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。

原始的同步流程

1. 查询商品信息 (调用商品服务)
2. 计算总价(生成订单详情)
3. 商品服务扣库存(调用商品服务)
4. 订单入库( 生成订单)

// 原始的MySQL同步流程
// 判断此代金券是否加入抢购
SeckillVouchers seckillVouchers = seckillVouchersMapper.selectVoucher(voucherId);
AssertUtil.isTrue(seckillVouchers == null, "该代金券并未有抢购活动");
// 判断是否有效
AssertUtil.isTrue(seckillVouchers.getIsValid() == 0, "该活动已结束");
// 插入数据库
seckillVouchersMapper.save(seckillVouchers);

在订单生成时直接扣库存，这是最原始的扣库存方案，比较简单，但存在问题

• 可能导致很多订单把产品库存扣除而未支付，这就需要有一个后台脚本，将一段时间内没有支付的订单的库存释放，把订单取消即时扣库存，并发差
• 1、3步商品服务，操作商品服务的 db，2、4步订单服务，操作订单服务的 db。

避免访问不同服务的 db，原则上同一服务只能操作自身服务的 db。

MQ异步化

首先考虑只将第4步异步。

分析

2,4都是操作db，第4步不再等待，1、2、3成功后立即反馈给用户。

之后通过消息通知服务异步下单，若第4步异步下单失败，重试操作，试图重新生成订单，MQ的消息也可回溯。

订单创建完成后，处于排队状态，然后服务发布一个事件Order Created 到消息队列中。
即订单服务向外界发送消息：我创建了一个订单，由MQ 转发给订阅该消息的服务

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。
订单服务会订阅扣库存的结果，接收到该消息后：

• 如果扣库存成功，将订单的状态改为已确认，即下单成功
• 如果扣库存失败，将订单的状态改为已取消，即下单失败

欲实现上述模型要求，需可靠的消息投递。服务发出的消息，一定会被MQ收到。

• 用户体验的变化，前端配合排队中等界面。

商品/订单服务都变成异步化，适合秒杀类场景，当流量不大时，并不太适合。

异步设计

1. 库存在Redis中保存
2. 收到请求Redis判断是否库存充足 ,减掉Redis中库存
3. 订单服务创建订单写入数据库,并发送消息

当订单支付成功后，会有一个出库过程，既然有这个过程，就有可能出库失败。
库存有两部分：

• 缓存redis层
• 数据库mysql层

1. 当客服新增5个库存，则缓存redis和数据库mysql层都需增加5个库存，使用分布式事务的最终一致性来满足：库存要么全加，要么全不加。
2. 当订单生成时，需要扣除库存，先扣redis库存，如果扣除成功，则生成订单进行支付，这个过程不扣除mysql库存。
3. 当redis库存扣完，该产品就无法下单了，下单就会失败，就把外层的给挡住了。
4. 在第2步扣除redis库存成功后，生成订单，进行支付，支付成功，返回我的订单中心， 会发现有一个出库过程。
5. 出库过程一个MQ异步解耦的任务队列，这个过程是扣除mysql库存：

• 如果扣mysql库存成功，出库成功，完成下订单整个流程，进入发货状态
• 如果扣mysql库存失败，出库失败，进行一系列的操作

1. 订单状态改成取消
2. 返还redis库存
3. 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，在出库的过程中会失败

这样总体不会出问题，mysql数据库层，保证库存最终不会出问题。

问题

数据库库存和redis库存不一致，如何检测？

如果检测出来不一致，如何同步

没有想出来好的方案
比较暴力的方式，就是找一个低峰期，譬如凌晨1点，周期性强行覆盖。 但是极端情况下还是会存在同步后不准确，譬如在同步的过程中，刚好有一个订单在支付，这个订单支付成功后，出库的过程中，扣除了mysql的库存，但是没有扣除redis的库存

这个就是数据库同步缓存的更新机制方面的问题
属于一致性的逻辑设计的问题
缓存数 = 数据库库存数 - 待扣数
当然这里面也还有其它的方案，以及考虑到一致性的要求高低，可以使用简单或复杂的方案
就看系统复杂度了，越是大系统就要拆得越细
比如待扣数又可以放到一个队列里面，或者缓存里面，同时有计数，直接读计数就行
比如放到mongo，已支付待出库的数量，一般也不会很大，count一下，也不会损失多少
所以一般系统都不能完全保障数据链不出错，但一定要有补偿，就是出错了可以纠错
要保障不出错的代价显然太大
同步是有一套刷新机制，可以定时，也可以通过MQ，或者监控不一至同步等等。。。
也叫做保障缓存数据的新鲜度
一般不会太长时间，半小时，几分钟都有可能，不同场景需求不一样

12306

买火车票的12306，晚上的时间都不能买票，这个时间估计是在同步库存，将数据库库存同步到redis库存中， 但是买火车票之类，在订单生成前，必须扣除实际库存，也就是要扣除mysql的库存，

因为买火车票和购物不一样，购物可以付款后出库，但是买票这种，支付前就必须出库，因此，要将出库过程提前， 只有出库成功，才能生成订单，同样要引入redis库存

先扣缓存中的库存，扣除成功后，然后才可以去扣mysql中的库存。

如果扣除缓存中的库存失败，就会挡在外面，返回库存不足，这些请求不会穿刺到mysql中，挡住了大多数的请求压力。

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，不过12306应该有其他手段来规避这个问题，不过，我确实遇到过，查询的时候有票，但是无法下单的情况。
• 当缓存库存比数据库缓存少，那么不会出问题，只会出现有票，但是没有出售的情况，等完成库存同步一下， 明天又准确了。

到此这篇关于Redis解决库存超卖问题实例讲解的文章就介绍到这了,更多相关Redis解决库存超卖问题内容请搜索极客世界以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持极客世界！