秒杀活动作为电商平台的高手重要营销手段，对库存管理的进阶解决精确性提出了极高要求。防止超卖，秒杀即确保商品在秒杀过程中库存不会被过度消耗，场景是库存秒杀功能实现的关键。本文将探讨几种防止超卖的致性经典方案。 1.悲观锁机制悲观锁机制通过锁定数据库中的高手某行数据，确保在高并发情况下只有一个用户可以修改库存。进阶解决在用户请求秒杀时，秒杀数据库会锁定库存行，场景直到操作完成后才释放锁。库存 
优缺点 优点：强一致性保障，致性确保在高并发下不会出现超卖问题。高手缺点：锁的进阶解决开销较大，容易导致数据库性能瓶颈。秒杀在高并发场景下，过多的悲观锁可能导致锁等待和死锁问题。 使用场景适用于对一致性要求极高，但并发量相对较小的场景。 Demo 复制@Mapper public interface ProductMapper { @Select("SELECT stock FROM products WHERE product_id = #{productId} FOR UPDATE") Integer selectStockForUpdate(@Param("productId") int productId); @Update("UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = #{productId}") int updateStock(@Param("productId") int productId); } @Service public class ProductService { @Autowired private ProductMapper productMapper; @Transactional public boolean seckill(int productId) { Integer stock = productMapper.selectStockForUpdate(productId); if (stock != null && stock > 0) { productMapper.updateStock(productId); return true; // 秒杀成功 } else { return false; // 库存不足 } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22. 2.乐观锁机制乐观锁通常通过“版本号”机制来实现。在库存表中增加一个version字段，每次更新库存时，检查version是否与上次读取的一致，源码库如果一致则更新库存和version，如果不一致则说明库存已经被其他用户修改过，需要重新尝试。 优缺点优点：无需锁表，对数据库性能影响较小，适合中小规模并发。缺点：并发过高时可能导致更新失败频繁，用户体验下降。在高并发场景下，乐观锁可能导致大量重试，增加系统负担。 使用场景适合于高并发但冲突不频繁的场景。 Demo 复制// 假设有一个Product实体类，包含stock和version字段 // 在Service层进行库存更新操作 @Service public class ProductService { @Autowired private ProductMapper productMapper; @Transactional public boolean updateStock(int productId, int version) { Product product = productMapper.selectByPrimaryKey(productId); if (product.getVersion() != version) { return false; // 版本不匹配，更新失败 } product.setStock(product.getStock() - 1); product.setVersion(product.getVersion() + 1); productMapper.updateByPrimaryKey(product); return true; // 更新成功 } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18. 3.分布式锁分布式锁可以确保在多台服务器上并发处理库存时不会导致超卖。常用Redis来实现分布式锁。当用户请求秒杀时，先尝试通过Redis获得锁，如果获得锁则执行扣减库存操作，并释放锁；如果未获得锁则等待或重试。 优缺点优点：适合大规模并发场景，锁机制能够确保多台服务器在并发情况下安全修改库存。缺点：如果Redis出现故障，可能会影响锁的管理和库存的正确性。锁的粒度要控制好，锁的过大可能影响性能。在高并发场景下，分布式锁可能导致网络延迟和锁竞争问题。IT技术网使用场景适用于高并发场景，特别是多台服务器分布式部署时，对一致性要求较高。 Demo 复制@Service public class SeckillService { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; public boolean seckill(int productId) { String lockKey = "lock:product:" + productId; boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "locked", 5, TimeUnit.SECONDS); if (lock) { try { String stockKey = "stock:" + productId; Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(stockKey); if (stock != null && stock > 0) { redisTemplate.opsForValue().decrement(stockKey); return true; // 秒杀成功 } else { return false; // 库存不足 } } finally { redisTemplate.delete(lockKey); // 释放锁 } } else { return false; // 秒杀失败，未获得锁 } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25. 4.库存预减+异步处理在用户请求秒杀时，使用缓存进行库存预减（即在用户下单前就先减少库存），然后通过异步队列（如Kafka或RabbitMQ）将订单请求发往后端进行异步处理。商品秒杀开始前，将商品库存预先加载到Redis。当用户请求秒杀时，先从Redis中预减库存，将请求通过消息队列发送到后端进行订单处理和库存的最终确认。如果订单处理失败（如支付失败等），则通过异步任务将Redis中的库存回补。 优缺点优点：使用缓存大幅减少数据库压力，适合大规模并发场景。削峰填谷，利用消息队列将订单处理异步化，缓解高并发对数据库的冲击。缺点：需要处理订单失败后的库存回补，增加了系统复杂性。在极端情况下可能出现Redis库存与数据库库存不一致的问题，需要通过补偿机制来解决。同时，对缓存的可靠性和一致性要求较高。 使用场景适用于高并发场景，源码下载特别是需要减轻数据库压力时，对性能要求较高，但对一致性要求可以容忍一定延迟的场景。 Demo（仅展示库存预减部分，异步处理部分需结合消息队列实现）： 复制@Service public class SeckillService { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; public boolean preDecreaseStock(int productId) { String stockKey = "stock:" + productId; Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(stockKey); if (stock != null && stock > 0) { redisTemplate.opsForValue().decrement(stockKey); return true; // 库存预减成功 } else { return false; // 库存不足 } } }1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15. 5.小结以上四种方案各有优劣，选择合适的方法取决于业务需求和技术栈。在实际应用中，可以根据并发量、系统性能要求、一致性需求等因素综合考虑选择合适的方案。 | 
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