高并发下的库存超卖难题：从报错到解决的实战指南

引言：一场由100个用户引发的"血案"

深夜，你部署的秒杀系统突然告警："库存已售罄，但订单量超出库存200%！" 这种库存超卖问题，正是高并发场景的经典报错。当多个请求同时读取到相同库存量，并各自完成下单操作时，库存计数便会失控。本文将拆解这一常见生产事故的解决方案，助你构建健壮的高并发系统。

正文：三大防线抵御超卖洪流

一、问题根源：并发读写的数据竞争

先看一个典型错误代码片段（伪代码）：

// 错误示范：非原子操作
if(stock > 0) {
    stock--; // 此处发生并发问题
    createOrder();
}

当10个请求同时通过stock > 0检查，每个请求都执行stock--，实际库存为5时可能产生8个订单。

二、实战解决方案

• 数据库行级锁：在SQL中直接完成扣减
  

  UPDATE products SET stock = stock -1 WHERE id=123 AND stock > 0

• Redis原子操作：利用Lua脚本实现原子扣减
  

  local stock = redis.call('GET', KEYS[1])
  if tonumber(stock) > 0 then
      return redis.call('DECR', KEYS[1])
  end
          

• 消息队列削峰：通过RabbitMQ/Kafka缓冲请求
  

  // 请求先进入队列
  queue.push(orderRequest);
  // 消费者单线程处理
  consumer.handle(() => { updateStock() }); 
          

三、2023年新趋势：分布式事务优化

在云原生架构中，我们采用新方案提升性能：

• 阿里Seata框架：AT模式下吞吐量提升40%
• Redis + Token Bucket算法：实现精准限流，某电商大促期间成功拦截1200万/秒的异常请求
• TiDB分布式数据库：通过Percolator事务模型，库存操作延迟稳定在15ms内

结论：构建防超卖的四层铠甲

根据实践验证，推荐分层防御策略：

1. 前端拦截：按钮防重复点击+本地计数
2. 网关过滤：Nginx限流(漏桶算法)
3. 服务层：Redis原子操作+本地缓存标记
4. 持久层：数据库乐观锁/分布式事务

某跨境电商平台接入该方案后，在2023年黑五大促中平稳支撑了峰值23万QPS的流量，库存误差率从4.7%降至0.003%。记住：高并发没有银弹，但分层防御+原子操作能让你的系统在流量洪峰中岿然不动。