{
/**
* @param pid 商品ID
* @param num 购买数量
* @return
*/
@Transactional
@Modifying
@Query("update Product set availableNum = availableNum - ?2 , reserveNum = reserveNum + ?2 where id = ?1")
int reduceStock1(Integer pid, Integer num);
/**
* @param pid 商品ID
* @param num 购买数量
* @return
*/
@Transactional
@Modifying
@Query("update Product set availableNum = availableNum - ?2 , reserveNum = reserveNum + ?2 where id = ?1 and availableNum - ?2 >= 0")
int reduceStock2(Integer pid, Integer num);
}
```
下单:
```json
/**
* 下单操作1
*
* @param req
*/
private int place(PlaceOrderReq req) {
User user = userDao.findOne(req.getUserId());
Product product = productDao.findOne(req.getProductId());
//下单数量
Integer num = req.getNum();
//可用库存
Integer availableNum = product.getAvailableNum();
//可用预定
if (availableNum >= num) {
//减库存
int count = productDao.reduceStock1(product.getId(), num);
if (count == 1) {
//生成订单
createOrders(user, product, num);
} else {
logger.info("库存不足 3");
}
return 1;
} else {
logger.info("库存不足 4");
return -1;
}
}
/**
* 下单操作2
*
* @param req
*/
private int place2(PlaceOrderReq req) {
User user = userDao.findOne(req.getUserId());
Product product = productDao.findOne(req.getProductId());
//下单数量
Integer num = req.getNum();
//可用库存
Integer availableNum = product.getAvailableNum();
//可用预定
if (availableNum >= num) {
//减库存
int count = productDao.reduceStock2(product.getId(), num);
if (count == 1) {
//生成订单
createOrders(user, product, num);
} else {
logger.info("库存不足 3");
}
return 1;
} else {
logger.info("库存不足 4");
return -1;
}
}
```
方法1 :
不考虑库存安全的写法:
```json
/**
* 方法 1
* 减可用
* 加预占
* 库存数据不安全
*
* @param req
*/
@Override
@Transactional
public void placeOrder(PlaceOrderReq req) {
place1(req);
}
```
分析:
在高并的场景下,假设库存只有 2 件 ,两个请求同时进来,抢购改商品,购买数量都是 2.
A请求 此时去获取库存,发现库存刚好足够,执行扣库存下单操作。
在 A 请求为完成的时候(事务未提交),B请求 此时也去获取库存,发现库存还有2. 此时也去执行扣库存,下单操作。
库存剩 2 ,但是卖出了 4 。最终数据库库存数量将变为 -2 ,所以库存是不安全的。
方法2 :
这个操作可以保证库存数据是安全的。
```json
/**
* 方法 2
* 减可用
* 加预占
* 库存数据不安全
*
* @param req
*/
@Override
@Transactional
public void placeOrder(PlaceOrderReq req) {
place2(req);
}
```
分析: 在方法1 的基础上 ,更新库存的语句,增加了可用库存数量 大于 0, availableNum - num >= 0 ;实质是使用了数据库的乐观锁来控制库存安全,在并发量不是很大的情况下可以这么做。但是如果是秒杀,抢购,瞬时流量很高的话,压力会都到数据库,可能拖垮数据库。
方法3:
该方法也可以保证库存数量安全。
```json
/**
* 方法 3
* 采用 Redis 锁 通一个时间 只能一个 请求修改 同一个商品的数量
*
* 缺点并发不高,同时只能一个用户抢占操作,用户体验不好!
*
* @param req
*/
@Override
public void placeOrder2(PlaceOrderReq req) {
String lockKey = "placeOrder:" + req.getProductId();
boolean isLock = redisService.lock(lockKey);
if (!isLock) {
logger.info("系统繁忙稍后再试!");
return 2;
}
//place2(req);
place1(req);
//这两个方法都可以
redisService.unLock(lockKey);
}
```
分析:
利用Redis 分布式锁, 强制控制 同一个商品,同时只能一个请求处理下单。 其他请求返回 ‘系统繁忙稍后再试!’;
强制把处理请求串行化,缺点并发不高 ,处理比较慢,不适合抢购等方案 。
用户体验也不好,明明看到库存是充足的,就是强不到。
相比方案2减轻了数据库的压力。
方法4 :
可以保证库存安全,满足高并发处理,但是相对复杂一点。
```json
/**
* 方法 4
* 商品的数量 等其他信息 先保存 到 Redis
* 检查库存 与 减少库存 不是原子性, 以 increment > 0 为准
*
* @param req
*/
@Override
public void placeOrder3(PlaceOrderReq req) {
String key = "product:" + req.getProductId();
// 先检查 库存是否充足
Integer num = (Integer) redisService.get(key);
if (num < req.getNum()) {
logger.info("库存不足 1");
}else{
//不可在这里下单减库存,否则导致数据不安全, 情况类似 方法1;
}
//减少库存
Long value = redisService.increment(key, -req.getNum().longValue());
//库存充足
if (value >= 0) {
logger.info("成功抢购 ! ");
//TODO 真正减 扣 库存 等操作 下单等操作 ,这些操作可用通过 MQ 或 其他方式
place2(req);
} else {
//库存不足,需要增加刚刚减去的库存
redisService.increment(key, req.getNum().longValue());
logger.info("库存不足 2 ");
}
}
```
分析:
利用Redis increment 的原子操作,保证库存安全。 事先需要把库存的数量等其他信息保存到Redis,并保证更新库存的时候,更新Redis。
进来的时候 先 get 库存数量是否充足,再执行 increment。以 increment > 0 为准。
检查库存 与 减少库存 不是原子性的。
检查库存的时候技术库存充足也不可下单;否则造成库存不安全,原来类似 方法1.
increment 是个原子操作,已这个为准。
redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) >= 0 说明库存充足,可以下单。
redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) < 0 的时候 不能下单,次数库存不足。并且需要 回加刚刚减去的库存数量,否则会导致刚才减扣的数量 一直买不出去。数据库与缓存的库存不一致。
次方法可以满足 高并抢购等一些方案,真正减扣库存和下单可以异步执行。
- 订单时效问题,订单取消等
为保证商家利益,同时把商品卖给有需要的人,订单下单成功后,往往会有个有效时间。超过这个时间,订单取消,库存回滚。
为每笔订单设置 有效时间 可用参考这个:
http://jblog.top/article/details/254951
订单取消后,可利用MQ 回退库存等。