這個問題其實可以說是隨便一百度幾乎可以出來全是解決方案，其實超賣問題在實際業務場景中是十分復雜的。沒有什么絕對的解決方案。都是因人而異的。

"超賣"是指商品售出數量超過實際庫存量的情況。通常在處理商品庫存扣減時，我們會先檢查庫存是否充足，如果足夠則進行扣減，否則直接返回下單失敗。

然而，在高并發環境下，可能出現以下情形：

在高并發情況下，當兩個并發線程同時查詢庫存時，假設數據庫中庫存僅剩1個，兩個線程都獲得了1的庫存量。在經過庫存校驗后，它們分別開始執行庫存扣減操作，最終導致庫存變成負數。

這種情況是高并發環境下典型的超賣問題。

超賣問題的根源在于并發操作，因此解決超賣問題實質上就是解決并發問題。在上述情況中，關鍵在于確保庫存扣減過程的原子性和有序性。

• 原子性指的是庫存查詢、庫存判斷和庫存扣減這一系列操作作為一個不可分割的整體，不會被中斷，也不會被其他線程同時執行。這確保了操作的完整性和一致性。
• 有序性則要求多個并發操作按照一定的順序執行，避免出現競爭條件，從而保證數據的準確性和正確性。

通過確保庫存扣減操作的原子性和有序性，可以有效解決高并發環境下的超賣問題，保障系統的穩定性和可靠性。

一、實現方案：數據庫

從三個角度考慮實現：

• 數據庫層面的悲觀鎖
• 數據庫層面的樂觀鎖
• 依賴數據庫執行引擎的順序執行機制

以上三個角度簡單來說：在處理庫存扣減時，常見的方法是通過數據庫操作實現。確保操作的原子性和有序性通常可以通過加鎖實現，無論是悲觀鎖還是樂觀鎖都可以達到這個目的。

1.悲觀鎖的實現方式

-- 開始事務
BEGIN;

-- 查詢商品信息并加鎖
SELECT quantity FROM items WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- 修改商品數量為2
UPDATE items SET quantity = 2 WHERE id = 1;

-- 提交事務
COMMIT;

注意：

在前述討論中，我們提到了使用SELECT...FOR UPDATE會對數據進行鎖定，但需要注意鎖的級別。在 MySQL InnoDB 中，默認使用行級鎖。行級鎖是基于索引的，如果一條 SQL 語句沒有使用索引，那么不會使用行級鎖，而會使用表級鎖將整個表鎖定。因此，這一點需要引起注意。

然而，使用悲觀鎖可能會導致請求阻塞和排隊，在高并發情況下可能對數據庫造成負擔。樂觀鎖則通過版本號等方式控制順序執行，但在高并發環境下可能會出現大量失敗操作，不適合高并發場景，因為在更新過程中也需要加行級鎖，可能會導致阻塞。

2.樂觀鎖的實現方式

在MySQL中，樂觀鎖主要通過CAS（Compare and Swap）機制來實現，通常通過版本號來實現。CAS是一種樂觀鎖技術，當多個線程嘗試使用CAS同時更新同一個變量時，只有其中一個線程能成功更新變量的值，而其他線程會失敗。失敗的線程不會被掛起，而是會被告知在這次競爭中失敗，并可以再次嘗試。

舉例來說，對于之前提到的庫存扣減問題，通過樂觀鎖可以實現以下操作：

//查詢出商品信息，quantity = 3
select quantity from items where id=1

//根據商品信息生成訂單
//修改商品quantity為2
update items set quantity=2 where id=1 and quantity = 3;

盡管如此，即使不使用鎖也是可行的。可以依賴數據庫執行引擎的順序執行機制，只需確保庫存不會變為負數。這種情況下，可以通過巧妙設計的SQL語句來實現操作的原子性和有序性。

3.數據庫執行引擎的實現方式

舉例來說，假設有一張名為"inventory"的表，其中包含"product_id"和"stock"字段，可以通過以下SQL語句來實現庫存扣減：

UPDATE inventory 
SET stock = stock - 1 
WHERE product_id = 'your_product_id' AND stock > 0;

這樣的SQL語句能夠確保在庫存大于0的情況下進行扣減，避免庫存變為負數。通過這種方式，可以在不加鎖的情況下有效地管理庫存扣減操作。

有人可能會覺得數據庫執行引擎的實現方式挺好的。然而，這種解決方案并不理想。實際上，這種方式與樂觀鎖方案的缺點相同，都完全依賴于數據庫。在高并發情況下，多個線程同時更新庫存時可能會導致阻塞。這不僅會導致操作速度變慢，還可能給數據庫帶來壓力。

通常情況下，MySQL的熱點行更新最多也只能承受200-300個并發更新。如果需要更高的并發處理能力，一種方法是提升硬件水平，另一種方法是進行一些技術改造，比如采用inventory hint的方式。

說到這里，數據庫層面的超賣的解決實現方案也就聊的差不多了。

二、實現方式：Redis

我們可以利用Redis的單線程執行特性，結合Lua腳本執行過程中的原子性保障，實現庫存扣減操作。通過在Redis中使用如下Lua腳本：

local key = KEYS[1] -- 商品的鍵名
-- 獲取商品當前的庫存量
local remaining_stock = tonumber(redis.call("GET", key))

local quantity_to_reduce = tonumber(ARGV[1])  -- 扣減的數量

-- 如果庫存足夠，則減少庫存并返回新的庫存量
if remaining_stock >= quantity_to_reduce then
    redis.call("DECRBY", key, quantity_to_reduce)
    return "Stock reduced successfully"
else
    return "Insufficient stock"
end

通過先從Redis中獲取當前剩余庫存，然后進行足夠性檢查并執行扣減操作，可以有效避免并發問題。由于Lua腳本在執行過程中不會被中斷，且Redis是單線程執行的，因此在腳本中進行這些操作可以確保原子性和有序性。這種方法結合了Redis的高性能和分布式緩存特性，使得使用Lua腳本扣減庫存非常高效。

三、我們實際項目中如何處理超賣的

在實際應用中，通常會結合使用數據庫和Redis兩種方案來實現庫存扣減操作。一種常見的做法是首先利用Redis進行扣減操作以應對高并發流量，然后將扣減結果同步到數據庫中，實現扣減并進行持久化存儲，以防止Redis宕機導致數據丟失。

具體流程如下：

• 首先在Redis中進行庫存扣減操作，然后發送一個消息到消息隊列（MQ）。
• 消費者接收到消息后，執行數據庫中的真正庫存扣減以及其他業務邏輯操作。

Redis扣減操作示例代碼：

可以使用上述提到的Lua腳本方式，或者采用如下Redisson方式

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class InventoryConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        RLock lock = redisson.getLock("inventory_lock");

        try {
            lock.lock();

            // 執行庫存扣減及其他業務邏輯操作
            // 例如：更新數據庫中的庫存信息
            // 注意：在鎖內執行扣減操作

        } finally {
            lock.unlock();
            redisson.shutdown();
        }
    }
}

消費者示例代碼：

public class InventoryConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        Connection conn = null;

        try {
            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/database", "user", "password");

            jedis.subscribe(new JedisPubSub() {
                @Override
                public void onMessage(String channel, String message) {
                    // 在收到消息時執行數據庫操作，進行庫存扣減及其他業務邏輯
                    try {
                        Statement stmt = conn.createStatement();
                        stmt.executeUpdate("UPDATE inventory SET stock = stock - 1 WHERE product_id = '123'");
                        conn.commit();
                    } catch (SQLException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }, "inventory_update");

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (conn != null) {
                try {
                    conn.close();
                } catch (SQLException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            jedis.close();
        }
    }
}

通過結合使用Redis和數據庫，可以充分發揮它們各自的優勢，實現高效的庫存管理并確保數據的一致性和持久性。

這種方法確實有助于確保Redis中的數據與數據庫中的數據最終保持一致，同時也有助于避免超賣的情況發生。然而，存在一個潛在問題，即可能導致少賣的情況發生。

四、少賣的解決方案

在上述流程中，如果第一步成功執行，導致Redis中的庫存成功扣減，但隨后的第二步消息未能成功發送，或者在后續消費過程中消息丟失或失敗，就可能出現Redis中庫存減少而數據庫庫存未減少的情況，從而導致實際業務操作未能發生。這種情況會導致Redis中出現多扣的情況，進而引發少賣的問題。

為了解決這類問題，需要引入一種對賬機制，實施準實時核對，及時發現并處理這類情況。如果發現存在較大的少賣問題，需要將這些庫存重新添加回去。

在許多成熟的電商公司中，無論之前的方案多么完善，這種對賬系統都是不可或缺的。及時進行核對，發現超賣、少賣等問題至關重要。

一個簡單的示例是，在消費者處理消息時，記錄每次庫存變化的日志，包括扣減和增加操作，然后定期對比Redis中的庫存和數據庫中的庫存，檢查是否存在不一致的情況。如果發現多扣或少賣的情況，可以根據日志記錄進行修正。

這種對賬機制可以幫助保證系統的數據一致性，并及時發現并糾正潛在的問題，確保業務操作的準確性和穩定性。

綜上所述可得沒有完美的解決方案，引入新的中間件總會面臨的的問題。這就需要根據實際業務進行權衡了。