目錄

• 背景
• 環(huán)境搭建
• 后臺(tái)系統(tǒng)
• 中間件
• 測試工具
• 扣減模式
• 基于數(shù)據(jù)庫行鎖 + CAS 實(shí)現(xiàn)庫存的扣減
• 基于 Redis 實(shí)現(xiàn)庫存的扣減
• 總結(jié)

背景

在很多情況下，扣減庫存是一個(gè)十分常見的需求，例如：學(xué)生選課系統(tǒng)中課程數(shù)量的扣減，抽獎(jiǎng)系統(tǒng)中活動(dòng)次數(shù)的扣減，電商系統(tǒng)中商品庫存的扣減等，都涉及到數(shù)量的扣減，這些系統(tǒng)在成功扣減的前提下，絕對不能出現(xiàn)庫存扣減多了的情況，也就是不能出現(xiàn)超賣。同時(shí)，我們也要注重系統(tǒng)性能的提升，這篇文章從這兩個(gè)角度進(jìn)行分析和討論。

環(huán)境搭建

后臺(tái)系統(tǒng)

基于 SpringBoot 搭建后臺(tái)系統(tǒng)，JDK 為 1.8

<properties>    <java.version>1.8</java.version>    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>    <spring-boot.version>2.3.12.RELEASE</spring-boot.version></properties><dependencies>    <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>    </dependency>    <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>    </dependency>    <dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId>    </dependency>    <dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional>    </dependency>    <dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.2</version>    </dependency></dependencies>

中間件

中間件使用 MySQL + Redis 進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，使用 Mybatis 作為 ORM 框架

create database t_desc collate utf8mb4_general_ci;use t_desc;create table t_good (    id bigint auto_increment primary key comment "自增id",    good_name varchar(255) not null comment "商品名稱",    stock int not null comment "商品庫存") comment "庫存測試表";insert into t_good(good_name, stock)  value("iphone", 50);

創(chuàng)建一張商品庫存表，里面含有商品 id、商品名稱 和庫存 3 個(gè)字段，所有扣減庫存的操作都在這張表上進(jìn)行；

測試工具

使用 JMeter 5.5 進(jìn)行測試

以下的庫存數(shù)量統(tǒng)一設(shè)置為 50 個(gè)，線程組的數(shù)量為 10 個(gè)，循環(huán) 10 次，共 100 個(gè)扣減請求，最終正確的結(jié)果應(yīng)該是扣減完畢后庫存的數(shù)量應(yīng)該為 0, 而不是 -50

扣減模式

基于數(shù)據(jù)庫行鎖 + CAS 實(shí)現(xiàn)庫存的扣減

行鎖

若直接直接在數(shù)據(jù)庫層面進(jìn)行庫存的直接扣減，100 個(gè)線程同時(shí)進(jìn)行請求，肯定會(huì)造成庫存的超賣

SQL 語句為

<update id="descGoodStock">  update t_desc.t_good  set t_good.stock = t_good.stock - 1  where id = #{id}</update>

考慮到 update 語句，若根據(jù)主鍵索引作為條件進(jìn)行更新，會(huì)對數(shù)據(jù)庫的某一行加上行鎖（數(shù)據(jù)庫開啟事務(wù)自動(dòng)提交），所以我們加上 stock > 0 的判斷條件

<update id="descGoodStockByLock">update t_desc.t_goodset t_good.stock = t_good.stock - 1where id = #{id}  and t_good.stock > 0</update>

開啟 JMeter 進(jìn)行測試，可見沒有超賣

CAS

CAS 即 Compare and Set，先把舊的庫存查出來，再把舊的庫存作為 update 的條件之一，若數(shù)據(jù)庫中的庫存與舊的庫存一致，則進(jìn)行更新，否則不進(jìn)行更新。

其實(shí)本質(zhì)上與行鎖的方式?jīng)]什么區(qū)別，而且多了一次查詢，寫這個(gè)方法只是為了記錄而已

若有兩個(gè)以上的線程先查詢到了商品的舊庫存，這種方法可能會(huì)出現(xiàn)扣不完的情況

Java 代碼：

@PostMapping("/db")public Map<String, Object> goodDescControllerByDataBase(Long id) {    HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();    // 查出舊的值    Good good = goodMapper.selectStockById(id);    // 再進(jìn)行更新    int i = goodMapper.descGoodStockCAS(id, good.getStock());    if (i > 1) {ret.put("info", "success, 扣減成功");    } else {ret.put("info", "fail, 扣減失敗");    }    return ret;}

SQL 語句

<update id="descGoodStockCAS">update t_desc.t_goodset t_good.stock = t_good.stock - 1where id = #{id}  and t_good.stock = #{stock}  and t_good.stock > 0    </update>

測試結(jié)果：

綜上，基于數(shù)據(jù)庫的兩種扣減庫存的方式都沒有實(shí)現(xiàn)超賣，但是畢竟是數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于物理磁盤中，性能方面就有待考量；

基于 Redis 實(shí)現(xiàn)庫存的扣減

基本思想是：我們把庫存的數(shù)量提前放到 Redis 上，直接在 Redis 進(jìn)行庫存的扣減

• 先查詢 redis 中的庫存
• 若小于 0 直接返回
• 若大于 0 則進(jìn)行 Redis 和 數(shù)據(jù)庫 中的庫存扣減

不過這里存在 并發(fā) 問題，考慮極限情況，兩個(gè)線程同時(shí)獲得 stock = 1，然后再去進(jìn)行庫存扣減，勢必會(huì)造成超賣的現(xiàn)象

下面給出兩種解決辦法

使用 decrement 方法

redisTemplate.opsForValue().decrement()：對某個(gè) key 進(jìn)行減 1 操作，會(huì)返回扣減后的值

若該值大于等于 0 才進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的庫存的扣減，否則直接返回庫存不足的提示

這種方法是基于 Redis 的指令是原子性的

Java 代碼：

 @PostMapping("/redis")    public Map<String, Object> goodDescControllerByRedis(Long id) throws InterruptedException {HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();ret.put("info", "fail, 扣減失敗");// 查詢 Redis 中的庫存Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key + id);Thread.sleep(100);if (stock <= 0) {    return ret;}// 扣減 redis 中庫存Long decrement = redisTemplate.opsForValue().decrement(key + id);if (decrement >= 0) {    // 扣減數(shù)據(jù)庫庫存    goodMapper.descGoodStock(id);    ret.put("info", "success, 扣減成功");}return ret;    }

其實(shí) decrement 方法是原子性的，可以不用對庫存先進(jìn)行查詢的操作，只需要判斷扣減后的數(shù)是否大于 0 即可。但是如果并發(fā)量高的話，建議還是加上判斷的邏輯，可以提高 Redis 的性能，不用每次進(jìn)行 decrement 操作；

缺點(diǎn)：這種辦法會(huì)導(dǎo)致 Redis 中庫存產(chǎn)生超賣現(xiàn)象，若對 Redis 中庫存數(shù)量要求準(zhǔn)確，就不要使用這種方法；

測試結(jié)果：

Redis 中的庫存產(chǎn)生超賣現(xiàn)象：

MySQL 中的庫存沒有超賣：

使用 LUA 腳本

上述問題的關(guān)鍵是：查詢 和 扣減 是兩個(gè)分開操作，不是一條原子性的命令。我們可以使用 LUA 腳本，把這兩條命令封裝到 LUA 代碼中，實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)操作的原子性

LUA 代碼

------ Generated by EmmyLua(https://github.com/EmmyLua)--- Created by Ezreal.--- DateTime: 2023/5/6 21:56---if (redis.call("exists", KEYS[1]) == 1) then    local stock = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]));    if (stock <= 0) thenreturn -1;    end    if (stock > 0) thenredis.call("incrby", KEYS[1], -1);return 1;    endendreturn -1

先獲取值，然后判斷庫存數(shù)量，若沒有小于等于 0 就先進(jìn)行扣減即可

Java 代碼

private static final DefaultRedisScript<Long> DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();static {    DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("/lua/desc_stock.lua"));    // 設(shè)置返回值類型    DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);}@PostMapping("/lua")public Map<String, Object> goodDescControllerByLUA(Long id) {    List<String> keys = new ArrayList<>();    keys.add("stock:" + id);    HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();    ret.put("info", "fail, 扣減失敗");    Long execute = redisTemplate.execute(DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT, keys);    if (execute == 1) {goodMapper.descGoodStock(id);ret.put("info", "success, 扣減成功");    }    return ret;}

結(jié)果：Redis 和 MySQL 中的庫存均為 0 ，沒有超賣

使用分布式鎖

可以使用 redisson 分布式鎖進(jìn)行扣減庫存處理，鎖住查詢和扣減兩個(gè)步驟即可；

若是在分布式環(huán)境下，要考慮 分布式鎖 與 LUA 腳本的結(jié)合！

java 代碼

@PostMapping("/lock")public Map<String, Object> goodDescControllerByLock(Long id) throws InterruptedException {    HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();    ret.put("info", "fail, 扣減失敗");    // 加鎖    RLock lock = redissonClient.getLock("stock" + id);    boolean tryLock = lock.tryLock(2L, 1L, TimeUnit.SECONDS);    if (tryLock) {Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key + id);if (stock <= 0) {    return ret;}Long decrement = redisTemplate.opsForValue().decrement(key + id);if (decrement >= 0) {    goodMapper.descGoodStock(id);    ret.put("info", "success, 扣減成功");}    }    return ret;}

測試結(jié)果：

Redis 中庫存數(shù)量沒有超賣

MySQL 中庫存數(shù)量沒有超賣

總結(jié)

如果在項(xiàng)目初期流量較少可以考慮基于 數(shù)據(jù)庫行鎖 進(jìn)行庫存的扣減，到了后期流量大，幾乎都要用到 Redis：

• decrement：追求簡單快速實(shí)現(xiàn)，不考慮 Redis 庫存中的準(zhǔn)確性；
• LUA 腳本：追求 Redis 中庫存的準(zhǔn)確性，在 Redis 層面上要進(jìn)行多重的條件判斷
• Lock：追求 Redis 中庫存的準(zhǔn)確性，在分布式環(huán)境中要考慮 LUA + Lock 的結(jié)合

到此這篇關(guān)于基于MySQL和Redis扣減庫存的實(shí)踐的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL和Redis扣減庫存內(nèi)容請搜索以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持！