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博主介绍：✌全网粉丝5W+，全栈开发工程师，从事多年软件开发，在大厂呆过。持有软件中级、六级等证书。可提供微服务项目搭建与毕业项目实战，博主也曾写过优秀论文，查重率极低，在这方面有丰富的经验✌

博主作品：《Java项目案例》主要基于SpringBoot+MyBatis/MyBatis-plus+MySQL+Vue等前后端分离项目，可以在左边的分类专栏找到更多项目。《Uniapp项目案例》有几个有uniapp教程，企业实战开发。《微服务实战》专栏是本人的实战经验总结，《Spring家族及微服务系列》专注Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud系列、Nacos等源码解读、热门面试题、架构设计等。除此之外还有不少文章等你来细细品味，更多惊喜等着你哦

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Java项目案例《100套》
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有需求代码永远写不完，而方法才是破解之道，抖音有实战视频课程，某马某千等培训都是2万左右，甚至广东有本科院校单单一年就得3万4年就12万学费，而且还没有包括吃饭的钱。所以很划算了。另外博客左侧有源码阅读专栏，对于求职有很大帮助，当然对于工作也是有指导意义等。在大城市求职，你面试来回一趟多多少少都在12块左右，而且一般不会一次性就通过，还得面试几家。而如果你对源码以及微服务等有深度认识，这无疑给你的面试添砖加瓦更上一层楼。

最后再送一句：最好是学会了，而不是学废了！！

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在秒杀系统中，库存锁定是防止超卖的关键环节。以下是几种高效可靠的库存锁定方案：

一、Redis原子操作方案（推荐）

1. 基于DECR的原子扣减

public boolean lockStockWithRedis(Long itemId, int quantity) {String key = "seckill:stock:" + itemId;// Lua脚本保证原子性String script ="local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1])) " +"if stock >= tonumber(ARGV[1]) then " +"   return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) " +"else " +"   return -1 " +"end";Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),Collections.singletonList(key),String.valueOf(quantity));return result != null && result >= 0;
}

2. 分布式锁+库存扣减

public boolean lockStockWithDistributedLock(Long itemId, int quantity) {String lockKey = "seckill:lock:" + itemId;RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);try {// 尝试加锁，等待时间100ms，锁持有时间30sif (lock.tryLock(100, 30000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {try {String stockKey = "seckill:stock:" + itemId;Long stock = redisTemplate.opsForValue().get(stockKey);if (stock != null && stock >= quantity) {redisTemplate.opsForValue().decrement(stockKey, quantity);return true;}} finally {lock.unlock();}}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}return false;
}

二、数据库方案

1. 乐观锁实现

@Update("UPDATE item_stock SET stock = stock - #{quantity}, version = version + 1 " +"WHERE item_id = #{itemId} AND stock >= #{quantity} AND version = #{version}")
int deductStockWithOptimisticLock(@Param("itemId") Long itemId, @Param("quantity") int quantity,@Param("version") int version);

2. 悲观锁实现

@Select("SELECT * FROM item_stock WHERE item_id = #{itemId} FOR UPDATE")
ItemStock selectForUpdate(Long itemId);public boolean lockStockWithPessimisticLock(Long itemId, int quantity) {// 在事务中执行ItemStock stock = stockMapper.selectForUpdate(itemId);if (stock.getStock() >= quantity) {stock.setStock(stock.getStock() - quantity);stockMapper.update(stock);return true;}return false;
}

三、预扣库存方案

1. 两阶段库存锁定

public boolean twoPhaseLockStock(Long itemId, int quantity, String orderNo) {// 第一阶段：预扣Redis库存if (!lockStockWithRedis(itemId, quantity)) {return false;}// 第二阶段：异步持久化mqTemplate.send("stock_prelock_topic", new StockLockEvent(itemId, quantity, orderNo));return true;
}// 消费者处理
public void handleStockLock(StockLockEvent event) {try {// 数据库最终扣减int updated = stockMapper.realDeduct(event.getItemId(), event.getQuantity());if (updated <= 0) {// 回滚RedisredisTemplate.opsForValue().increment("seckill:stock:" + event.getItemId(), event.getQuantity());// 标记订单失败orderService.markAsFailed(event.getOrderNo());}} catch (Exception e) {// 异常处理}
}

四、库存分段方案（应对热点商品）

public boolean segmentLockStock(Long itemId, int quantity) {// 将库存分成16个段final int SEGMENTS = 16;int segment = (int) (itemId % SEGMENTS);String segmentKey = "seckill:stock:seg:" + itemId + ":" + segment;// 每个段维护部分库存Long remain = redisTemplate.opsForValue().decrement(segmentKey, quantity);if (remain != null && remain >= 0) {return true;} else {// 回滚redisTemplate.opsForValue().increment(segmentKey, quantity);return false;}
}

五、库存回滚机制

public boolean rollbackStock(Long itemId, int quantity) {String key = "seckill:stock:" + itemId;Long result = redisTemplate.opsForValue().increment(key, quantity);// 同时记录回滚流水stockFlowMapper.insert(new StockFlow(itemId, "ROLLBACK", quantity));return result != null;
}

六、库存状态检查

public StockLockResult checkStockLock(String orderNo) {// 检查订单状态Order order = orderMapper.selectByNo(orderNo);if (order == null) {return StockLockResult.notFound();}// 检查库存锁定状态String lockKey = "seckill:lock:" + order.getItemId() + ":" + orderNo;boolean locked = redisTemplate.hasKey(lockKey);if (order.getStatus() == OrderStatus.PAID) {return StockLockResult.success();} else if (locked) {return StockLockResult.locking();} else {return StockLockResult.failed();}
}

七、方案对比

方案	优点	缺点	适用场景
Redis原子操作	性能高，实现简单	需要保证Redis高可用	绝大多数秒杀场景
乐观锁	无额外依赖	高并发下重试率高	并发量适中的场景
悲观锁	强一致性	性能差，可能死锁	对一致性要求极高的场景
预扣库存	用户体验好	实现复杂	需要快速响应的场景
库存分段	减少竞争	库存分配需合理	超级热点商品

最佳实践建议

1. 组合使用：Redis原子操作 + 异步数据库更新 + 定时核对

2. 监控报警：

   • 库存锁定成功率

   • Redis库存与数据库库存差异

   • 锁定/释放比例异常

3. 压测验证：模拟峰值流量验证锁库存逻辑

4. 兜底方案：

   // 库存锁定兜底检查
   @Scheduled(fixedRate = 60000)
   public void checkStockConsistency() {List<Item> items = itemMapper.selectAll();items.forEach(item -> {Long redisStock = redisTemplate.opsForValue().get("seckill:stock:" + item.getId());if (redisStock != null && !redisStock.equals(item.getStock())) {alarmService.notify("库存不一致：" + item.getId());}});
   }

通过以上方案，可以有效解决秒杀系统中的库存锁定问题，在保证系统高并发的条件下防止超卖现象。

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