秒杀活动库存管理：电商大促背后的技术博弈

上个月老王家的生鲜电商平台搞周年庆，2000斤特价车厘子上架3秒就被抢空，结果系统显示超卖了800单。技术部连夜排查发现，有用户用脚本同时发起800次重复请求，把实际库存扣成了负数。这场事故直接导致运营总监在晨会上拍桌子："下次大促再出问题，技术部集体扣年终奖！"

秒杀活动的三个致命伤

咱们得先理清楚，每秒十万级请求量的秒杀场景，库存管理到底难在哪：

• 高并发读写冲突：就像早高峰地铁闸机，100个人同时挤过验票口
• 超卖风险：仓库实际只有100台手机，系统却卖出150台
• 数据一致性陷阱：缓存和数据库里的库存数总是对不上

真实案例数据对比

场景	普通下单	秒杀场景
QPS峰值	200-500	5万+
库存校验次数	1次/订单	3-5次/订单
响应时间要求	2秒内	200毫秒内

四把技术利刃

分库分表：给数据库上呼吸机

去年双11，某服饰品牌把商品表拆分成256个shard，库存查询TPS从1500飙升到8万。具体配置可以这样设计：

// 商品ID取模分片
int shardNo = productId % 256;
String sql = "UPDATE stock_"+shardNo+" SET quantity=quantity-1 WHERE product_id=? AND quantity>0";

缓存预热：提前备好弹药

参考《Redis实战》中的方法，在活动开始前2小时：

• 用Lua脚本预加载库存到Redis集群
• 设置超时时间防止缓存雪崩
• 部署二级本地缓存作为应急方案

异步处理：把大象关进笼子

像京东618那样，把订单拆分成三个环节：

1. 前端快速校验库存（200ms内响应）
2. 消息队列缓冲请求（Kafka峰值处理10w+/秒）
3. 后台分批落库（每批500条事务）

熔断降级：给系统系上安全带

当库存剩余量跌破安全水位时，自动触发：

阈值	应对策略
库存≤5%	开启排队机制
库存≤1%	启动答题验证
异常请求≥50次/秒	自动封禁IP段

代码实战：一个可靠的扣减方案

综合《高并发系统设计》和亚马逊的实际案例，推荐这个方案：

public boolean deductStock(Long productId, Integer quantity) {
// 原子操作保证一致性
String script = "if redis.call('get',KEYS) >= ARGV then " +
return redis.call('decrby',KEYS, ARGV) " +
else return -1 end";
Long result = redisTemplate.execute(
new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),
Collections.singletonList("stock:" + productId),
quantity.toString
);
return result != null && result >= 0;

异常处理三板斧

• 网络抖动：设置3次重试机制，间隔时间指数级增长
• 数据库超时：启用补偿事务定时对账
• 缓存穿透：对无效商品ID设置短期空值标记

那些年我们踩过的坑

去年帮某美妆品牌做活动时，遇到过凌晨2点库存突然回滚的灵异事件。后来发现是运维同学设置的定时任务把Redis数据同步到MySQL时，没处理好时差问题。现在我们的数据同步方案改成了这样：

// 使用canal监听binlog变化
canalConnector.subscribe(".\\\\..");
while (running) {
Message message = canalConnector.getWithoutAck(1000);
// 处理库存变更消息
updateRedisStock(message);
canalConnector.ack(message.getId);

窗外传来蝉鸣声，技术部的灯光依旧亮着。显示器上的监控大盘跳动着实时数据，库存数字在0和1之间精准舞蹈。或许这就是电商人独有的浪漫，用一行行代码守护着屏幕那头无数人的期待。