商城系统学习总结（1）——订单与库存在高并发场景下案例解析_订单的并发场景

一、 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

二、 下单的步骤

（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

三、 什么时候进行预占库存？

（1）方案一： 加入购物车的时候去预占库存

（2）方案二： 下单的时候去预占库存

（3）方案三： 支付的时候去预占库存

四、 分析

（1）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。

（2）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。

（3）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。

五、 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

六、 解决办法

1、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。

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。

/**
* 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; 
}

2、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？

（1）数据库操作商品库存

publicinterfaceProductDaoextendsJpaRepository<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")
    intreduceStock1(Integerpid, Integernum);
 
    /** 
     * @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")
    intreduceStock2(Integerpid, Integernum);
}

（2）下单

/**
 * 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

/** 
 * 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

/** 
 * 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

/**
 * 方法 3
 * 采用Redis锁同一时间只能一个请求修改同一个商品的数量
 * 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

/**
* 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，此时库存不足。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。此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。订单时效问题，订单取消等为保证商家利益，同时把商品卖给有需要的人，订单下单成功后，往往会有个有效时间。超过这个时间，订单取消，库存回滚。订单取消后，可利用MQ 回退库存等。