摘要：高并发下的库存超卖，就像一场没有硝烟的战争。每秒数万次请求涌向系统，数据库在颤抖，Redis在尖叫，程序员在崩溃。但别慌！经过多年实战，我们总结出七种武器，帮你构建坚不可摧的库存防线。
“上架100台手机，订单却显示卖出120台”——这是某电商团队在去年双11的真实事故。技术负责人老张熬了三个通宵，才从投诉和赔偿的泥潭里爬出来。
高并发下的库存超卖，就像一场没有硝烟的战争。每秒数万次请求涌向系统，数据库在颤抖，Redis在尖叫，程序员在崩溃。但别慌！经过多年实战，我们总结出七种武器，帮你构建坚不可摧的库存防线。
避坑指南：
原子操作： redis的DECR命令天生线程安全，1秒可处理10万次扣减。// 示例：扣减库存（返回剩余库存）Long stock = redisTemplate.opsForValue.decrement("product:1001:stock");if (stock != null && stock >= 0) { // 扣减成功} else { // 库存不足，回滚 redisTemplate.opsForValue.increment("product:1001:stock");}Lua脚本： 打包多个操作为原子执行，避免网络延迟导致的数据不一致。-- 示例：Lua实现库存扣减local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))if stock >= tonumber(ARGV[1]) then redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) return 1 -- 成功else return 0 -- 失败end性能实测：单节点Redis可达5万QPS，集群模式下轻松突破50万QPS。
场景：分布式环境下的库存抢占
Redisson锁： 用Redis实现分布式锁，避免集群环境下超卖。RLock lock = redissonClient.getLock("product:1001:lock");try { if (lock.tryLock(1, 10, TimeUnit.SECONDS)) { // 执行库存扣减 }} finally { lock.unlock;}场景：流量洪峰下的系统保护
RabbitMQ/Kafka异步处理： 将扣减请求存入队列，后台匀速消费。某电商用此方案扛住百万QPS。// 示例：订单入队rabbitTemplate.convertAndSend("order_queue", order);// 消费者@RabbitListener(queues = "order_queue")public void processOrder(Order order) { stockService.deductStock(order.getProductId);}效果对比：同步接口RT从200ms降至20ms，系统吞吐量提升5倍。
场景推荐方案适用流量库存超卖防御没有银弹，只有最适合场景的组合拳。从数据库锁到Redis原子操作，从分段锁到AI预测，每一次技术升级都是血与火的淬炼。记住：最好的方案，永远是经历过生产环境考验的方案。
来源：电脑技术汇
