[大数据]关于秒杀系统中订单库存扣减的实践

一、背景

一般在日常开发中经常会遇到打折促销，秒杀活动，就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11促销活动，毕竟谁的钱也不是大风刮来的，有秒杀有促销必定带来大量用户，而这类活动往往支撑着公司重要营销策略，所以保证系统在高并发下不出异常非常关键，这其中棘手的便是如何在高并发下高效的处理库存数据。

现在处理这种场景存在多种方案。但是要保证高性能和高可用，大部分方案并不满足，今天就来聊聊高并发下库存加减那些事儿。

二、方案

1. 历史数据库的事务特性和唯一主键

基于数据库的事务，扣减库存的操作方法同一个事务中进行库存扣减，事务中任何操作失败，执行回滚操作。从而保证原子性。单纯靠数据库的事务，只能在单体的项目中。如何要分布式的项目中，就无法保证单线程操作了。

那如何在多进程中实现单线程扣减库存呢？我们可以利用数据库的唯一索引。具体操作步骤：

1. 新建立一张表：t_lock_order，同时将商品ID作为唯一索引;
2. 进行扣减库存之前在表中插入商品ID，然后进行数据库更新；
3. 更新结束后删除刚才插入数据库中的记录。

A线程进程扣减库存时候，插入了该商品的ID，当B线程扣减该商品的库存的时候，同样也会在数据库中插入该商品ID，A线程没有执行完B线程插入同一个商品ID就会报主键重复的错误，这样就扣减库存失败。

这种方案，功能上是可以实现；但是过分依赖数据库，无法满足其性能要求，而且存在很多获取锁失败的情况，用户体验差。

2. 分布式锁

Redis 或者 ZooKeeper 来实现一个分布式锁，以商品维度来加锁，在获取到锁的线程中，按顺序去执行商品库存的查询和扣减，这样就同时实现了顺序性和原子性。其实这个思路是可以的，只是不管通过哪种方式实现的分布式锁，都是有弊端的。

以 Redis 的实现来说，通过超时时间来控制锁的失效时间，不太靠谱，比如在有些场景中，一个线程 A 获取到了锁之后，由于业务代码执行时间可能比较长，导致超过了锁的超时时间，自动失效，后续线程 B 又意外的持有了锁，当线程 A 再次恢复后，通过 del 命令释放锁，就错误的将线程 B 中同样 key 的锁误删除了。

所以，如果锁的超时时间设置过长，会影响性能，如果设置的超时时间过短，有可能业务阻塞没有处理完成，能否合理设置超时时间，是基于缓存实现分布式锁很难解决的一个问题。

那么如何合理设置超时时间呢？ 你可以基于续约的方式设置超时时间：先给锁设置一个超时时间，然后启动一个守护线程，让守护线程在一段时间后，重新设置这个锁的超时时间。实现方式就是：写一个守护线程，然后去判断锁的情况，当锁快失效的时候，再次进行续约加锁，当主线程执行完成后，销毁续约锁即可。不过这种方式实现起来相对复杂，我建议你结合业务场景，所以针对超时时间的设置，要站在实际的业务场景中进行衡量。

3. Redis + lua 脚本
Redis 单线程支持顺序操作，而且性能优异，但是不支持事务回滚。但是通过 Redis + lua 脚本可以实现 Redis 操作的原子性。这种方案同时满足顺序性和原子性的要求了。能帮我们实现 Redis 执行 Lua 脚本的命令可以采用EVALSHA，接下来用代码实现它。

1） 核心思路

首先我们根据库存扣减核心操作，完成核心 Lua 脚本的编写。其主要实现的功能就是查询库存并判断库存是否充足，如果充足，则做相应的扣减操作，脚本内容如下：

2） 业务逻辑
然后我们将 Lua 脚本转成字符串，并添加脚本预加载机制。

预加载可以有多种实现方式

1. 一个是外部预加载好，生成了 sha1 然后配置到配置中心，这样 Java 代码从配置中心拉取最新 sha1 即可；
2. 另一种方式是在服务启动时，来完成脚本的预加载，并生成单机全局变量 sha1。

我们这里先采取第二种方式，代码结构如下图所示：

以上是将 Lua 脚本转成字符串形式，并通过 @PostConstruct 完成脚本的预加载。然后新增 EVALSHA 方法，如下图所示：

方法入参为活动商品库存 key 以及单次抢购数量，并在内部调用 Lua 脚本执行库存扣减操作。看起来是不是很简单？在写完底层核心方法之后，我们只需要在下单之前，调用该方法即可，具体如下图所示：

三、总结
最后，我们从技术的角度分析了库存超卖发生的两个原因：

1. 一个是库存扣减涉及到的两个核心操作，查询和扣减不是原子操作；
2. 另一个是高并发引起的请求无序。

在秒杀场景下，因为查询缓存要比查询数据库快，一般将库存数放在缓存中，直接在缓存中扣减库存。在上面的三个方案中，小编建议是采用redis+lua的方案，即利用Redis的单线程原理，以及提供的原生 EVALSHA 和 SCRIPT LOAD 命令来实现库存扣减的原子性和顺序性，并且经过实测也确实能达到我们的预期，且性能良好，从而有效地解决了秒杀系统所面临的库存超卖挑战。

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