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Redis解决库存超卖问题
商品和订单服务间使用MQ 商品服务的库存变化时，通过 MQ 通知订单服务库存变化。 如果商品服务收到创建订单消息之后执行扣库存操作。注意，这里可能因为某些不可抗因素导致扣库存失败，无论成功与否，商品服务都会发送一个扣库存消息到 MQ，消息内容即扣库存的结果。 订单状态改成取消 返还redis库存 退款 redis库存和mysql库存 支付前是预扣，是扣redis库存，是锁定库存的过程 支付后是真正扣，扣mysql库存，保证库存最终一致 但是，在极端情况下会存在数据不一致 如果redis库存 = mysql库存，不会有问题 如果redis库存 < mysql库存，不会有超卖问题，但会存在实际有库存，但是没有卖的情况 如果redis库存 > mysql库存，就会超卖，超卖的订单 redis库存会和mysql库存不一致，极端情况下是肯定有的，需要进行库存同步 当缓存库存比数据库库存多，那么就会出现，查询有票，但是就无法下单，下单的时候就说库存不足，这个情况下，就会造成数据库压力过大
3.4K51发布于 2021-02-23 - 来自专栏Spark学习技巧
并发减库存，怎么保证不超卖？
这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。 用队列的话，可以是Java自动的队列，也可以用Redis的LPUSH RPOP 重点是扣减库存 我理解，主要的方式是加锁。加锁有两个层面：一个是程序层面，另一个是数据库层面。 ? 于是它们都开启了事务S1和S2，T1先执行，T2后执行， 由于T2执行的时候事务已经创建了，根据隔离级别，这个时候事务S2读取不到S1已提交的数据，于是就会出现T1和T2读取到的值是一样的，即T2读取的是T1更新前的库存数据 鉴于这种情况呢，可以将库存放到Redis中，我们直接读写Redis，这样可以避免受数据库事务的影响，当然这也会带来新的问题，不再讨论。
5.7K20发布于 2021-03-05 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
电商库存超卖常见方案总结
; } //库存减1 $product->decrement('num'); return "success"; } 使用go模拟并发 package main id=1") fmt.Println(res) }(&wait) } wait.Wait() } 在数据库中查看库存 redis原子锁 ; } //库存减1 $product->decrement('num'); return 'success'; }catch AND num-1 >= 0', [$id]); 适用Redis存储库存 function test5() { //商品id $id = request()->input('id' ; } //减库存 $re = Redis::command('decrby', ['product_' .
98720发布于 2021-07-15 - 来自专栏后端技术探索
另一篇mysql防止库存超卖
今天王总又给我们上了一课，其实MySQL处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。 然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题，这同时也是最基本的问题。 从技术方面剖析，很多人肯定会想到事务，但是事务是控制库存超卖的必要条件，但不是充分必要条件。 但是根据以上描述，我们修改一下代码就不会出现超买现象了，代码如下： beginTranse(开启事务) try{ //quantity为请求减掉的库存数量 $dbca->query('update
1.7K10发布于 2018-08-09 - 来自专栏多线程
PHP处理库存超卖的几种处理方法
commit(); }else{ StoreOrderModel::rollback(); } }else{ echo "没有库存了 PHP_EOL; }else{ echo "没有库存了"; } } 第三种方法：redis 队列，预先把库存信息存入队列当中，抢购时判断队列的数量，然后出队。 队列为空时库存为0。 ; }else{ echo '没有库存了！'; } }else{ echo '抢购失败！'
42410编辑于 2023-12-14 - 来自专栏猫头虎博客专区
Redis 如何实现库存扣减操作？如何防止商品被超卖？
Redis 如何实现库存扣减操作？如何防止商品被超卖？ 基于数据库单库存 基于数据库多库存 基于redis 基于redis实现扣减库存的具体实现 初始化库存回调函数（IStockCallback） 扣减库存服务（StockService）。 在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，比如电商系统中的商品库存，抽奖系统中的奖品库存等。 解决方案 1. 使用mysql数据库，使用一个字段来存储库存，每次扣减库存去更新这个字段。 2. 基于数据库来实现扣减库存还存在的一些问题： 用数据库扣减库存的方式，扣减库存的操作必须在一条语句中执行，不能先selec在update，这样在并发下会出现超扣的情况。 [基于redis] 针对上述问题的问题我们就有了第三种方案，将库存放到缓存，利用redis的incrby特性来扣减库存，解决了超扣和性能问题。但是一旦缓存丢失需要考虑恢复方案。
1.3K10编辑于 2024-04-08 - 来自专栏Java学习网
项目设计：电商库存扣减如何设计？如何防止超卖？
电商库存扣减是电商平台必备的重要功能之一，正确地设计和实现这一功能，不仅能提高用户购物体验，还能有效防止超卖等问题。 2、采用悲观锁或乐观锁控制并发访问 为了避免因为并发导致的超卖等问题，可以在进行库存扣减时采用悲观锁或者乐观锁控制并发访问。 3、增加超卖检查机制 即使采用了锁机制，但并不能完全避免超卖等问题。因此，还应该增加超卖检查机制，比如在下单时对商品库存进行校验，如果库存不足，则提示用户。 二、防止超卖 1、设置预留库存 在设计库存扣减功能时，应该考虑到一些特殊情况，比如用户可能会选择货到付款，并且在确认收货后才会支付，这段时间内商品的库存是不应该被销售的。 总之，电商库存扣减的设计和实现需要考虑到各种并发情形下的数据一致性和正确性，并且采取一系列措施来防止超卖等问题。
1.3K10编辑于 2023-08-22 - 来自专栏小孟开发笔记
PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
商城系统中，抢购和秒杀是很常见的营销场景，在一定时间内有大量的用户访问商场下单，主要需要解决的问题有两个： 高并发对数据库产生的压力； 竞争状态下如何解决商品库存超卖； 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题 竞争状态下如何解决商品库存超卖 对于第二个问题，需要重点说明。 常规写法：查询出对应商品的库存，判断库存数量否大于 0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于 0 处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数。 "INSERT INTO `order_log` (content) values('$content')"; mysqli_query($con, $sql); } redis 乐观锁防止超卖 , $sql)) { echo "秒杀完成"; } } else { exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载：肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
4.4K40编辑于 2023-02-20 - 来自专栏架构精进之路
电商并发减库存设计，如何做到不超卖
今天就来跟大家聊一聊电商技术里的库存扣减。 1、并发减库存 秒杀的场景有很多，比如：抢购、抢票、抢红包等等。总之，就是在极短时间内有大量的请求。 这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。 用队列的话，可以是Java自动的队列，也可以用Redis的LPUSH RPOP 重点是扣减库存 我理解，主要的方式是加锁。加锁有两个层面：一个是程序层面，另一个是数据库层面。 于是它们都开启了事务S1和S2，T1先执行，T2后执行， 由于T2执行的时候事务已经创建了，根据隔离级别，这个时候事务S2读取不到S1已提交的数据，于是就会出现T1和T2读取到的值是一样的，即T2读取的是T1更新前的库存数据 关于这一点，大家可以自己写个代码测试一下，下面是一段参考： 鉴于这种情况呢，可以将库存放到Redis中，我们直接读写Redis，这样可以避免受数据库事务的影响，当然这也会带来新的问题，不再讨论。
54420编辑于 2025-08-18 - 来自专栏路人甲Java
面试官：电商库存扣减如何设计？如何防止超卖？
基于数据库来实现扣减库存还存在的一些问题： 用数据库扣减库存的方式，扣减库存的操作必须在一条语句中执行，不能先select再update，这样在并发下会出现超扣的情况。 基于redis 针对上述问题的问题我们就有了第三种方案，将库存放到缓存，利用redis的incrby特性来扣减库存，解决了超扣和性能问题。但是一旦缓存丢失需要考虑恢复方案。 比如抽奖系统扣奖品库存的时候，初始库存=总的库存数-已经发放的奖励数，但是如果是异步发奖，需要等到MQ消息消费完了才能重启redis初始化库存，否则也存在库存不一致的问题。 Lua脚本 * 库存（stock）-1：表示不限库存 * 库存（stock）0：表示没有库存 * 库存（stock）大于0：表示剩余库存 扣减库存数量 * @return 扣减之后剩余的库存【-3:库存未初始化; -2:库存不足; -1:不限库存; 大于等于0:扣减库存之后的剩余库存】 */ private
1.1K20编辑于 2023-08-31 - 来自专栏java金融
如何解决高并发下的库存抢购超卖少买问题？
然而，不同量级、不同类型的库存问题，所遇到的挑战和所需的解决方案也各不相同。在众多库存问题中，秒杀场景下的库存扣减问题尤为突出，它考验着系统的并发处理能力和数据一致性保障。 尽管每个线程都成功地获取了库存，但实际上库存的数值并未按预期累加，这就导致了库存超卖的风险。如果你打算采用这种方式进行操作，一般建议在操作中加入一个自旋互斥锁，以阻止其他线程执行类似的操作。 26.3 令牌库存方案 除了采用数值记录库存的方式外，还有一种更为科学的库存管理策略——“发令牌”方式。这种方式能够有效避免库存被过度扣减而出现负数的情况，从而确保库存管理的准确性和稳定性。 具体是使用 Redis 中的 list 保存多张令牌来代表库存，一张令牌就是一个库存，用户抢库存时拿到令牌的用户可以继续支付： 在没有库存之后，用户只会收到一个nil的响应。 当然，这种实现方式仅仅解决了抢库存失败后无需再补偿库存的问题。然而，如果我们的业务代码异常处理机制不够完善，仍然可能会出现库存丢失的情况。
44810编辑于 2025-07-16 - 来自专栏捡田螺的小男孩
常见的 9 个大坑 | 库存超卖、重复下单、物流单ABA...
四、库存超卖 常见的库存扣减方式有： 下单减库存：即当买家下单后，在商品的总库存中减去买家购买数量。 下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存，这样一定不会出现超卖的情况。但是你要知道，有些人下完单可能并不会付款。 付款减库存：即买家下单后，并不立即减库存，而是等到有用户付款后才真正减库存，否则库存一直保留给其他买家。 至于采用哪一种减库存方式更多是业务层面的考虑，减库存最核心的是大并发请求时保证数据库中的库存字段值不能为负数。 方案一： 通常在扣减库存的场景下使用行级锁，通过数据库引擎本身对记录加锁的控制，保证数据库的更新的安全性，并且通过where语句的条件，保证库存不会被减到 0 以下，也就是能够有效的控制超卖的场景。
1.7K52编辑于 2023-02-23 - 来自专栏Java
秒杀系统库存超卖问题：从传统解决方案到引入RabbitMQ
秒杀系统库存超卖问题：从传统解决方案到引入RabbitMQ 在搭建秒杀系统时，库存超卖问题是一个复杂而常见的挑战。 本文将深入探讨在传统Spring Cloud架构中，如何有效解决库存超卖问题，首先考虑了乐观锁与事务以及分布式锁的方案。随后，我们将引入RabbitMQ，探讨如何通过消息队列提升系统性能和稳定性。 传统解决方案：乐观锁与事务 解决思路 1.1 乐观锁机制 版本号机制： 引入商品表中的版本号字段，每次库存更新都伴随着版本号的增加。在进行库存扣减操作前，先查询当前库存的版本号。 优缺点 优势： 分布式锁确保了操作的原子性，避免了多个用户同时执行导致的超卖问题。 可以在不同服务节点上使用，适应分布式场景。 缺点： 引入分布式锁可能带来性能损耗，增加系统复杂性。 3.2 订单生成与库存扣减分离 异步处理： 订单生成服务独立于库存扣减服务，通过消息队列异步处理，削峰平谷，降低数据库访问压力。
34810编辑于 2025-01-21 - 来自专栏高级开发进阶
【JavaP6大纲】功能设计篇：库存超卖问题
库存超卖问题 针对秒杀建议选择下单扣库存的方式：首先查询redis缓存库存是否充足先扣库存再落订单数据，可以防止订单生成了没有库存的超卖问题扣库存的时候先扣数据库库存，再扣减redis库存，保证在同一个事务里 库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁 悲观锁 采用排他锁（悲观锁） 当用户同时到达更新操作，同时到达的用户一个个执行 在当前这个update语句commit之前，其他用户等待执行 分布式锁 采用Redis的队列实现，用于抢购 先从MySQL读取库存数，放到Redis的队列中 用户直接操作队列，当队列为空时提醒售空 当抢购结束后可执行更新库存表操作 redis分布式锁还是zookeeper
55530发布于 2021-04-09 - 来自专栏后端架构师
拼多多二面：高并发场景扣减商品库存如何防止超卖？
相信大家都参与过某某电商的抢购活动，那么大家有没有思考过，在高并发场景下，如何防止商品超卖？这里需要注意哪些问题？ 下面，让我们来一步步看下。 首先，我们先看下正常的下单流程（简易版）。 ❝那么，针对库存扣减的场景，要如何实现呢 数据库扣减 我们先来看下通过数据库方式去实现。 因为要防止它超卖，所以要先把库存锁住，避免库存还剩最后一个时，多个线程同时去扣减成负数了。 同一时刻只有一个线程能获取到锁去执行扣减，这样肯定不会超卖了，但这种方式因为只有一个线程能去扣减这个商品的库存，显然并发性能还有待提升。 ❝我们可以不加锁吗？ 但判断库存是否大于 0 和扣减库存是两个指令，如何保证一致性呢？ ，返回nil end ❝如果这时老板看商品卖的很好，要后台调增库存怎么办？
95833编辑于 2025-03-11 - 来自专栏Java进阶架构师
Spring Boot + redis解决商品秒杀库存超卖，看这篇文章就够了
作者：涛哥谈篮球 来源：toutiao.com/i6836611989607809548 问题描述 在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题 在系统初始化时，将商品的库存数量加载到Redis缓存中；接收到秒杀请求时，在Redis中进行预减库存，当Redis中的库存不足时，直接返回秒杀失败，否则继续进行第3步；将请求放入异步队列中，返回正在排队中 这里使用到了redis api中的decrement操作，预先减轻用户抢购的数量，同时判断redis中的库存是否大于用户抢购数量，如果小于0，直接提示用户秒杀失败，否则秒杀成功，进入redis消息队列执行数据库建库存操作 以上操作注意保证redis缓存与数据库库存数据保持一致性。 ? 下面测试演示 ? 初始化商品库存100，在测试一万并发量后，最终发现不会不会出现超卖问题。因为这里一万个并发，每个并发抢购10件商品。 经过redis减库存之后，最后只会有10个线程去更新数据库。
2.1K10发布于 2020-07-09 - 来自专栏C博文
高并发秒杀系统（Redis分布式锁优化与库存防超卖实战）
结合Redis分布式锁的优化方案解决库存超卖问题，包含完整架构设计、代码实现及压测数据对比。全文包含12个核心代码片段和8类技术图表，来自线上生产环境的实战经验总结。 1.1 架构瓶颈分析 核心痛点诊断： 数据库瓶颈：单MySQL实例TPS仅5000，连接池最大1500 超卖问题：压测中100并发时超卖率15.2% 热点竞争：95%请求集中在10%的热门商品 扩容失效 item.getStock() > 0) { item.setStock(item.getStock() - 1); itemMapper.update(item); // 并发场景下产生超卖 { renewExecutor.shutdownNow(); } locked = false; } } 3.3 锁性能优化对比 四、库存防超卖全链路设计 lockKey); dataSource.clear(); } } } 六、压测结果与性能分析 6.1 性能指标对比（集群模式） 方案 QPS 平均响应 99分位 超卖率
80110编辑于 2025-07-15 - 来自专栏Java技术栈
京东一面：Redis 如何实现库存扣减操作？如何防止商品被超卖？
将库存放到redis使用redis的incrby特性来扣减库存。 分析 在上面的第一种和第二种方式都是基于数据来扣减库存。 基于数据库单库存 第一种方式在所有请求都会在这里等待锁，获取锁有去扣减库存。 基于数据库来实现扣减库存还存在的一些问题： 用数据库扣减库存的方式，扣减库存的操作必须在一条语句中执行，不能先selec在update，这样在并发下会出现超扣的情况。 基于redis 针对上述问题的问题我们就有了第三种方案，将库存放到缓存，利用redis的incrby特性来扣减库存，解决了超扣和性能问题。 但是一旦缓存丢失需要考虑恢复方案。 比如抽奖系统扣奖品库存的时候，初始库存=总的库存数-已经发放的奖励数，但是如果是异步发奖，需要等到MQ消息消费完了才能重启redis初始化库存，否则也存在库存不一致的问题。 Lua脚本 * 库存（stock）-1：表示不限库存 * 库存（stock）0：表示没有库存 * 库存（stock）大于0：表示剩余库存
1.2K20编辑于 2022-06-24 《电商库存系统超卖事故的技术复盘与数据防护体系重构》
库存管理看似只是“增减数字”的简单操作，实则是衔接订单、支付、物流的关键枢纽。哪怕是0.1%的库存数据偏差，都可能引发超卖、漏发等直接影响用户体验与平台信誉的事故。 我们团队在为某生鲜电商搭建季节性商品库存系统时，就曾遭遇一场因“分布式事务未闭环”导致的大规模超卖—当平台推出“限时秒杀”活动，上万用户同时下单时，库存数据在多服务交互中出现“幽灵扣减”，最终导致实际发货量超出库存近 这场超卖不仅让平台不得不向287位用户支付“缺货赔偿券”，更因“库存显示混乱”导致后续1小时内该商品的下单转化率骤降40%，直接损失超10万元。 连接池耗尽，缓存更新请求被丢弃，而代码中未设置“缓存更新失败重试”或“缓存与数据库一致性校验”逻辑，导致Redis中显示的库存高于实际数据库库存，用户看到“有库存”下单，实际却因数据库库存不足导致超卖。 这场超卖事故的复盘，让我们深刻意识到：电商库存系统的“稳定性”，本质是“数据一致性”与“事务完整性”的双重保障。
37210编辑于 2025-08-27- 来自专栏Java
解决秒杀系统库存超卖问题：乐观锁与Redis分布式锁的应用
解决秒杀系统库存超卖问题：乐观锁与Redis分布式锁的应用 秒杀系统在高并发场景下，库存超卖问题一直是业务开发中的一大难题。 在秒杀系统中，我们可以在商品表中增加一个版本号字段，每次更新库存时同时更新版本号。 用户提交秒杀请求时，先获取商品的版本号，然后在更新库存时验证版本号是否仍然一致，如果一致则更新成功，否则说明有其他用户已经修改了库存。 goodsDao.getGoodsById(goodsId); if (goods.getStock() > 0) { // 秒杀成功，更新库存
1.2K10编辑于 2025-01-21
腾讯云开发者
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