关于电商库存扣除实现思路

技巧库 · fecommerce · 于 5个月前 发布 · 1021 次阅读

原文链接:关于电商库存扣除实现思路

一个单独的电商服务

1.同步扣库存

在订单生成的时候直接扣库存,这是最初等的方式扣库存,这种方式比较简单,但是也有一系列的问题:

1.1、会造成有很多订单把产品库存扣除而并没有支付,这就需要有一个后台脚本,将一段时间内没有支付的订单的库存释放,把订单取消掉

1.2、即时扣库存,并发差

2.异步扣库存

对于电商系统,譬如某狗东,会注意到,当订单支付成功后,会有一个出库过程,既然有这个过程,就有可能出库失败, 他的流程是怎么样子的呢?(下面是讨论的结果,本人并不实际了解狗东的流程)

库存有两部分:一个缓存redis层,一个数据库mysql层

2.1当客服新增了5个库存,那么,缓存redis数据库mysql层都需要增加5个库存,这个使用分布式事务的最终一致性来满足要么全加,要么全不加库存。

2.2当订单生成的时候,需要扣除库存,先扣除redis库存,如果扣除成功,则生成订单进行支付,注意,这个过程是不扣除mysql库存的。

2.3当redis库存扣干净了,那么这个产品就无法下单了,下单就会失败,就把外层的给挡住了。

2.4在2.2步扣除redis库存成功后,生成订单,进行支付,支付成功,返回我的订单中心, 会发现有一个出库过程

2.5出库过程是一个MQ异步解耦的任务队列,这个过程是扣除mysql产品库存,如果扣除数据库mysql产品库存成功,那么出库成功,完成下订单的整个流程,进入到发货状态

如果扣除mysql中库存失败,那么就会出库失败,进行一系列的操作 a)订单状态改成取消,b)返还redis库存,c)退款

3.redis库存mysql库存

支付前是预扣,是扣redis库存,是锁定库存的过程

支付后是扣真正扣,扣mysql库存,保证库存最终一致。

但是,在极端情况下会存在数据不一致

3.1如果redis库存mysql库存一致,不会有问题

3.2如果redis库存mysql库存少,不会有超卖问题,但会存在实际有库存,但是没有卖的情况

3.3如果redis库存mysql库存多,就会超卖,超卖的订单,在出库的过程中会失败

这样总体不会出问题,mysql数据库层,保证库存最终不会出问题。

4.但是会有以下的问题:

4.1数据库库存redis库存不一致,如何检测?

4.2如果检测出来不一致,如何同步

这两个问题,我没有想出来好的方案,比较暴力的方式,就是找一个低峰期,譬如凌晨1点,周期性强行覆盖。 但是极端情况下还是会存在同步后不准确,譬如在同步的过程中,刚好有一个订单在支付,这个订单支付成功后,出库的过程中,扣除了mysql的库存,但是没有扣除redis的库存

这个就是数据库同步缓存的更新机制方面的问题
属于一致性的逻辑设计的问题
缓存数=数据库库存数-待扣数
当然这里面也还有其它的方案,以及考虑到一致性的要求高低,可以使用简单或复杂的方案
就看系统复杂度了,越是大系统就要拆得越细
比如待扣数又可以放到一个队列里面,或者缓存里面,同时有计数,直接读计数就行
比如放到mongo,已支付待出库的数量,一般也不会很大,count一下,也不会损失多少
所以一般系统都不能完全保障数据链不出错,但一定要有补偿,就是出错了可以纠错
要保障不出错的代价显然太大
同步是有一套刷新机制,可以定时,也可以通过MQ,或者监控不一至同步等等。。。
也叫做保障缓存数据的新鲜度
一般不会太长时间,半小时,几分钟都有可能,不同场景需求不一样

5.买火车票的12306,晚上的时间都不能买票,这个时间估计是在同步库存,将数据库库存同步到redis库存中, 但是买火车票之类,在订单生成前,必须扣除实际库存,也就是要扣除mysql的库存,

因为买火车票和购物不一样,购物可以付款后出库,但是买票这种,支付前就必须出库,因此,要将出库过程提前, 只有出库成功,才能生成订单,同样要引入redis库存

5.1先扣缓存中的库存,扣除成功后,然后才可以去扣mysql中的库存

5.2如果扣除缓存中的库存失败,就会挡在外面,返回库存不足,这些请求不会穿刺到mysql中,挡住了大多数的请求压力。

5.3redis库存会和mysql库存不一致,极端情况下是肯定有的,需要进行库存同步

5.3.1当缓存库存比数据库库存多,那么就会出现,查询有票,但是就无法下单,下单的时候就说库存不足,这个情况下,就会造成数据库压力过大,不过12306应该有其他手段来规避这个问题,不过,我确实遇到过,查询的时候有票,但是无法下单的情况。

5.3.2当缓存库存比数据库缓存少,那么不会出问题,只会出现有票,但是没有出售的情况,等完成库存同步一下, 明天又准确了。

:以上内容 ,是和本公司架构师讨论的结果整理出来的。

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