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在电商、秒杀等高并发场景中，“超卖”问题指库存被过量扣减，导致实际库存不足。以下是使用 分布式锁 和 乐观锁 解决超卖问题的原理与实现方案：

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一、超卖问题的核心原因

多个并发请求同时读取库存余量，并在本地计算后发起写操作，导致实际扣减后的库存为负数。

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二、解决方案 1：分布式锁

核心思想

通过 强制串行化 扣减库存操作，同一时间仅一个请求能处理库存。

实现步骤（以 Redis 为例）：

1. 获取锁
   使用 SET key uuid NX EX timeout 命令，确保原子性加锁。

   import redis
   r = redis.Redis()def acquire_lock(product_id, uuid, expire=10):key = f"lock:{product_id}"return r.set(key, uuid, nx=True, ex=expire)
   

2. 扣减库存
   在锁的保护下执行库存操作：

   UPDATE inventory SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1 AND stock > 0;
   

3. 释放锁
   使用 Lua 脚本保证原子性释放（避免误删其他请求的锁）：

   if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] thenreturn redis.call("del", KEYS[1])
   elsereturn 0
   end
   

优缺点

• 优点：强一致性，逻辑简单。
• 缺点：性能瓶颈（串行化）、锁失效风险（需合理设置超时时间）。

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三、解决方案 2：乐观锁

核心思想

基于 版本号 或 条件判断，在更新时校验数据未被修改，若冲突则重试或失败。

实现步骤（以 MySQL 为例）：

1. 查询库存与版本号

   SELECT stock, version FROM inventory WHERE product_id = 1;
   

2. 更新库存（带条件）
   通过版本号或库存量确保原子性：

   -- 版本号方式
   UPDATE inventory 
   SET stock = stock - 1, version = version + 1 
   WHERE product_id = 1 AND version = {old_version} AND stock > 0;-- 条件判断方式（直接校验库存）
   UPDATE inventory 
   SET stock = stock - 1 
   WHERE product_id = 1 AND stock = {queried_stock} AND stock > 0;
   

3. 检查更新结果
   若影响行数为 0，说明冲突，需重试或返回错误。

代码示例（伪代码）：

def deduct_stock():retries = 3for _ in range(retries):# 查询库存和版本stock, version = db.query("SELECT stock, version FROM inventory WHERE product_id=1")if stock <= 0:return "库存不足"# 尝试更新rows = db.execute("UPDATE inventory SET stock=stock-1, version=version+1 ""WHERE product_id=1 AND version=%s AND stock>0",version)if rows > 0:return "成功"return "请重试"

优缺点

• 优点：高并发性能好，无锁竞争。
• 缺点：需处理重试逻辑，冲突频繁时性能下降。

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四、方案对比与选型

方案	适用场景	性能	复杂度	一致性
分布式锁	强一致性、低并发冲突	低	中	强一致性
乐观锁	高并发、冲突较少	高	低	最终一致性

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五、增强方案

1. 结合缓存优化

   • 使用 Redis 预扣库存，异步同步到数据库。
   • 例如：先扣减 Redis 中的库存，再通过消息队列更新数据库。

2. 库存分段

   • 将库存拆分为多个段（如 100 个库存拆为 10 段），每段独立加锁，提升并发度。

3. 限流与降级

   • 使用令牌桶或漏桶算法限制请求流量，防止系统过载。

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六、注意事项

1. 分布式锁的可靠性
   • 推荐 Redlock 算法（多节点 Redis）或 ZooKeeper 实现高可用锁。
2. 乐观锁的重试策略
   • 限制最大重试次数，避免无限循环。
3. 事务隔离级别
   • 确保数据库隔离级别为 Read Committed 或以上，避免脏读。

通过合理选择锁机制并结合业务场景优化，可有效解决超卖问题。