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【Java】高并发下如何防止库存超发

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【Java】高并发下如何防止库存超发

知识补充

乐观锁: 读的时候不加锁,写的时候认为别的线程是不会修改数据的。如果别的线程修改了数据,放弃本线程的修改,重新进行尝试数据修改(CAS)。

悲观锁: 修改的数据的时候,认为别的线程一定会修改数据,直接将数据锁死,直到修改完数据。

一、什么时候扣库存

比较合理的方式是,用户提交订单后扣减库存。当用户超时没有进行支付的时候,系统将提交的订单取消,并进行订单的回退。

二、怎么防止用户重复点击

1、前端处理:用户点击后,将按钮置灰。
2、后端处理:用redis统计用户调接口的顺序,调用次数过多,直接返回失败。如果调用次数很不合理,直接拉黑。

三、怎么安全的扣减库存 方案一、数据库操作商品库存采用乐观锁防止超卖
  • 实现
update sku_stock set stock = stock - num where sku_code = '' and stock - num > 0;
  • 分析

并发场景下,两个请求同时过来,数据会保证只有一个用户扣减库存成功。在并发量不是很大的情况下可以这么处理,当并发量特别大的时候,很有可能会把数据库打垮。

方案二、使用Redis,强制把多线程转成单线程处理
  • 实现
public boolean subtractStock(OrderSkuAo orderSkuAo) {
    String lockKey = "shop-product-stock-subtract" + orderSkuAo.getOrderCode();
    if (redis.get(lockKey)) {
        return false;
    }
    try {
    	//加锁
        lock.lock(lockKey, 1L, 10L);
        //处理逻辑
    } catch (Exception e) {
        LogUtil.error("e=", e);
    } finally {
    	//解锁
        lock.unLock(lockKey);
    }
    return true;
}
  • 分析

利用redis的分布式锁,可以将抢购的场景强制转换成单线程操作。缺点是并发也不高,处理相对比较慢,不太适合高并发,抢购的场景。但是与方案一相比,减轻了数据库的压力。

方案三、redis + mq + mysql 保证库存安全,满足高并发处理
  • 实现
public boolean subtractStock(String orderCode, String skuCode, Integer num) {
    String key = "shop-product-stock" + skuCode;
    Object value = redis.get(key);
    if (value == null) {
        //前提 提前将商品库存放入缓存 ,如果缓存不存在,视为没有该商品
        return false;
    }
    
    //先检查 库存是否充足
    Integer stock = (Integer) value;
    if (stock < num) {
        LogUtil.info("库存不足");
        return false;
    }
    
    //不可在这里直接操作数据库减库存,否则导致数据不安全
    //因为此时可能有其他线程已经将redis的key修改了
    //redis 减少库存,然后才能操作数据库
    Long newStock = redis.increment(key, -num.longValue());
    //库存充足
    if (newStock >= 0) {
        LogUtil.info("成功抢购");
        //TODO 真正扣库存操作 可用MQ 进行 redis 和 mysql 的数据同步,减少响应时间
    } else {
        //库存不足,需要增加刚刚减去的库存
        redis.increment(key, num.longValue());
        LogUtil.info("库存不足,并发");
        return false;
    }
    
    return true;
}
  • 分析

利用 redis.increment 的原子操作,可以保证库存安全,利用MQ可以保证高并发的响应时间。但是需要保证商品的库存信息在redis里面,并且保证 Redis 和 MySQL的数据同步。

参考链接: 大佬的博客

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