Redis高并发情况下并发扣减库存项目实战
相信大家从网上学习项目大部分人第一个项目都是电商，生活中时时刻刻也会用到电商APP，例如淘宝，京东等。做技术的人都知道，电商的业务逻辑简单，但是大部分电商都会涉及到高并发高可用，对并发和对数据的处理要求是很高的。这里我今天就讲一下高并发情况下是如何扣减库存的？
我们对扣减库存所需要关注的技术点如下：
- 当前剩余的数量大于等于当前需要扣减的数量，不允许超卖
- 对于同一个数据的数量存在用户并发扣减，需要保证并发的一致性
- 需要保证可用性和性能，性能至少是秒级
- 一次的扣减包含多个目标数量
- 当次扣减有多个数量时，其中一个扣减不成功即不成功，需要回滚
- 必须有扣减才能有归还
- 返还的数量必须要加回，不能丢失
- 一次扣减可以有多次返还
- 返还需要保证幂等性
第一种方案：纯MySQL扣减实现
顾名思义，就是扣减业务完全依赖MySQL等数据库来完成。而不依赖一些其他的中间件或者缓存。纯数据库实现的好处就是逻辑简单，开发以及部署成本低。（适用于中小型电商）。
纯数据库的实现之所以能够满足扣减业务的各项功能要求，主要依赖两点：
- 基于数据库的乐观锁方式保证并发扣减的强一致性
- 基于数据库的事务实现批量扣减失败进行回滚
基于上述方案，它包含一个扣减服务和一个数量数据库
如果数据量单库压力很大，也可以做主从和分库分表，服务可以做集群等。
一次完整的流程就是先进行数据校验，在其中做一些参数格式校验，这里做接口开发的时候，要保持一个原则就是不信任原则，一切数据都不要相信，都需要做校验判断。其次，还可以进行库存扣减的前置校验。比如当前库存中的库存只有8个，而用户要购买10个，此时的数据校验中即可前置拦截，减少对于数据库的写操作。纯读不会加锁，性能较高，可以采用此种方式提升并发量。
update xxx set leavedAmount=leavedAmount-currentAmount where skuid='xxx' and leavedAmount>=currentAmount
此SQL采用了类似乐观锁的方式实现了原子性。在where后面判断剩余数量大于等于需要的数量，才能成功，否则失败。
扣减完成之后，需要记录流水数据。每一次扣减的时候，都需要外部用户传入一个uuid作为流水编号，此编号是全局唯一的。用户在扣减时传入唯一的编号有两个作用：
- 当用户归还数量时，需要带回此编码，用来标识此次返还属于历史上的哪次扣减。
- 进行幂等性控制。当用户调用扣减接口出现超时时，因为用户不知道是否成功，用户可以采用此编号进行重试或反查。在重试时，使用此编号进行标识防重
当用户只购买某个商品一个的时候，如果校验时剩余库存有8个，此时校验通过。但在后续的实际扣减时，因为其他用户也在并发的扣减，可能会出现幻读，此时用户实际去扣减时不足一个，导致失败。这种场景会导致多一次数据库查询，降低整体的扣减性能。这时候可以对MySQL架构进行升级
MySQL架构升级
多一次查询，就会增加数据库的压力，同时对整体性能也有一定的影响。此外，对外提供的查询库存数量的接口也会对数据库产生压力，同时读的请求要远大于写。
根据业务场景分析，读库存的请求一般是顾客浏览商品时产生，而调用扣减库存的请求基本上是用户购买时才触发。用户购买请求的业务价值比读请求会更大，因此对于写需要重点保障。针对上述的问题，可以对MySQL整体架构进行升级
整体的升级策略采用读写分离的方式，另外主从复制直接使用MySQL等数据库已有的功能，改动上非常小，只要在扣减服务里配置两个数据源。当客户查询剩余库存，扣减服务中的前置校验时，读取从数据库即可。而真正的数据扣减还是使用主数据库。
读写分离之后，根据二八原则，80% 的均为读流量，主库的压力降低了 80%。但采用了读写分离也会导致读取的数据不准确的问题，不过库存数量本身就在实时变化，短暂的差异业务上是可以容忍的，最终的实际扣减会保证数据的准确性。
在上面基础上，还可以升级，增加缓存
纯数据库的方案虽然可以避免超卖和少卖的情况，但是并发量实在很低，性能不是很乐观。所以这里再进行升级
第二种方案：缓存实现扣减
这和前面的扣减库存其实是一样的。但是此时扣减服务依赖的是Redis而不是数据库了。
这里针对Redis的hash结构不支持多个key的批量操作问题，我们可以采用Redis+lua脚本来实现批量扣减单线程请求。
升级成纯Redis实现扣减也会有问题
- Redis挂了，如果还没有执行到扣减Redis里面库存的操作挂了，只需要返回给客户端失败即可。如果已经执行到Redis扣减库存之后挂了。那这时候就需要有一个对账程序。通过对比Redis与数据库中的数据是否一致，并结合扣减服务的日志。当发现数据不一致同时日志记录扣减失败时，可以将数据库比Redis多的库存数据在Redis进行加回。
- Redis扣减完成，异步刷新数据库失败了。此时Redis里面的数据是准的，数据库的库存是多的。在结合扣减服务的日志确定是Redis扣减成功到但异步记录数据失败后，可以将数据库比Redis多的库存数据在数据库中进行扣减。
虽然使用纯Redis方案可以提高并发量，但是因为Redis不具备事务特性，极端情况下会存在Redis的数据无法回滚，导致出现少卖的情况。也可能发生异步写库失败，导致多扣的数据再也无法找回的情况。
第三种方案：数据库+缓存 顺序写的性能更好
在向磁盘进行数据操作时，向文件末尾不断追加写入的性能要远大于随机修改的性能。因为对于传统的机械硬盘来说，每一次的随机更新都需要机械键盘的磁头在硬盘的盘面上进行寻址，再去更新目标数据，这种方式十分消耗性能。而向文件末尾追加写入，每一次的写入只需要磁头一次寻址，将磁头定位到文件末尾即可，后续的顺序写入不断追加即可。
对于固态硬盘来说，虽然避免了磁头移动，但依然存在一定的寻址过程。此外，对文件内容的随机更新和数据库的表更新比较类似，都存在加锁带来的性能消耗。
数据库同样是插入要比更新的性能好。对于数据库的更新，为了保证对同一条数据并发更新的一致性，会在更新时增加锁，但加锁是十分消耗性能的。此外，对于没有索引的更新条件，要想找到需要更新的那条数据，需要遍历整张表，时间复杂度为 O(N)。而插入只在末尾进行追加，性能非常好。
顺序写的架构
通过上面的理论就可以得出一个兼具性能和高可靠的扣减架构
上述的架构和纯缓存的架构区别在于，写入数据库不是异步写入，而是在扣减的时候同步写入。同步写入数据库使用的是insert操作，就是顺序写，而不是update做数据库数量的修改，所以，性能会更好。
insert 的数据库称为任务库，它只存储每次扣减的原始数据，而不做真实扣减（即不进行 update）。它的表结构大致如下：
create table task{
id bigint not null comment "任务顺序编号",
task_id bigint not null
}
任务表里存储的内容格式可以为 JSON、XML 等结构化的数据。以 JSON 为例，数据内容大致可以如下：
{
"扣减号":uuid,
"skuid1":"数量",
"skuid2":"数量",
"xxxx":"xxxx"
}
这里我们肯定是还有一个记录业务数据的库，这里存储的是真正的扣减名企和SKU的汇总数据。对于另一个库里面的数据，只需要通过这个表进行异步同步就好了。
扣减流程
这里和纯缓存的区别在于增加了事务开启与回滚的步骤，以及同步的数据库写入流程
任务库里存储的是纯文本的 JSON 数据，无法被直接使用。需要将其中的数据转储至实际的业务库里。业务库里会存储两类数据，一类是每次扣减的流水数据，它与任务表里的数据区别在于它是结构化，而不是 JSON 文本的大字段内容。另外一类是汇总数据，即每一个 SKU 当前总共有多少量，当前还剩余多少量（即从任务库同步时需要进行扣减的），表结构大致如下：
create table 流水表{
id bigint not null,
uuid bigint not null comment '扣减编号',
sku_id bigint not null comment '商品编号',
num int not null comment '当次扣减的数量'
}comment '扣减流水表'
商品的实时数据汇总表，结构如下：
create table 汇总表{
id bitint not null,
sku_id unsigned bigint not null comment '商品编号',
total_num unsigned int not null comment '总数量',
leaved_num unsigned int not null comment '当前剩余的商品数量'
}comment '记录表'
在整体的流程上，还是复用了上一讲纯缓存的架构流程。当新加入一个商品，或者对已有商品进行补货时，对应的新增商品数量都会通过 Binlog 同步至缓存里。在扣减时，依然以缓存中的数量为准
