在电商平台运营中，超卖问题是开发者努力避免的一大挑战。超卖现象主要发生在高并发场景下，如秒杀活动期间，由于商品库存有限，加之并发操作导致的库存计算错误，最终造成实际销售数量超过库存数量。本文旨在探讨超卖问题的根本原因，并提出从数据库锁机制到利用Redis进行优化的解决方案，以及进一步针对高并发场景的高效策略。
超卖问题的产生原因
超卖问题产生的典型场景是：当商品库存仅剩2件时，几乎同时接收到两个订单请求，分别购买1件和2件。若两个请求同时查询库存并判断均可成交，最终会导致库存计数减至负数。这一问题的核心在于库存查询与扣减不构成原子操作，高并发环境下尤为突出。
数据库锁解决方案
针对超卖问题，一种直接的解决办法是应用数据库的悲观锁和乐观锁机制：
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• 悲观锁通过
UPDATE语句对商品库存记录加锁，确保此事务结束前，其他并发事务处于等待状态，实现操作的串行化。 -
• 乐观锁则在库存记录中添加版本号，更新库存前检查版本号一致性，防止超卖。
尽管数据库锁有效避免了超卖，但在高QPS场景下，如秒杀活动，数据库性能成为制约因素。
Redis优化方案
为了优化高并发下的库存管理，可以将库存信息缓存至Redis，并借助其原子操作特性。通过Lua脚本整合库存查询、条件判断及扣减为一体的原子操作，利用Redis的单线程命令执行特性，保障极高并发下的数据一致性。
高并发场景下的进阶优化
对于秒杀等极高并发事件，即便Redis处理能力强大，亦可能面临性能瓶颈。此时，可通过Redis集群分片、预扣库存及异步订单处理等策略进一步优化：
Redis集群分片
通过Redis集群分片，将库存数据均匀分布于多个节点，每个节点处理部分库存扣减请求。这种方法通过键的合理设计（如基于商品ID的哈希值分片），提高数据分布和访问效率，实现系统处理能力的水平扩展。
预扣库存
用户下单时，在Redis中首先预扣减库存，减少对数据库的压力。此操作通过原子命令如DECRBY完成，确保高并发环境下不发生超卖。
异步处理订单
用户请求仅触发库存预扣减并将订单信息入队至消息队列（如Kafka或RabbitMQ），订单处理逻辑异步执行，不直接触及数据库，从而提升响应速度和用户体验。
数据一致性与回滚机制
在异步处理并更新数据库环节，设计合理的数据一致性保障和回滚机制，确保在处理失败时能够恢复预扣减的库存，维护数据准确性和系统稳定性。
结论
高并发场景下的超卖问题需要电商平台在系统设计时综合考虑数据库锁机制与缓存技术应用。适当的技术选型和策略调整是确保系统稳定运行和提升用户体验的关键。通过数据库锁防止超卖的基础上，结合Redis等缓存技术及高效的并发处理策略，可以有效应对秒杀等高并发事件，保障电商平台的健康稳定发展。
原文始发于微信公众号（吃瓜技术派）：高并发下防止超卖：从数据库锁到Redis优化的策略演进
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