简历上写的电商,那请问Redis 如何实现库存扣减操作和防止被超卖?

VSole2022-07-19 17:25:20

大家好,我是胖虎,电商当项目经验已经非常普遍了,不管你是包装的还是真实的,起码要能讲清楚电商中常见的问题,比如库存的操作怎么防止商品被超卖


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. 还是使用数据库,但是将库存分层多份存到多条记录里面,扣减库存的时候路由一下,这样子增大了并发量,但是还是避免不了大量的去访问数据库来更新库存。
  3. 将库存放到redis使用redis的incrby特性来扣减库存。

项目实战(点击下载):SpringBoot+SpringCloud+Mybatis+Vue电商项目实战

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。在并发量不高的情况下可以使用,但是一旦并发量大了就会有大量请求阻塞在这里,导致请求超时,进而整个系统雪崩;而且会频繁的去访问数据库,大量占用数据库资源,所以在并发高的情况下这种方式不适用。

基于数据库多库存

第二种方式其实是第一种方式的优化版本,在一定程度上提高了并发量,但是在还是会大量的对数据库做更新操作大量占用数据库资源。

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。如:
update number set x=x-1 where x > 0
  • MySQL自身对于高并发的处理性能就会出现问题,一般来说,MySQL的处理性能会随着并发thread上升而上升,但是到了一定的并发度之后会出现明显的拐点,之后一路下降,最终甚至会比单thread的性能还要差。
  • 当减库存和高并发碰到一起的时候,由于操作的库存数目在同一行,就会出现争抢InnoDB行锁的问题,导致出现互相等待甚至死锁,从而大大降低MySQL的处理性能,最终导致前端页面出现超时异常。

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。项目实战(点击下载):SpringBoot+SpringCloud+Mybatis+Vue电商项目实战

基于redis实现扣减库存的具体实现

  • 我们使用redis的lua脚本来实现扣减库存
  • 由于是分布式环境下所以还需要一个分布式锁来控制只能有一个服务去初始化库存
  • 需要提供一个回调函数,在初始化库存的时候去调用这个函数获取初始化库存

初始化库存回调函数(IStockCallback )

/**
 * 获取库存回调
 * @author yuhao.wang
 */
public interface IStockCallback {
 /**
  * 获取库存
  * @return
  */
 int getStock();
}

扣减库存服务(StockService)

/**
 * 扣库存
 *
 * @author yuhao.wang
 */
@Service
public class StockService {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StockService.class);
    /**
     * 不限库存
     */
    public static final long UNINITIALIZED_STOCK = -3L;
    /**
     * Redis 客户端
     */
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 执行扣库存的脚本
     */
    public static final String STOCK_LUA;
    static {
        /**
         *
         * @desc 扣减库存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
         *
         * @params 库存key
         * @return
         *   -3:库存未初始化
         *   -2:库存不足
         *   -1:不限库存
         *   大于等于0:剩余库存(扣减之后剩余的库存)
         *      redis缓存的库存(value)是-1表示不限库存,直接返回1
         */
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then");
        sb.append("    local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]));");
        sb.append("    local num = tonumber(ARGV[1]);");
        sb.append("    if (stock == -1) then");
        sb.append("        return -1;");
        sb.append("    end;");
        sb.append("    if (stock >= num) then");
        sb.append("        return redis.call('incrby', KEYS[1], 0 - num);");
        sb.append("    end;");
        sb.append("    return -2;");
        sb.append("end;");
        sb.append("return -3;");
        STOCK_LUA = sb.toString();
    }
    /**
     * @param key           库存key
     * @param expire        库存有效时间,单位秒
     * @param num           扣减数量
     * @param stockCallback 初始化库存回调函数
     * @return -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
     */
    public long stock(String key, long expire, int num, IStockCallback stockCallback) {
        long stock = stock(key, num);
        // 初始化库存
        if (stock == UNINITIALIZED_STOCK) {
            RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate, key);
            try {
                // 获取锁
                if (redisLock.tryLock()) {
                    // 双重验证,避免并发时重复回源到数据库
                    stock = stock(key, num);
                    if (stock == UNINITIALIZED_STOCK) {
                        // 获取初始化库存
                        final int initStock = stockCallback.getStock();
                        // 将库存设置到redis
                        redisTemplate.opsForValue().set(key, initStock, expire, TimeUnit.SECONDS);
                        // 调一次扣库存的操作
                        stock = stock(key, num);
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                logger.error(e.getMessage(), e);
            } finally {
                redisLock.unlock();
            }
        }
        return stock;
    }
    /**
     * 加库存(还原库存)
     *
     * @param key    库存key
     * @param num    库存数量
     * @return
     */
    public long addStock(String key, int num) {
        return addStock(key, null, num);
    }
    /**
     * 加库存
     *
     * @param key    库存key
     * @param expire 过期时间(秒)
     * @param num    库存数量
     * @return
     */
    public long addStock(String key, Long expire, int num) {
        boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
        // 判断key是否存在,存在就直接更新
        if (hasKey) {
            return redisTemplate.opsForValue().increment(key, num);
        }
        Assert.notNull(expire,"初始化库存失败,库存过期时间不能为null");
        RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate, key);
        try {
            if (redisLock.tryLock()) {
                // 获取到锁后再次判断一下是否有key
                hasKey = redisTemplate.hasKey(key);
                if (!hasKey) {
                    // 初始化库存
                    redisTemplate.opsForValue().set(key, num, expire, TimeUnit.SECONDS);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error(e.getMessage(), e);
        } finally {
            redisLock.unlock();
        }
        return num;
    }
    /**
     * 获取库存
     *
     * @param key 库存key
     * @return -1:不限库存; 大于等于0:剩余库存
     */
    public int getStock(String key) {
        Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key);
        return stock == null ? -1 : stock;
    }
    /**
     * 扣库存
     *
     * @param key 库存key
     * @param num 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 Long stock(String key, int num) {
        // 脚本里的KEYS参数
        List keys = new ArrayList<>();
        keys.add(key);
        // 脚本里的ARGV参数
        List args = new ArrayList<>();
        args.add(Integer.toString(num));
        long result = redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
            @Override
            public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                Object nativeConnection = connection.getNativeConnection();
                // 集群模式和单机模式虽然执行脚本的方法一样,但是没有共同的接口,所以只能分开执行
                // 集群模式
                if (nativeConnection instanceof JedisCluster) {
                    return (Long) ((JedisCluster) nativeConnection).eval(STOCK_LUA, keys, args);
                }
                // 单机模式
                else if (nativeConnection instanceof Jedis) {
                    return (Long) ((Jedis) nativeConnection).eval(STOCK_LUA, keys, args);
                }
                return UNINITIALIZED_STOCK;
            }
        });
        return result;
    }
}

调用

/**
 * @author yuhao.wang
 */
@RestController
public class StockController {
    @Autowired
    private StockService stockService;
    @RequestMapping(value = "stock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
    public Object stock() {
        // 商品ID
        long commodityId = 1;
        // 库存ID
        String redisKey = "redis_key:stock:" + commodityId;
        long stock = stockService.stock(redisKey, 60 * 60, 2, () -> initStock(commodityId));
        return stock >= 0;
    }
    /**
     * 获取初始的库存
     *
     * @return
     */
    private int initStock(long commodityId) {
        // TODO 这里做一些初始化库存的操作
        return 1000;
    }
    @RequestMapping(value = "getStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
    public Object getStock() {
        // 商品ID
        long commodityId = 1;
        // 库存ID
        String redisKey = "redis_key:stock:" + commodityId;
        return stockService.getStock(redisKey);
    }
    @RequestMapping(value = "addStock", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
    public Object addStock() {
        // 商品ID
        long commodityId = 2;
        // 库存ID
        String redisKey = "redis_key:stock:" + commodityId;
        return stockService.addStock(redisKey, 2);
    }
}
redisredis分布式锁
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写在前面需求是做一个秒杀系统,比如大家来抢100台手机,先到先得。查阅了网上很多用redis实现秒杀的demo,竟然没一个能用的!!!有些是php的,没闲心研究了,现在说说为什么不能用:绝大多数的DEMO都是基于redis的watch特性的事务实现①,个别是基于redis分布式实现②。当然还有些用了脚本的,我也没仔细看是lua还是调用redis指令,哪有那个闲心去研究哇。并且使用这种方式实现呢,在并发量较大的时候,过多的重试线程应该会严重影响服务器性能。
Set第三个参数过期时间单位是秒。然后这个Set中存在的就是网点还没有揽收的件,这时候通过Count就会知道这个网点今天还有多少件没有揽收。如果get,set两次以上,建议用getall,setall。
代表的a的二进制位的修改。对应的ASCII码是97,转换为二进制数据是01100001. 因为bit非常节省空间,可以用来做大数据量的统计。BITOPNOTdestkeykey ,对给定 key 求逻辑非,并将结果保存到 destkey 。获取今天点击最多的15条:zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores
面对越来越多的高并发场景,限流显示的尤为重要。 当然,限流有许多种实现的方式,Redis具有很强大的功能,我用Redis实践了三种的实现方式,可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流,还可以做数据统计,附近的人等功能,这些可能会后续写到。
解决方案使用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。将库存放到redis使用redis的incrby特性来扣减库存。基于数据库单库存第一种方式在有请求都会在这里等待,获取有去扣减库存。基于数据库多库存第二种方式其实是第一种方式的优化版本,在一定程度上提高了并发量,但是在还是会大量的对数据库做更新操作大量占用数据库资源。但是一旦缓存丢失需要考虑恢复方案。
目前业界常见的延时消息方案
Jumpserver 概述Jumpserver 是一款使用 Python, Django 开发的开源跳板机系统, 为互联网企业提供了认证,授权,审计,自动化运维等功能。(LDAP 是轻量目录访问协议,英文全称是 Lightweight Directory Access Protocol,一般都简称为 LDAP。它是基于 X.500 标准的,但是简单多了并且可以根据需要定制。与 X.500 不同,LDAP 支持 TCP/IP,这对访问 Internet 是必须的。LDAP 的核心规范在 RFC 中都有定义,有与 LDAP 相关的 RFC 都可以在 LDAPman RFC 网页中找到。
这篇文章主要收集一些常见的未授权访问漏洞。未授权访问漏洞可以理解为需要安全配置或权限认证的地址、授权页面存在缺陷导致其他用户可以直接访问从而引发重要权限可被操作、数据库或网站目录等敏感信息泄露。
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网络安全专家