秒杀系统库存超卖问题：从传统解决方案到引入RabbitMQ
在搭建秒杀系统时，库存超卖问题是一个复杂而常见的挑战。本文将深入探讨在传统Spring Cloud架构中，如何有效解决库存超卖问题，首先考虑了乐观锁与事务以及分布式锁的方案。随后，我们将引入RabbitMQ，探讨如何通过消息队列提升系统性能和稳定性。
1. 传统解决方案：乐观锁与事务
解决思路
1.1 乐观锁机制
- 版本号机制： 引入商品表中的版本号字段，每次库存更新都伴随着版本号的增加。在进行库存扣减操作前，先查询当前库存的版本号。
1.2 事务机制
- 数据库事务： 使用数据库提供的事务机制，确保库存扣减操作是原子的，要么全部成功，要么全部失败。
优缺点
- 优势：
- 乐观锁避免了显式的锁等待，提高了并发处理能力。
- 事务机制保证了库存扣减的原子性，避免了数据不一致的情况。
- 缺点：
- 对于极高并发的场景，数据库的压力可能会增加，影响性能。
- 不同商品的库存更新可能仍存在竞争，需要考虑细粒度锁的问题。
2. 传统解决方案：分布式锁
解决思路
- 分布式锁机制： 在高并发环境下，为了避免多个请求同时执行库存扣减操作，引入分布式锁。通过获取分布式锁，确保同一时刻只有一个请求能够执行关键操作。
优缺点
- 优势：
- 分布式锁确保了操作的原子性，避免了多个用户同时执行导致的超卖问题。
- 可以在不同服务节点上使用，适应分布式场景。
- 缺点：
- 引入分布式锁可能带来性能损耗，增加系统复杂性。
- 锁的过长持有可能导致系统响应时间变长。
3. 引入RabbitMQ的优势
解决思路
3.1 异步消息队列
- RabbitMQ引入： 将库存扣减的操作通过异步消息队列的方式处理，例如将成功的抢购请求放入消息队列中。
3.2 订单生成与库存扣减分离
- 异步处理： 订单生成服务独立于库存扣减服务，通过消息队列异步处理，削峰平谷，降低数据库访问压力。
优势
- 提升并发处理： 异步消息队列能够有效提升系统的并发处理能力，通过削峰平谷减轻数据库的负担。
- 解耦服务： 订单生成服务与库存扣减服务的解耦合理分工，提高系统的可维护性。
