发下的库存超卖，就像一场莫得硝烟的战争。每秒数万次肯求涌向系统，数据库在恐慌，Redis在尖叫，顺序员在崩溃。但别慌！进程多年实战，咱们回顾出七种刀兵，帮你构建坚不成摧的库存防地。

七大防护体系：从青铜到王者的进阶之路

顺序1：数据库的“铁锁横江”——悲不雅锁与乐不雅锁

场景：相宜中小流量场景（QPS

悲不雅锁（SELECT FOR UPDATE）： 像保镖雷同提前锁定数据，确保归拢时刻唯唯一个线程能修改库存。但代价是性能腰斩，10个并发就可能让反适时刻侵扰1秒。

// 示例：MySQL行级锁@Transactionalpublic boolean deductStock(Long productId， int quantity) { // 1. 加锁查询 Product product = productMapper.selectForUpdate(productId); if (product.getStock >= quantity) { // 2. 扣减库存 productMapper.updateStock(productId， product.getStock - quantity); return true; } return false;}

乐不雅锁（Version机制）： 用版块号终了“无锁化”竞争。假定冲突少，先查后改，若版块号不匹配则重试。实测在库存豪阔时，性能比悲不雅锁高3倍。

// 示例：版块号CAS更新UPDATE product SET stock = stock - 1， version = version + 1 WHERE id = #{productId} AND version = #{oldVersion}

避坑指南：

悲不雅锁易导致死锁，需开荒超连续刻（如innodb_lock_wait_timeout=5s）

乐不雅锁重试次数提出≤3次，幸免雪崩

顺序2：Redis的“原子剑法”——INCR/DECR与Lua剧本

场景：相宜秒杀级流量（QPS≥1万）

原子操作： Redis的DECR敕令天生线程安全，1秒可处理10万次扣减。

// 示例：扣减库存（复返剩余库存）Long stock = redisTemplate.opsForValue.decrement("product:1001:stock");if (stock != null && stock >= 0) { // 扣减收效} else { // 库存不及，回滚 redisTemplate.opsForValue.increment("product:1001:stock");}

Lua剧本： 打包多个操看成原子践诺，幸免收罗蔓延导致的数据不一致。

-- 示例：Lua终了库存扣减local stock = tonumber(redis.call('GET'， KEYS[1]))if stock >= tonumber(ARGV[1]) then redis.call('DECRBY'插插插综合网， KEYS[1]， ARGV[1]) return 1 -- 收效else return 0 -- 失败end

性能实测：单节点Redis可达5万QPS，集群口头下舒缓侵扰50万QPS。

顺序3：散播式锁的“法网恢恢”——Redisson与分段锁

场景：散播式环境下的库存霸占

Redisson锁： 用Redis终了散播式锁，幸免集群环境下超卖。

RLock lock = redissonClient.getLock("product:1001:lock");try { if (lock.tryLock(1， 10， TimeUnit.SECONDS)) { // 践诺库存扣减 }} finally { lock.unlock;}

分段锁优化： 把1000库存拆成10个段（如stock_1~stock_10），并发提高10倍。

顺序4：音问部队的“化骨绵掌”——削峰填谷术

场景：流量洪峰下的系统保护

RabbitMQ/Kafka异步处理： 将扣减肯求存入部队，后台匀速破钞。某电商用此有诡计扛住百万QPS。

// 示例：订单入队rabbitTemplate.convertAndSend("order_queue"， order);// 破钞者@RabbitListener(queues = "order_queue")public void processOrder(Order order) { stockService.deductStock(order.getProductId);}

服从对比：同步接口RT从200ms降至20ms，系统蒙眬量提高5倍。

顺序5：库存的“影分身术”——预扣与编造库存

预扣库存： 用户下单时先扣“编造库存”，支付收效再扣真正库存。15分钟未支付则自动开释。

分层缓存： JVM土产货缓存+Redis集群+数据库，三层防护减少穿透。

顺序6：熔断与左迁的“金钟罩”

Sentinel熔断： 当库存做事反应超时≥500ms，自动熔断10秒，幸免级联故障。

左迁战略： 库存不实时复返“列队中”，前端轮扣问询情景，幸免用户反复提交。

顺序7：监控的“偃蹇困穷”——实时预警系统

诡计监控： Grafana监控库存变化、扣减收服从、Redis贯穿池情景。

自动化补偿： 用Binlog监听库存变更，相那时自动回补。

怎样选拔相宜你的顺序？

场景

保举有诡计

适用流量

低频行动（如团购）

数据库乐不雅锁

QPS

泛泛秒杀

Redis+Lua剧本

QPS

顶流秒杀（如双11）

分段锁+音问部队+熔断

QPS≥50万

那些年咱们踩过的坑

缓存击穿：某次大促因缓存未预热，径直击穿数据库，导致15分钟做事不成用

锁超时：散播式锁未开荒超时，系统宕机后库存历久锁死

ABA问题：版块号重用导致扣减散乱，改用时刻戳后处理

库存超卖防护莫得银弹插插插综合网，唯独最相宜场景的组合拳。从数据库锁到Redis原子操作，从分段锁到AI瞻望，每一次期间升级皆是血与火的淬真金不怕火。记着：最佳的有诡计，历久是资历过坐蓐环境老师的有诡计。