一致性

秒杀系统中，库存是个关键数据，卖不出去是个问题，超卖更是个问题。秒杀场景下的一致性问题，主要就是库存扣减的准确性问题。

1 减库存的方式

电商场景下的购买过程一般分为两步：下单和付款。“提交订单”即为下单，“支付订单”即为付款。基于此设定，减库存一般有以下几个方式：

下单减库存。买家下单后，扣减商品库存。下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最为精确的一种。

付款减库存。买家下单后，并不立即扣减库存，而是等到付款后才真正扣减库存。但因为付款时才减库存，如果并发比较高，可能出现买家下单后付不了款的情况，因为商品已经被其他人买走了。

预扣库存。这种方式相对复杂一些，买家下单后，库存为其保留一定的时间（如 15 分钟），超过这段时间，库存自动释放，释放后其他买家可以购买。

能够看到，减库存方式是基于购物过程的多阶段进行划分的，但无论是在下单阶段还是付款阶段，都会存在一些问题，下面进行具体分析。

2 减库存的问题

2.1 下单减库存

优势：用户体验最好。下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种。下单时可以直接通过数据库事务机制控制商品库存，所以一定不会出现已下单却付不了款的情况。

劣势：可能卖不出去。正常情况下，买家下单后付款概率很高，所以不会有太大问题。但有一种场景例外，就是当卖家参加某个促销活动时，竞争对手通过恶意下单的方式将该商品全部下单，导致库存清零，那么这就不能正常售卖了——要知道，恶意下单的人是不会真正付款的，这正是

“下单减库存” 的不足之处。

2.2 付款减库存

优势：一定实际售卖。“下单减库存” 可能导致恶意下单，从而影响卖家的商品销售， “付款减库存” 由于需要付出真金白银，可以有效避免。

劣势：用户体验较差。用户下单后，不一定会实际付款，假设有 100 件商品，就可能出现 200

人下单成功的情况，因为下单时不会减库存，所以也就可能出现下单成功数远远超过真正库存数的情况，这尤其会发生在大促的热门商品上。如此一来就会导致很多买家下单成功后却付不了款，购物体验自然是比较差的。

2.3 预扣库存

优势：缓解了以上两种方式的问题。预扣库存实际就是“下单减库存”和

“付款减库存”两种方式的结合，将两次操作进行了前后关联，下单时预扣库存，付款时释放库存。

劣势：并没有彻底解决以上问题。比如针对恶意下单的场景，虽然可以把有效付款时间设置为 10 分钟，但恶意买家完全可以在 10

分钟之后再次下单。

2.4 小结

减库存的问题主要体现在用户体验和商业诉求两方面，其本质原因在于购物过程存在两步甚至多步操作，在不同阶段减库存，容易存在被恶意利用的漏洞。

3 实际如何减库存

业界最为常见的是预扣库存。无论是外卖点餐还是电商购物，下单后一般都有个 “有效付款时间”，超过该时间订单自动释放，这就是典型的预扣库存方案。但如上所述，预扣库存还需要解决恶意下单的问题，保证商品卖的出去；另一方面，如何避免超卖，也是一个痛点。

卖的出去：恶意下单的解决方案主要还是结合安全和反作弊措施来制止。比如，识别频繁下单不付款的买家并进行打标，这样可以在打标买家下单时不减库存；再比如为大促商品设置单人最大购买件数，一人最多只能买 N 件商品；又或者对重复下单不付款的行为进行次数限制阻断等

避免超卖：库存超卖的情况实际分为两种。对于普通商品，秒杀只是一种大促手段，即使库存超卖，商家也可以通过补货来解决；而对于一些商品，秒杀作为一种营销手段，完全不允许库存为负，也就是在数据一致性上，需要保证大并发请求时数据库中的库存字段值不能为负，一般有多种方案：一是在通过事务来判断，即保证减后库存不能为负，否则就回滚；二是直接设置数据库字段类型为无符号整数，这样一旦库存为负就会在执行

SQL 时报错；三是使用 CASE WHEN 判断语句——

UPDATE item SET inventory = CASE WHEN inventory >= xxx THEN

inventory-xxx ELSE inventory END

业务手段保证商品卖的出去，技术手段保证商品不会超卖，库存问题从来就不是简单的技术难题，解决问题的视角是多种多样的。

4 一致性性能的优化

库存是个关键数据，更是个热点数据。对系统来说，热点的实际影响就是 “高读” 和 “高写”，也是秒杀场景下最为核心的一个技术难题。

4.1 高并发读

秒杀场景解决高并发读问题，关键词是“分层校验”。即在读链路时，只进行不影响性能的检查操作，如用户是否具有秒杀资格、商品状态是否正常、用户答题是否正确、秒杀是否已经结束、是否非法请求等，而不做一致性校验等容易引发瓶颈的检查操作；直到写链路时，才对库存做一致性检查，在数据层保证最终准确性。

因此，在分层校验设定下，系统可以采用分布式缓存甚至LocalCache来抵抗高并发读。即允许读场景下一定的脏数据，这样只会导致少量原本无库存的下单请求被误认为是有库存的，等到真正写数据时再保证最终一致性，由此做到高可用和一致性之间的平衡。

实际上，分层校验的核心思想是：不同层次尽可能过滤掉无效请求，只在“漏斗” 最末端进行有效处理，从而缩短系统瓶颈的影响路径。

4.2 高并发写

高并发写的优化方式，一种是更换DB选型，一种是优化DB性能，以下分别进行讨论。

4.2.1 更换DB选型

秒杀商品和普通商品的减库存是有差异的，核心区别在数据量级小、交易时间短，因此能否把秒杀减库存直接放到缓存系统中实现呢，也就是直接在一个带有持久化功能的缓存中进行减库存操作，比如 Redis？

如果减库存逻辑非常单一的话，比如没有复杂的 SKU 库存和总库存这种联动关系的话，个人认为是完全可以的。但如果有比较复杂的减库存逻辑，或者需要使用到事务，那就必须在数据库中完成减库存操作。

4.2.2 优化DB性能

库存数据落地到数据库实现其实是一行存储（MySQL），因此会有大量线程来竞争 InnoDB 行锁。但并发越高，等待线程就会越多，TPS 下降，RT 上升，吞吐量会受到严重影响——注意，这里假设数据库已基于上文【性能优化】完成数据隔离，以便于讨论聚焦 。

解决并发锁的问题，有两种办法：

应用层排队。通过缓存加入集群分布式锁，从而控制集群对数据库同一行记录进行操作的并发度，同时也能控制单个商品占用数据库连接的数量，防止热点商品占用过多的数据库连接

数据层排队。应用层排队是有损性能的，数据层排队是最为理想的。业界中，阿里的数据库团队开发了针对InnoDB

层上的补丁程序（patch），可以基于DB层对单行记录做并发排队，从而实现秒杀场景下的定制优化——注意，排队和锁竞争是有区别的，如果熟悉

MySQL 的话，就会知道 InnoDB 内部的死锁检测，以及 MySQL Server 和 InnoDB

的切换都是比较消耗性能的。另外阿里的数据库团队还做了很多其他方面的优化，如 COMMIT_ON_SUCCESS 和

ROLLBACK_ON_FAIL 的补丁程序，通过在 SQL 里加入提示（hint），实现事务不需要等待实时提交，而是在数据执行完最后一条

SQL 后，直接根据 TARGET_AFFECT_ROW

的结果进行提交或回滚，减少网络等待的时间（毫秒级）。目前阿里已将包含这些补丁程序的 MySQL 开源：AliSQL

4.3 小结

高读和高写的两种处理方式大相径庭。读请求的优化空间要大一些，而写请求的瓶颈一般都在存储层，优化思路的本质还是基于 CAP 理论做平衡。

5 总结一下

当然，减库存还有很多细节问题，例如预扣的库存超时后如何进行回补，再比如第三方支付如何保证减库存和付款时的状态一致性，这些也是很大的挑战。