基于MySQL和Redis扣減庫(kù)存的實(shí)踐

更新時(shí)間：2023年05月08日 09:37:44 作者：EzreaLwj

本文主要介紹了基于MySQL和Redis扣減庫(kù)存的實(shí)踐，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

背景

在很多情況下，扣減庫(kù)存是一個(gè)十分常見(jiàn)的需求，例如：學(xué)生選課系統(tǒng)中課程數(shù)量的扣減，抽獎(jiǎng)系統(tǒng)中活動(dòng)次數(shù)的扣減，電商系統(tǒng)中商品庫(kù)存的扣減等，都涉及到數(shù)量的扣減，這些系統(tǒng)在成功扣減的前提下，絕對(duì)不能出現(xiàn)庫(kù)存扣減多了的情況，也就是不能出現(xiàn)超賣(mài)。同時(shí)，我們也要注重系統(tǒng)性能的提升，這篇文章從這兩個(gè)角度進(jìn)行分析和討論。

環(huán)境搭建

后臺(tái)系統(tǒng)

基于 SpringBoot 搭建后臺(tái)系統(tǒng)，JDK 為 1.8

<properties>
    <java.version>1.8</java.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
    <spring-boot.version>2.3.12.RELEASE</spring-boot.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.5.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

中間件

中間件使用 MySQL + Redis 進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，使用 Mybatis 作為 ORM 框架

create database t_desc collate utf8mb4_general_ci;
use t_desc;
create table t_good (
    id bigint auto_increment primary key comment '自增id',
    good_name varchar(255) not null comment '商品名稱',
    stock int not null comment '商品庫(kù)存'
) comment '庫(kù)存測(cè)試表';
insert into t_good(good_name, stock)  value('iphone', 50);

創(chuàng)建一張商品庫(kù)存表，里面含有商品 id、商品名稱和庫(kù)存 3 個(gè)字段，所有扣減庫(kù)存的操作都在這張表上進(jìn)行；

測(cè)試工具

使用 JMeter 5.5 進(jìn)行測(cè)試

以下的庫(kù)存數(shù)量統(tǒng)一設(shè)置為 50 個(gè)，線程組的數(shù)量為 10 個(gè)，循環(huán) 10 次，共 100 個(gè)扣減請(qǐng)求，最終正確的結(jié)果應(yīng)該是扣減完畢后庫(kù)存的數(shù)量應(yīng)該為 0, 而不是 -50

扣減模式

基于數(shù)據(jù)庫(kù)行鎖 + CAS 實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的扣減

行鎖

若直接直接在數(shù)據(jù)庫(kù)層面進(jìn)行庫(kù)存的直接扣減，100 個(gè)線程同時(shí)進(jìn)行請(qǐng)求，肯定會(huì)造成庫(kù)存的超賣(mài)

SQL 語(yǔ)句為

<update id="descGoodStock">
  update t_desc.t_good
  set t_good.stock = t_good.stock - 1
  where id = #{id}
</update>

考慮到 update 語(yǔ)句，若根據(jù)主鍵索引作為條件進(jìn)行更新，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的某一行加上行鎖（數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)啟事務(wù)自動(dòng)提交），所以我們加上 stock > 0 的判斷條件

<update id="descGoodStockByLock">
        update t_desc.t_good
        set t_good.stock = t_good.stock - 1
        where id = #{id}
          and t_good.stock > 0
</update>

開(kāi)啟 JMeter 進(jìn)行測(cè)試，可見(jiàn)沒(méi)有超賣(mài)

CAS

CAS 即 Compare and Set，先把舊的庫(kù)存查出來(lái)，再把舊的庫(kù)存作為 update 的條件之一，若數(shù)據(jù)庫(kù)中的庫(kù)存與舊的庫(kù)存一致，則進(jìn)行更新，否則不進(jìn)行更新。

其實(shí)本質(zhì)上與行鎖的方式?jīng)]什么區(qū)別，而且多了一次查詢，寫(xiě)這個(gè)方法只是為了記錄而已

若有兩個(gè)以上的線程先查詢到了商品的舊庫(kù)存，這種方法可能會(huì)出現(xiàn)扣不完的情況

Java 代碼：

@PostMapping("/db")
public Map<String, Object> goodDescControllerByDataBase(Long id) {
    HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();
    // 查出舊的值
    Good good = goodMapper.selectStockById(id);
    // 再進(jìn)行更新
    int i = goodMapper.descGoodStockCAS(id, good.getStock());
    if (i > 1) {
        ret.put("info", "success, 扣減成功");
    } else {
        ret.put("info", "fail, 扣減失敗");
    }
    return ret;
}

SQL 語(yǔ)句

<update id="descGoodStockCAS">
        update t_desc.t_good
        set t_good.stock = t_good.stock - 1
        where id = #{id}
          and t_good.stock = #{stock}
          and t_good.stock > 0
    </update>

測(cè)試結(jié)果：

綜上，基于數(shù)據(jù)庫(kù)的兩種扣減庫(kù)存的方式都沒(méi)有實(shí)現(xiàn)超賣(mài)，但是畢竟是數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于物理磁盤(pán)中，性能方面就有待考量；

基于 Redis 實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的扣減

基本思想是：我們把庫(kù)存的數(shù)量提前放到 Redis 上，直接在 Redis 進(jìn)行庫(kù)存的扣減

先查詢 redis 中的庫(kù)存
若小于 0 直接返回
若大于 0 則進(jìn)行 Redis 和數(shù)據(jù)庫(kù) 中的庫(kù)存扣減

不過(guò)這里存在并發(fā) 問(wèn)題，考慮極限情況，兩個(gè)線程同時(shí)獲得 stock = 1，然后再去進(jìn)行庫(kù)存扣減，勢(shì)必會(huì)造成超賣(mài)的現(xiàn)象

下面給出兩種解決辦法

使用 decrement 方法

redisTemplate.opsForValue().decrement()：對(duì)某個(gè) key 進(jìn)行減 1 操作，會(huì)返回扣減后的值

若該值大于等于 0 才進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的庫(kù)存的扣減，否則直接返回庫(kù)存不足的提示

這種方法是基于 Redis 的指令是原子性的

Java 代碼：

 @PostMapping("/redis")
    public Map<String, Object> goodDescControllerByRedis(Long id) throws InterruptedException {
        HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();
        ret.put("info", "fail, 扣減失敗");
        // 查詢 Redis 中的庫(kù)存
        Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key + id);
        Thread.sleep(100);
        if (stock <= 0) {
            return ret;
        }
        // 扣減 redis 中庫(kù)存
        Long decrement = redisTemplate.opsForValue().decrement(key + id);
        if (decrement >= 0) {
            // 扣減數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)存
            goodMapper.descGoodStock(id);
            ret.put("info", "success, 扣減成功");
        }
        return ret;
    }

其實(shí) decrement 方法是原子性的，可以不用對(duì)庫(kù)存先進(jìn)行查詢的操作，只需要判斷扣減后的數(shù)是否大于 0 即可。但是如果并發(fā)量高的話，建議還是加上判斷的邏輯，可以提高 Redis 的性能，不用每次進(jìn)行 decrement 操作；

缺點(diǎn)：這種辦法會(huì)導(dǎo)致 Redis 中庫(kù)存產(chǎn)生超賣(mài)現(xiàn)象，若對(duì) Redis 中庫(kù)存數(shù)量要求準(zhǔn)確，就不要使用這種方法；

測(cè)試結(jié)果：

Redis 中的庫(kù)存產(chǎn)生超賣(mài)現(xiàn)象：

MySQL 中的庫(kù)存沒(méi)有超賣(mài)：

使用 LUA 腳本

上述問(wèn)題的關(guān)鍵是：查詢和扣減是兩個(gè)分開(kāi)操作，不是一條原子性的命令。我們可以使用 LUA 腳本，把這兩條命令封裝到 LUA 代碼中，實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)操作的原子性

LUA 代碼

---
--- Generated by EmmyLua(https://github.com/EmmyLua)
--- Created by Ezreal.
--- DateTime: 2023/5/6 21:56
---
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then
    local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]));
    if (stock <= 0) then
        return -1;
    end
    if (stock > 0) then
        redis.call('incrby', KEYS[1], -1);
        return 1;
    end
end
return -1

先獲取值，然后判斷庫(kù)存數(shù)量，若沒(méi)有小于等于 0 就先進(jìn)行扣減即可

Java 代碼

private static final DefaultRedisScript<Long> DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
static {
    DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("/lua/desc_stock.lua"));
    // 設(shè)置返回值類(lèi)型
    DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
@PostMapping("/lua")
public Map<String, Object> goodDescControllerByLUA(Long id) {
    List<String> keys = new ArrayList<>();
    keys.add("stock:" + id);
    HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();
    ret.put("info", "fail, 扣減失敗");
    Long execute = redisTemplate.execute(DECREASE_GOOD_STOCK_SCRIPT, keys);
    if (execute == 1) {
        goodMapper.descGoodStock(id);
        ret.put("info", "success, 扣減成功");
    }
    return ret;
}

結(jié)果：Redis 和 MySQL 中的庫(kù)存均為 0 ，沒(méi)有超賣(mài)

使用分布式鎖

可以使用 redisson 分布式鎖進(jìn)行扣減庫(kù)存處理，鎖住查詢和扣減兩個(gè)步驟即可；

若是在分布式環(huán)境下，要考慮分布式鎖與 LUA 腳本的結(jié)合！

java 代碼

@PostMapping("/lock")
public Map<String, Object> goodDescControllerByLock(Long id) throws InterruptedException {
    HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>();
    ret.put("info", "fail, 扣減失敗");
    // 加鎖
    RLock lock = redissonClient.getLock("stock" + id);
    boolean tryLock = lock.tryLock(2L, 1L, TimeUnit.SECONDS);
    if (tryLock) {
        Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key + id);
        if (stock <= 0) {
            return ret;
        }
        Long decrement = redisTemplate.opsForValue().decrement(key + id);
        if (decrement >= 0) {
            goodMapper.descGoodStock(id);
            ret.put("info", "success, 扣減成功");
        }
    }
    return ret;
}

測(cè)試結(jié)果：

Redis 中庫(kù)存數(shù)量沒(méi)有超賣(mài)