高并发系统库存超卖的解决之道：从数据库锁到Redis分布式锁
当你的秒杀活动上线瞬间涌入10万请求，却发现库存-100件时，就知道遇到了高并发经典难题——超卖问题。这种"库存穿透"现象不仅损失订单，更会引发资损风险。本文将解析超卖本质，并分享一线实战解决方案。
一、超卖是如何发生的？
假设商品库存=100，当两个并发线程同时读取库存为100：
- 线程A：读取库存100 → 扣减1 → 写入99
- 线程B：读取库存100 → 扣减1 → 写入99
最终库存变成99而非98，这就是典型的并发读写导致的数据不一致。在高并发场景下，每秒数千次请求会放大该问题。
二、4种主流解决方案对比
1. 数据库悲观锁（行级锁）
SELECT * FROM products WHERE id=1 FOR UPDATE; UPDATE products SET stock=stock-1 WHERE id=1;
优点：简单直接
缺点：DB连接耗尽，5000QPS下连接池瞬间崩溃
2. 乐观锁（版本号控制）
UPDATE products
SET stock=stock-1, version=version+1
WHERE id=1 AND version=#{current_version};适用场景：冲突率低的场景
实战案例：某电商大促期间通过版本号降低超卖率87%
3. 分布式锁（Redis实现）
// 加锁
Boolean locked = redis.setnx("lock:product_1", "1");
if(locked) {
try {
// 扣减库存
} finally {
redis.del("lock:product_1");
}
}关键点：必须设置过期时间，避免死锁
2023最佳实践：Redlock算法 + Lua脚本保证原子性
4. 令牌桶限流（Sentinel/Nginx）
- 在网关层限制每秒进入订单系统的请求
- 阿里双十一实践：漏斗式流量分层过滤
三、综合解决方案建议
根据百万级QPS系统经验，推荐组合方案：
- 前端限流：按钮置灰+验证码
- 网关拦截：Sentinel配置每秒最大通过量
- 核心交易：Redis分布式锁 + Lua原子操作
- 数据兜底：定时对账任务修复差异
最新动态：2023年阿里开源RedisShake工具，实现跨机房库存同步，延迟<5ms。
结语
超卖本质是并发场景下的数据一致性问题。没有银弹方案，需根据业务特点组合使用锁机制、限流策略和异步处理。建议在预发布环境使用JMeter模拟万人并发压测，毕竟线上崩溃的代价远高于测试成本。记住：任何未经验证的"高性能方案"都是埋雷行为！
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