【万级并发】电商库存扣减如何设计？不超卖！

随着中国消费认知的不断升级，网购走近千家万户，越来越被人们所接受。淘宝、唯品会、考拉、京东、拼多多等逐渐成为我们生活的重要组成部分。

除了常规的购物下单外，这些电商平台还经常搞一些双十一活动，秒杀、大促、限时购，各种营销玩法，层出不穷。今天就来跟大家聊一聊电商技术里的库存扣减

当有很多人同时在买一件商品时（假设库存充足），每个人几乎同时下单成功，给人一种并行的感觉。但真实情况，库存只是一个数值，无论是存在mysql数据库还是redis缓存，减值时都要控制顺序，只能串行来扣减，当然为了保证安全性，会设计一些锁控制操作。

🌴 库存扣减关键技术点

• 同一个SKU，库存数量是共享
• 剩余库存要大于等于本次扣减的数量，否则会出现超卖现象，引发资损
• 对同一个数量多用户并发扣减时，要注意并发安全，保证数据的一致性
• 类似于秒杀这样高QPS的扣减场景，要保证性能与高可用
• 对于购物车下单场景，多个商品库存批量扣减，要保证事务
• 如果有交易退款，保证库存扣减可以返还
• 返还的数据总量不能大于扣减的总量
• 返还要保证幂等
• 可以分多次返还

🌴 数据库扣减方案

主要是依赖数据库特性来保证扣减的一致性，逻辑简单，开发部署成本很低。

依赖的数据库特性：

• 依赖数据库的乐观锁（比如：版本号或者库存数量）保证数据并发扣减的强一致性
• 借助事务特性，针对购物车下单批量扣减时，部分扣减失败，数据回滚

最上面会查询当前的剩余库存（可能不准确，但没关系，这里只是第一步粗略校验），前置校验，如果已经没有库存，前置拦截生效，减少对数据库的写操作。毕竟读操作不涉及加锁，并发性能高。数据库包含两张表：库存表、流水表。

1、库存表

• 当用户进行取消订单、申请退货退款，需要把数量加回来
• 如果商家补过库存，需要在此基础上额外加上增量库存

2、 流水表

• 用于查看明细、对账、盘货、排查问题等
• 在扣减后，某些场景下需要返还也依赖流水

单条商品的扣减SQL大致如下：

update inventory 
set leaved_amount = leaved_amount - #{count} 
where sku_id='123' and leaved_amount >= #{count}

此 SQL 采用数据库自带行锁机制，在 where 条件里判断此次购买的数量小于等于剩余的数量。在扣减服务的代码里，判断此 SQL 的返回值，如果值为 1 ，表示扣减成功。否则，返回 0 ，表示库存不足，需要回滚。

扣减成功后，需要记录扣减流水，并与订单明细记录做关联。

1. 当用户归还数量时，需要带回此编号，用来标识此次返还属于历史上的具体哪次扣减。

2. 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。

🌴 【数据库扣减方案】第一次升级

举个极端的例子：最新款iPhone秒杀，库存只有5件，活动期间峰值QPS预估在10W，活动结束后，上面的流水表最终只会插入5条记录，但是查询的QPS却接近 10W QPS，读的压力非常大。

所以，数据库扣减方案第一次升级主要是针对库存前置校验模块的优化，作为前置拦截器，承载的流量很大，如果将流量全部压到主库上，很容易把数据压垮。我们考虑把数据库架构升级。

采用了读写分离方式，新增加了一套从库，借助mysql自带的数据同步能力。库存校验时读取从数据库。

当然，数据同步有一定的时间延迟，从库的数据新鲜度有一定的滞后性，所以这个库存校验结果并不一定准确，但却能拦截大部分的无效流量。最终能不能成功购买，由主库的乐观扣减SQL来控制，并不会影响最终扣减的准确性。大大减轻主库的查询压力。

🌴 【数据库扣减方案】第二次升级

引入了从库，确实能分摊主库很大一部分压力，但是面对秒杀这种万级QPS流量，mysql的千级TPS根本支撑不了，需要进一步升级读取的性能。

• 此时引入缓存中间件（如Redis），将mysql的数据定时同步到缓存中
• 库存校验模块，从redis中查询剩余的库存数据。由于缓存基于内存操作，性能比数据库高出几个数量级，单台redis实例可以达到10W QPS的读性能

该方案升级后，基本上解决了在前置库存校验环节及获取库存数量接口的性能问题，提高了系统整体性能，提供较好的用户体验。

补充说明：

如果并发量还是很高的话，可以考虑引入缓存集群，将不同的秒杀商品sku尽量均匀分布在多个redis节点中，从而分摊掉整体的峰值QPS压力。（参考缓存热点的解决方案）

数据库方案的优点：

• 借助数据库的ACID特性，业务上不会出现超卖、少买现象
• 实现简单，如果项目工期紧张，或者开发资源不足情况下非常适用

数据库方案的不足：

• 如果参与秒杀的SKU非常多，最后的写操作都是基于库存主库，性能压力会比较大。

🌴 纯缓存扣减方案

Redis采用单线程的事件模型，具有原子性的特性。当有多个客户端给Redis发送命令时，Redis会按照接收到的顺序串行化执行。对于还未被调度的命令，则放在队列里排队等待。

库存扣减为了保证数据并发安全，要求原子性，而Redis正好满足扣减类的特殊性要求，是个不错的技术选型。

下面，我们简单来看看基于Redis如何来设计库存扣减？

首先，设计Redis的数据模型：

剩余库存（k-v结构）：
key：sku_leaved_amount_{sku_id}
value：剩余的库存数值

流水（hash结构）：
key：inventory_flow_{sku_id}
hash—key：订单明细id（不同业务场景的全局性id，用来做幂等控制）
hash—value：本次购买的数量

对于购物车下单，多个sku批量扣减，我们需要按单个sku循环发起Redis调用。但是多个Redis命令无法保证原子性。我们可以采用lua脚本形式，将这些命令打包到一个脚本中，作为一个命令发送给Redis执行，从而保证了原子性。

lua 是一个类似 JavaScript、Shell 等的解释性语言，它可以完成 Redis 已有命令不支持的功能。用户在编写完 lua 脚本之后，将此脚本上传至 Redis 服务端，服务端会返回一个标识码代表此脚本。在实际执行具体请求时，将数据和此标识码发送至 Redis 即可。Redis 会和执行普通命令一样，采用单线程执行此 lua 脚本和对应数据。

Lua 脚本执行流程：

批量扣减是对单个扣减的循环调用，所以这里介绍的流程只讲单次扣减的处理步骤。

1. 首先根据订单明细id查询扣减流水，是否已经操作过，做幂等性校验
2. 然后查询sku的剩余库存，并根据下单购买数做校验，只要有一个sku 数量不足，则返回失败
3. 修改所有sku的缓存中的剩余库存数
4. 缓存中插入扣减流水记录

当Redis扣减成功后，应用程序再将此次扣减异步化保存到数据库中，持久化存储，毕竟Redis只是临时性存储，有宕机风险，会丢失数据。

缓存方案利弊分析：

• Redis缓存方案，借助了缓存的高性能，承载更高的并发。但是没有数据库的ACID特性，极端情况下，可能出现少卖情况
• 为了避免少卖情况发生，纯缓存方案需要做大量的对账、异常处理的设计，系统复杂度增加很多。
• 纯缓存方案适合一些高并发、大流量场景，但对数据准确度要求不是特别苛刻的业务场景。

风险：

上述Lua脚本把多条命令打包在一起，虽然保证了原子性，但不具备事务回滚特性。比如，库存扣减成功了，此时Redis宕机，扣减流水并没有插入成功，应用程序认为本次Redis调用是失败的，前台给用户反馈错误提示，但是已经扣减的数量不会回滚。当Redis故障修复后，再次启动，此时恢复的数据已经存在不一致了。需要结合Redis和数据库做数据核对check，并结合扣减服务的日志，做数据的增量修复。

🌴 基于分库分表的扣减方案

上面提到的数据库方式是基于单库单表玩法，虽然借助ACID特性能保证数据的一致性，但是单台mysql的并发能力有限，如何提升性能？

除了纯缓存化方案外，我们还可以考虑将库存表进行水平拆分，分摊洪峰压力。

假如库存表的QPS要求是1.6万，经过拆分成16张表后，如果数据分布均匀，每个物理表预计处理 1000 QPS，完全处于mysql单实例的承载范围之内。

另外拆分后，单表的数据量也会相应减少很多，假如分表前有一个亿数据，分表后每张表不到1千万，索引查询性能也会快很多。

注意：

同一次扣减业务，库存扣减和插入流水要放在同一个分库中，通过事务保证一致性，满足同时成功或同时失败。如果数据分布和业务请求足够均匀，理论上经过分库分表设计后，整个系统的吞吐量将会是线性的增长，主要取决于分表实例的数量。

🌴 其他扣减方案

还有其他的一些解决方案，这里只是提供一些思路，方案细节就不展开了

1、如果某个sku_id的库存扣减过热，单台实例支撑不了（mysql官方测评：一般单行更新的QPS在500以内），可以考虑将一个sku的大库存拆分成N份，放在不同的库中（也就是说所有子库的库存数总和才是一件sku的真实库存），由于前台的访问流量非常大，按照均分原则，每个子库分到的流量应该差不多。上层路由时只需要在sku_id后面拼接一个范围内的随机数，即可找到对应的子库，有效减轻系统压力。

2、单条sku库存记录更新过热，也可以采用批量提交方式，将多次扣减累计计数，集中成一次扣减，从而实现了将串行处理变成了批处理，也可以大大减轻数据库压力。

3、引入RocketMQ消息队列，经过前置校验后，如果有剩余库存，则把创建订单的操作封装成消息发送给MQ，订单系统从RocketMQ中以特定的频率消费，创建订单，该方案有一定的延迟性。