秒杀系统常见问题—库存超卖

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2024-03-16 09:50 23阅读 0赞

大家好！我是一个底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。

以下是正文！

## 先看问题 ##

首先上一串代码

public String buy(Long goodsId, Integer goodsNum) {
        //查询商品库存
        Goods goods = goodsMapper.selectById(goodsId);
        //如果当前库存为0，提示商品已经卖光了
        if (goods.getGoodsInventory() <= 0) {
            return "商品已经卖光了！";
        }
        //如果当前购买数量大于库存，提示库存不足
        if (goodsNum > goods.getGoodsInventory()) {
            return "库存不足！";
        }
        //更新库存
        goods.setGoodsInventory(goods.getGoodsInventory() - goodsNum);
        goodsMapper.updateById(goods);
        return "购买成功！";
    }

我们看一下这串代码，逻辑用流程图表示如下：

![0ecdb6a72c39418bdc87729fc3698eab.png][]

从图上看，逻辑还是很清晰明了的，而且单测的话，也测试不出来什么bug。但是在秒杀场景下，问题可就大发了，**100件商品可能卖出1000单，出现超卖问题**，这下就真的需要杀个程序员祭天了。

## 问题分析 ##

正常情况下，如果请求是一个一个接着来的话，这串代码也不会有问题，如下图：

![df3139e8659ecc4434ca65ddaf4ef9dc.png][]

> 不同的时刻不同的请求，每次拿到的商品库存都是更新过之后的，逻辑是ok的。

**那为啥会出现超卖问题呢？**  
首先我们给这串代码增加一个场景：商品秒杀（非秒杀场景难以复现超卖问题）。  
秒杀场景的特点如下：

>  *  高并发处理：秒杀场景下，可能会有大量的购物者同时涌入系统，因此需要具备高并发处理能力，保证系统能够承受高并发访问，并提供快速的响应。
>  *  快速响应：秒杀场景下，由于时间限制和竞争激烈，需要系统能够快速响应购物者的请求，否则可能会导致购买失败，影响购物者的购物体验。
>  *  分布式系统： 秒杀场景下，单台服务器扛不住请求高峰，分布式系统可以提高系统的容错能力和抗压能力，非常适合秒杀场景。

在这种场景下，请求不可能是一个接一个这种，而是成千上万个请求同时打过来，那么就会出现多个请求在同一时刻查询库存，如下图：

![c902699c5afa012b682576b26e9baa3c.png][]

如果在同一时刻查询商品库存表，那么得到的商品库存也肯定是相同的，判断的逻辑也是相同的。

> 举个例子，现在商品的库存是10件，请求1买6件，请求2买5件，由于两次请求查询到的库存都是10，肯定是可以卖的。  
> 但是真实情况是5+6=11>10，明显有问题好吧！**这两笔请求必然有一笔失败才是对的！**

`那么，这种问题怎么解决呢？`

## 问题解决 ##

**从上面例子来看，问题好像是由于我们每次拿到的`库存都是一样的`，才导致库存超卖问题，那是不是只要保证每次拿到的`库存都是最新`的话，这个问题不就迎刃而解了吗！**

在说方案前，先把我的测试表结构贴出来：

CREATE TABLE `t_goods` (
      `id` bigint NOT NULL COMMENT '物理主键',
      `goods_name` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
      `goods_pic` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品图片',
      `goods_desc` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品描述信息',
      `goods_inventory` int DEFAULT NULL COMMENT '商品库存',
      `goods_price` decimal(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '商品价格',
      `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
      `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

### 方法一、redis分布式锁 ###

#### Redisson介绍 ####

> 官方介绍：Redisson是一个基于Redis的Java驻留内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它封装了Redis客户端API，并提供了一个分布式锁、分布式集合、分布式对象、分布式Map等常用的数据结构和服务。Redisson支持Java 6以上版本和Redis 2.6以上版本，并且采用编解码器和序列化器来支持任何对象类型。 Redisson还提供了一些高级功能，比如异步API和响应式流式API。它可以在分布式系统中被用来实现高可用性、高性能、高可扩展性的数据处理。

#### Redisson使用 ####

引入

<dependency>
        <groupId>org.redisson</groupId>
        <artifactId>redisson</artifactId>
        <version>3.16.8</version>
    </dependency>

注入对象

RedissonConfig.java

import org.redisson.Redisson;
    import org.redisson.api.RedissonClient;
    import org.redisson.config.Config;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    
    @Configuration
    public class RedissonConfig {
        /**
         * 所有对Redisson的使用都是通过RedissonClient对象
         *
         * @return
         */
        @Bean(destroyMethod = "shutdown")
        public RedissonClient redissonClient() {
            // 创建配置 指定redis地址及节点信息
            Config config = new Config();
            config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379").setPassword("123456");
    
            // 根据config创建出RedissonClient实例
            RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
            return redissonClient;
    
        }
    }

#### 代码优化 ####

public String buyRedisLock(Long goodsId, Integer goodsNum) {
        RLock lock = redissonClient.getLock("goods_buy");
        try {
            //加分布式锁
            lock.lock();
            //查询商品库存
            Goods goods = goodsMapper.selectById(goodsId);
            //如果当前库存为0，提示商品已经卖光了
            if (goods.getGoodsInventory() <= 0) {
                    return "商品已经卖光了！";
            }
            //如果当前购买数量大于库存，提示库存不足
            if (goodsNum > goods.getGoodsInventory()) {
                    return "库存不足！";
            }
            //更新库存
            goods.setGoodsInventory(goods.getGoodsInventory() - goodsNum);
            goodsMapper.updateById(goods);
            return "购买成功！";
        } catch (Exception e) {
            log.error("秒杀失败");
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return "购买失败";
    }

加上Redisson分布式锁之后，使得请求由异步变为同步，让购买操作一个一个进行，解决了库存超卖问题，但是会让用户等待的时间加长，影响了用户体验。

### 方法二、MySQL的行锁 ###

#### 行锁介绍 ####

> MySQL的行锁是一种针对行级别数据的锁，它可以锁定某个表中的某一行数据，以保证在锁定期间，其他事务无法修改该行数据，从而保证数据的一致性和完整性。  
> 特点如下：
> 
>  *  MySQL的行锁只能在InnoDB存储引擎中使用。
>  *  行锁需要有索引才能实现，否则会自动锁定整张表。
>  *  可以通过使用“SELECT ... FOR UPDATE”和“SELECT ... LOCK IN SHARE MODE”语句来显式地使用行锁。
> 
> 总之，行锁可以有效地保证数据的一致性和完整性，但是过多的行锁也会导致性能问题，因此在使用行锁时需要谨慎考虑，避免出现性能瓶颈。

那么回到库存超卖这个问题上来，我们可以在一开始查询商品库存的时候增加一个行锁，实现非常简单，也就是将

//查询商品库存
    Goods goods = goodsMapper.selectById(goodsId);
    
    原始查询SQL
    SELECT *
      FROM t_goods
      WHERE id = #{goodsId}
    
    改写为
     SELECT *
      FROM t_goods
      WHERE id = #{goodsId} for update

那么被查询到的这行商品库存信息就会被锁住，其他请求想要读取这行数据时就需要等待当前请求结束了，这样就做到了每次查询库存都是最新的。不过同Redisson分布式锁一样，会让用户等待的时间加长，影响用户体验。

### 方法三、乐观锁 ###

乐观锁机制类似java中的cas机制，在查询数据的时候不加锁，只有更新数据的时候才比对数据是否已经发生过改变，没有改变则执行更新操作，已经改变了则进行重试。

#### 商品表增加version字段并初始化数据为0 ####

`version` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '版本'

#### 将更新SQL修改如下 ####

update t_goods
    set goods_inventory = goods_inventory - #{goodsNum},
         version         = version + 1
    where id = #{goodsId}
    and version = #{version}

#### Java代码修改如下 ####

public String buyVersion(Long goodsId, Integer goodsNum) {
        //查询商品库存(该语句使用了行锁)
        Goods goods = goodsMapper.selectById(goodsId);
        //如果当前库存为0，提示商品已经卖光了
        if (goods.getGoodsInventory() <= 0) {
            return "商品已经卖光了！";
        }
        if (goodsMapper.updateInventoryAndVersion(goodsId, goodsNum, goods.getVersion()) > 0) {
          return "购买成功！";
        }
        return "库存不足！";
    }

通过增加了版本号的控制，在扣减库存的时候在where条件进行版本号的比对。实现查询的是哪一条记录，那么就要求更新的是哪一条记录，在查询到更新的过程中版本号不能变动，否则更新失败。

### 方法四、where条件和unsigned 非负字段限制 ###

前面的两种办法是`通过每次都拿到最新的库存`从而解决超卖问题，那换一种思路：保证在扣除库存的时候，`库存一定大于购买量`是不是也可以解决这个问题呢？  
答案是可以的。回到上面的代码：

//更新库存
    goods.setGoodsInventory(goods.getGoodsInventory() - goodsNum);
    goodsMapper.updateById(goods);

我们把库存的扣减写在了代码中，这样肯定是不行的，因为在分布式系统中我们获取到的库存可能都是一样的，应该把库存的扣减逻辑放到SQL中，即：

update t_goods
     set goods_inventory = goods_inventory - #{goodsNum}
     where id = #{goodsId}

上面的SQL保证了每次获取的库存都是取数据库的库存，不过我们还需要加一个判断：保证库存大于购买量，即：

update t_goods
    set goods_inventory = goods_inventory - #{goodsNum}
    where id = #{goodsId}
    AND (goods_inventory - #{goodsNum}) >= 0

那么上面那段Java代码也需修改一下：

public String buySqlUpdate(Long goodsId, Integer goodsNum) {
        //查询商品库存(该语句使用了行锁)
        Goods goods = goodsMapper.queryById(goodsId);
        //如果当前库存为0，提示商品已经卖光了
        if (goods.getGoodsInventory() <= 0) {
            return "商品已经卖光了！";
        }
        //此处需要判断更新操作是否成功
        if (goodsMapper.updateInventory(goodsId, goodsNum) > 0) {
            return "购买成功！";
         }
        return "库存不足！";
    }

还有一种办法和where条件一样，就是unsigned 非负字段限制，把库存字段设置为unsigned 非负字段类型，那么在扣减时也不会出现扣成负数的情况。

## 总结一下 ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>解决方案</th> 
   <th>优点</th> 
   <th>缺点</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>redis分布式锁</td> 
   <td>Redis分布式锁可以解决分布式场景下的锁问题，保证多个节点对同一资源的访问顺序和安全性，性能较高。</td> 
   <td>单点故障问题，如果Redis节点宕机，会导致锁失效。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MySQL的行锁</td> 
   <td>可以保证事务的隔离性，能够避免并发情况下的数据冲突问题。</td> 
   <td>性能较低，对数据库的性能影响较大，同时也存在死锁问题。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>乐观锁</td> 
   <td>相对于悲观锁，乐观锁不会阻塞线程，性能较高。</td> 
   <td>需要额外的版本控制字段，且在高并发情况下容易出现并发冲突问题。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>where条件和unsigned 非负字段限制</td> 
   <td>可以通过where条件和unsigned非负字段限制来保证库存不会超卖，简单易实现。</td> 
   <td>可能存在一定的安全隐患，如果某些操作没有正确限制，仍有可能导致库存超卖问题。同时，如果某些场景需要对库存进行多次更新操作，限制条件可能会导致操作失败，需要再次查询数据，对性能会产生影响。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

方案有很多，用法结合实际业务来看，没有最优，只有更优。

[0ecdb6a72c39418bdc87729fc3698eab.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/16/06e7c41a35254ad2a4b11c62b59cbcfa.png
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[c902699c5afa012b682576b26e9baa3c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/16/ce74ffd46c1f44e38d099f463e54b1ea.png