高并发下的订单与库存的处理

林老师带你学编程

发布于 2019-05-25 23:52:12

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发布于 2019-05-25 23:52:12

文章被收录于专栏：强仔仔强仔仔

问题：一件商品只有100个库存，现在有1000或者更多的用户来购买，每个用户计划同时购买1个到几个不等商品。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。 1.不多发 2.不少发
下单涉及的一些步骤 1.下单 2.下单同时预占库存 3.支付 4.支付成功真正减扣库存 5.取消订单 6.回退预占库存
什么时候进行预占库存方案一：加入购物车的时候去预占库存。方案二：下单的时候去预占库存。方案三：支付的时候去预占库存。分析：方案一：加入购物车并不代表用户一定会购买,如果这个时候开始预占库存，会导致想购买的无法加入购物车。而不想购买的人一直占用库存。显然这种做法是不可取的。方案二：商品加入购物车后，选择下单，这个时候去预占库存。用户选择去支付说明了，用户购买欲望是比方案一要强烈的。订单也有一个时效，例如半个小时。超过半个小时后，系统自动取消订单，回退预占库存。方案三：下单成功去支付的时候去预占库存。只有100个用户能支付成功，900个用户支付失败。用户体验不好，就像你走了一条光明大道，一路通畅，突然被告知此处不通行。而且支付流程也是一个比较复杂的流程，如果和减库存放在一起，将会变的更复杂。

所以综上所述：选择方案二比较合理。

重复下单问题
1. 用户点击过快，重复提交两次。
2. 网络延时，用户刷新或者点击下单重复提交。
3. 网络框架重复请求，某些网络框架，在延时比较高的情况下会自动重复请求。
4. 用户恶意行为。

解决办法

在UI拦截，点击后按钮置灰，不能继续点击，防止用户，连续点击造成的重复下单。
在下单前获取一个下单的唯一token，下单的时候需要这个token。后台系统校验这个 token是否有效，才继续进行下单操作。

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/** * 先生成 token 保存到 Redis * token 作为 key , 并设置过期时间时间长度根据任务需求 * value 为数字自增判断是否使用过 * * @param user * @return */ public String createToken(User user) { String key = "placeOrder:token:" + user.getId(); String token = UUID.randomUUID().toString(); //保存到Redis redisService.set(key + token, 0, 1000L); return token; } /** * 校验下单的token是否有效 * @param user * @param token * @return */ public boolean checkToken(User user, String token) { String key = "placeOrder:token:" + user.getId(); if (null != redisService.get(key + token)) { long times = redisService.increment(key + token, 1); if (times == 1) { //利用increment 原子性判断是否该token 是否使用 return true; } else { // 已经使用过了 } //删除 redisService.remove(key + token); } return false; }

如何安全的减扣库存

同一个用户或者多个用户同时抢购一个商品的时候，我们如何做到并发安全减扣库存？

数据库操作商品库存：

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/** * Created by Administrator on 2017/9/8. */ public interface ProductDao extends JpaRepository<Product, Integer> { /** * @param pid 商品ID * @param num 购买数量 * @return */ @Transactional @Modifying @Query("update Product set availableNum = availableNum - ?2 , reserveNum = reserveNum + ?2 where id = ?1") int reduceStock1(Integer pid, Integer num); /** * @param pid 商品ID * @param num 购买数量 * @return */ @Transactional @Modifying @Query("update Product set availableNum = availableNum - ?2 , reserveNum = reserveNum + ?2 where id = ?1 and availableNum - ?2 >= 0") int reduceStock2(Integer pid, Integer num); }

下单：

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/** * 下单操作1 * * @param req */ private int place(PlaceOrderReq req) { User user = userDao.findOne(req.getUserId()); Product product = productDao.findOne(req.getProductId()); //下单数量 Integer num = req.getNum(); //可用库存 Integer availableNum = product.getAvailableNum(); //可用预定 if (availableNum >= num) { //减库存 int count = productDao.reduceStock1(product.getId(), num); if (count == 1) { //生成订单 createOrders(user, product, num); } else { logger.info("库存不足 3"); } return 1; } else { logger.info("库存不足 4"); return -1; } } /** * 下单操作2 * * @param req */ private int place2(PlaceOrderReq req) { User user = userDao.findOne(req.getUserId()); Product product = productDao.findOne(req.getProductId()); //下单数量 Integer num = req.getNum(); //可用库存 Integer availableNum = product.getAvailableNum(); //可用预定 if (availableNum >= num) { //减库存 int count = productDao.reduceStock2(product.getId(), num); if (count == 1) { //生成订单 createOrders(user, product, num); } else { logger.info("库存不足 3"); } return 1; } else { logger.info("库存不足 4"); return -1; } }

方法1 ：

不考虑库存安全的写法：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13	/** * 方法 1 * 减可用 * 加预占 * 库存数据不安全 * * @param req */ @Override @Transactional public void placeOrder(PlaceOrderReq req) { place1(req); }

分析：在高并的场景下，假设库存只有 2 件，两个请求同时进来，抢购改商品，购买数量都是 2. A请求此时去获取库存，发现库存刚好足够，执行扣库存下单操作。在 A 请求为完成的时候（事务未提交），B请求此时也去获取库存，发现库存还有2. 此时也去执行扣库存，下单操作。

库存剩 2 ，但是卖出了 4 。最终数据库库存数量将变为 -2 ，所以库存是不安全的。

方法2 ：

这个操作可以保证库存数据是安全的。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13	/** * 方法 2 * 减可用 * 加预占 * 库存数据不安全 * * @param req */ @Override @Transactional public void placeOrder(PlaceOrderReq req) { place2(req); }

分析：在方法1 的基础上，更新库存的语句，增加了可用库存数量大于 0, availableNum - num >= 0 ;实质是使用了数据库的乐观锁来控制库存安全，在并发量不是很大的情况下可以这么做。但是如果是秒杀，抢购，瞬时流量很高的话，压力会都到数据库，可能拖垮数据库。

方法3：

该方法也可以保证库存数量安全。

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/** * 方法 3 * 采用 Redis 锁通一个时间只能一个请求修改同一个商品的数量 * <p> * 缺点并发不高,同时只能一个用户抢占操作,用户体验不好！ * * @param req */ @Override public void placeOrder2(PlaceOrderReq req) { String lockKey = "placeOrder:" + req.getProductId(); boolean isLock = redisService.lock(lockKey); if (!isLock) { logger.info("系统繁忙稍后再试!"); return 2; } //place2(req); place1(req); //这两个方法都可以 redisService.unLock(lockKey); }

分析：

利用Redis 分布式锁，强制控制同一个商品，同时只能一个请求处理下单。其他请求返回 ‘系统繁忙稍后再试！’；强制把处理请求串行化，缺点并发不高，处理比较慢，不适合抢购等方案。用户体验也不好，明明看到库存是充足的，就是强不到。相比方案2减轻了数据库的压力。

方法4 ：

可以保证库存安全，满足高并发处理，但是相对复杂一点。

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/** * 方法 4 * 商品的数量等其他信息先保存到 Redis * 检查库存与减少库存不是原子性，以 increment > 0 为准 * * @param req */ @Override public void placeOrder3(PlaceOrderReq req) { String key = "product:" + req.getProductId(); // 先检查库存是否充足 Integer num = (Integer) redisService.get(key); if (num < req.getNum()) { logger.info("库存不足 1"); }else{ //不可在这里下单减库存，否则导致数据不安全，情况类似方法1； } //减少库存 Long value = redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()); //库存充足 if (value >= 0) { logger.info("成功抢购 ! "); //TODO 真正减扣库存等操作下单等操作 ,这些操作可用通过 MQ 或其他方式 place2(req); } else { //库存不足，需要增加刚刚减去的库存 redisService.increment(key, req.getNum().longValue()); logger.info("库存不足 2 "); } }

分析：利用Redis increment 的原子操作，保证库存安全。事先需要把库存的数量等其他信息保存到Redis，并保证更新库存的时候，更新Redis。进来的时候先 get 库存数量是否充足，再执行 increment。以 increment > 0 为准。检查库存与减少库存不是原子性的。检查库存的时候技术库存充足也不可下单；否则造成库存不安全，原来类似方法1. increment 是个原子操作，已这个为准。

redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) >= 0 说明库存充足，可以下单。

redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) < 0 的时候不能下单，次数库存不足。并且需要回加刚刚减去的库存数量，否则会导致刚才减扣的数量一直买不出去。数据库与缓存的库存不一致。

次方法可以满足高并抢购等一些方案，真正减扣库存和下单可以异步执行。