解決Redis庫存超賣問題

商品和訂單服務間使用MQ

商品服務的庫存變化時，通過 MQ 通知訂單服務庫存變化。

原始的同步流程

1. 查詢商品信息 (調用商品服務)
2. 計算總價(生成訂單詳情)
3. 商品服務扣庫存(調用商品服務)
4. 訂單入庫( 生成訂單)

// 原始的MySQL同步流程// 判斷此代金券是否加入搶購SeckillVouchers seckillVouchers = seckillVouchersMapper.selectVoucher(voucherId);AssertUtil.isTrue(seckillVouchers == null, "該代金券并未有搶購活動");// 判斷是否有效AssertUtil.isTrue(seckillVouchers.getIsValid() == 0, "該活動已結束");// 插入數據庫seckillVouchersMapper.save(seckillVouchers);

推薦（免費）：redis

在訂單生成時直接扣庫存，這是最原始的扣庫存方案，比較簡單，但存在

問題

• 可能導致很多訂單把產品庫存扣除而未支付，這就需要有一個后臺腳本，將一段時間內沒有支付的訂單的庫存釋放，把訂單取消
• 即時扣庫存，并發差

1、3步商品服務，操作商品服務的 db，2、4步訂單服務，操作訂單服務的 db。

避免訪問不同服務的 db，原則上同一服務只能操作自身服務的 db。

MQ異步化

首先考慮只將第4步異步。

分析

2,4都是操作db，第4步不再等待，1、2、3成功后立即反饋給用戶。

之后通過消息通知服務異步下單，若第4步異步下單失敗，重試操作，試圖重新生成訂單，MQ的消息也可回溯。

訂單創建完成后，處于排隊狀態，然后服務發布一個事件Order Created 到消息隊列中。
即訂單服務向外界發送消息：我創建了一個訂單，由MQ 轉發給訂閱該消息的服務。

如果商品服務收到創建訂單消息之后執行扣庫存操作。注意，這里可能因為某些不可抗因素導致扣庫存失敗，無論成功與否，商品服務都會發送一個扣庫存消息到 MQ，消息內容即扣庫存的結果。
訂單服務會訂閱扣庫存的結果，接收到該消息后：

• 如果扣庫存成功，將訂單的狀態改為已確認，即下單成功
• 如果扣庫存失敗，將訂單的狀態改為已取消，即下單失敗

欲實現上述模型要求，需可靠的消息投遞。服務發出的消息，一定會被MQ收到。

• 用戶體驗的變化
  前端配合排隊中等界面。

商品/訂單服務都變成異步化，適合秒殺類場景，當流量不大時，并不太適合。

異步設計

1. 庫存在redis中保存
2. 收到請求Redis判斷是否庫存充足 ,減掉Redis中庫存
3. 訂單服務創建訂單寫入數據庫,并發送消息

當訂單支付成功后，會有一個出庫過程，既然有這個過程，就有可能出庫失敗。
庫存有兩部分：

• 緩存redis層
• 數據庫mysql層

1. 當客服新增5個庫存，則緩存redis和數據庫mysql層都需增加5個庫存，使用分布式事務的最終一致性來滿足：庫存要么全加，要么全不加。
2. 當訂單生成時，需要扣除庫存，先扣redis庫存，如果扣除成功，則生成訂單進行支付，這個過程不扣除mysql庫存。
3. 當redis庫存扣完，該產品就無法下單了，下單就會失敗，就把外層的給擋住了。
4. 在第2步扣除redis庫存成功后，生成訂單，進行支付，支付成功，返回我的訂單中心， 會發現有一個出庫過程。
5. 出庫過程
   一個MQ異步解耦的任務隊列，這個過程是扣除mysql庫存：

• 如果扣mysql庫存成功，出庫成功，完成下訂單整個流程，進入發貨狀態
• 如果扣mysql庫存失敗，出庫失敗，進行一系列的操作
  • 訂單狀態改成取消
  • 返還redis庫存
  • 退款

redis庫存和mysql庫存

支付前是預扣，是扣redis庫存，是鎖定庫存的過程
支付后是真正扣，扣mysql庫存，保證庫存最終一致

但是，在極端情況下會存在數據不一致

• 如果redis庫存 = mysql庫存，不會有問題
• 如果redis庫存
• 如果redis庫存 > mysql庫存，就會超賣，超賣的訂單，在出庫的過程中會失敗

這樣總體不會出問題，mysql數據庫層，保證庫存最終不會出問題。

問題

數據庫庫存和redis庫存不一致，如何檢測？

如果檢測出來不一致，如何同步

沒有想出來好的方案
比較暴力的方式，就是找一個低峰期，譬如凌晨1點，周期性強行覆蓋。 但是極端情況下還是會存在同步后不準確，譬如在同步的過程中，剛好有一個訂單在支付，這個訂單支付成功后，出庫的過程中，扣除了mysql的庫存，但是沒有扣除redis的庫存

這個就是數據庫同步緩存的更新機制方面的問題
屬于一致性的邏輯設計的問題
緩存數 = 數據庫庫存數 – 待扣數
當然這里面也還有其它的方案，以及考慮到一致性的要求高低，可以使用簡單或復雜的方案
就看系統復雜度了，越是大系統就要拆得越細
比如待扣數又可以放到一個隊列里面，或者緩存里面，同時有計數，直接讀計數就行
比如放到mongo，已支付待出庫的數量，一般也不會很大，count一下，也不會損失多少
所以一般系統都不能完全保障數據鏈不出錯，但一定要有補償，就是出錯了可以糾錯
要保障不出錯的代價顯然太大
同步是有一套刷新機制，可以定時，也可以通過MQ，或者監控不一至同步等等。。。
也叫做保障緩存數據的新鮮度
一般不會太長時間，半小時，幾分鐘都有可能，不同場景需求不一樣

12306

買火車票的12306，晚上的時間都不能買票，這個時間估計是在同步庫存，將數據庫庫存同步到redis庫存中， 但是買火車票之類，在訂單生成前，必須扣除實際庫存，也就是要扣除mysql的庫存，

因為買火車票和購物不一樣，購物可以付款后出庫，但是買票這種，支付前就必須出庫，因此，要將出庫過程提前， 只有出庫成功，才能生成訂單，同樣要引入redis庫存

先扣緩存中的庫存，扣除成功后，然后才可以去扣mysql中的庫存。

如果扣除緩存中的庫存失敗，就會擋在外面，返回庫存不足，這些請求不會穿刺到mysql中，擋住了大多數的請求壓力。

redis庫存會和mysql庫存不一致，極端情況下是肯定有的，需要進行庫存同步

• 當緩存庫存比數據庫庫存多，那么就會出現，查詢有票，但是就無法下單，下單的時候就說庫存不足，這個情況下，就會造成數據庫壓力過大，不過12306應該有其他手段來規避這個問題，不過，我確實遇到過，查詢的時候有票，但是無法下單的情況。

• 當緩存庫存比數據庫緩存少，那么不會出問題，只會出現有票，但是沒有出售的情況，等完成庫存同步一下， 明天又準確了。