一.问题描述：
一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。
然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题，这同时也是最基本的问题。
从技术方面剖析，很多人肯定会想到事务，但是事务是控制库存超卖的必要条件，但不是充分必要条件。
1、在秒杀的情况下，肯定不能如此高频率的去读写数据库，会严重造成性能问题的。
必须使用缓存，将需要秒杀的商品放入缓存中，并使用锁来处理其并发情况。当接到用户秒杀提交订单的情况下，
先将商品数量递减（加锁/解锁）后再进行其他方面的处理，处理失败在将数据递增1（加锁/解锁），否则表示交易成功。
当商品数量递减到0时，表示商品秒杀完毕，拒绝其他用户的请求。
2、这个肯定不能直接操作数据库的，会挂的。直接读库写库对数据库压力太大，要用缓存。
把你要卖出的商品比如10个商品放到缓存中；然后在memcache里设置一个计数器来记录请求数，这个请求数你可以以你要秒杀卖出的商品数为基数，
比如你想卖出10个商品，只允许100个请求进来。那当计数器达到100的时候，后面进来的就显示秒杀结束，这样可以减轻你的服务器的压力。
然后根据这100个请求，先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
3、首先，多用户并发修改同一条记录时，肯定是后提交的用户将覆盖掉前者提交的结果了。
这个直接可以使用加锁机制去解决，乐观锁或者悲观锁。
（1）乐观锁：就是在数据库设计一个版本号的字段，每次修改都使其+1，这样在提交时比对提交前的版本号就知道是不是并发提交了，
但是有个缺点就是只能是应用中控制，如果有跨应用修改同一条数据乐观锁就没办法了，这个时候可以考虑悲观锁。
（2）悲观锁：就是直接在数据库层面将数据锁死，类似于oralce中使用select xxxxx from xxxx where xx=xx for update，这样其他线程将无法提交数据。
除了加锁的方式也可以使用接收锁定的方式，思路是在数据库中设计一个状态标识位，用户在对数据进行修改前，将状态标识位标识为正在编辑的状态，
这样其他用户要编辑此条记录时系统将发现有其他用户正在编辑，则拒绝其编辑的请求，类似于你在操作系统中某文件正在执行，然后你要修改该文件时，系统会提醒你该文件不可编辑或删除。
4、不建议在数据库层面加锁，建议通过服务端的内存锁（锁主键）。当某个用户要修改某个id的数据时，把要修改的id存入memcache，
若其他用户触发修改此id的数据时，读到memcache有这个id的值时，就阻止那个用户修改。
5、实际应用中，并不是让mysql去直面大并发读写，会借助“外力”，比如缓存、利用主从库实现读写分离、分表、使用队列写入等方法来降低并发读写。
二.秒杀带来了什么
秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。
抢订单环节一般会带来2个问题：
1、高并发
比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。
2、超卖
任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难题。
三.如何解决
首先讨论技术解决方案
1、前端
面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】
（1）扩容：加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。
（2）静态化：将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。
（3）限流：一般都会采用IP级别的限流，即针对某一个IP，限制单位时间内发起请求数量。或者活动入口的时候增加游戏或者问题环节进行消峰操作。
（4）有损服务：最后一招，在接近前端池承载能力的水位上限的时候，随机拒绝部分请求来保护活动整体的可用性。
2、后端
那么后端的数据库在高并发和超卖下会遇到什么问题呢？主要会有如下3个问题：（主要讨论写的问题，读的问题通过增加cache可以很容易的解决）
（1）首先MySQL自身对于高并发的处理性能就会出现问题，一般来说，MySQL的处理性能会随着并发thread上升而上升，
但是到了一定的并发度之后会出现明显的拐点，之后一路下降，最终甚至会比单thread的性能还要差。
（2）其次，超卖的根结在于减库存操作是一个事务操作，需要先select，然后insert，最后update -1。最后这个-1操作是不能出现负数的，但是当多用户在有库存的情况下并发操作，出现负数这是无法避免的。
（3）最后，当减库存和高并发碰到一起的时候，由于操作的库存数目在同一行，就会出现争抢InnoDB行锁的问题，导致出现互相等待甚至死锁，
从而大大降低MySQL的处理性能，最终导致前端页面出现超时异常。
针对上述问题，如何解决呢？ 先看眼淘宝的高大上解决方案：
（1）关闭死锁检测，提高并发处理性能。
（2）修改源代码，将排队提到进入引擎层前，降低引擎层面的并发度。
（3）组提交，降低server和引擎的交互次数，降低IO消耗。
淘宝在所有优化都使用后，TPS在高并发下，从原始的150飙升到8.5w，提升近566倍，非常吓人！
不过结合我们的实际，改源码这种高大上的解决方案显然有那么一点不切实际。于是小伙伴们需要讨论出一种适合我们实际情况的解决方案。以下就是我们讨论的解决方案：
首先设定一个前提，为了防止超卖现象，所有减库存操作都需要进行一次减后检查，保证减完不能等于负数。（由于MySQL事务的特性，这种方法只能降低超卖的数量，但是不可能完全避免超卖）
update number set x=x-1 where (x -1 ) >= 0;
解决方案1：
将存库从MySQL前移到Redis中，所有的写操作放到内存中，由于Redis中不存在锁故不会出现互相等待，并且由于Redis的写性能和读性能都远高于MySQL，
这就解决了高并发下的性能问题。然后通过队列等异步手段，将变化的数据异步写入到DB中。
优点：解决性能问题
缺点：没有解决超卖问题，同时由于异步写入DB，存在某一时刻DB和Redis中数据不一致的风险。
解决方案2：
引入队列，然后将所有写DB操作在单队列中排队，完全串行处理。当达到库存阀值的时候就不在消费队列，并关闭购买功能。这就解决了超卖问题。
优点：解决超卖问题，略微提升性能。
缺点：性能受限于队列处理机处理性能和DB的写入性能中最短的那个，另外多商品同时抢购的时候需要准备多条队列。
解决方案3：
将写操作前移到Memcached中，同时利用Memcached的轻量级的锁机制CAS来实现减库存操作。
优点：读写在内存中，操作性能快，引入轻量级锁之后可以保证同一时刻只有一个写入成功，解决减库存问题。
缺点：没有实测，基于CAS的特性不知道高并发下是否会出现大量更新失败？不过加锁之后肯定对并发性能会有影响。
解决方案4：
将提交操作变成两段式，先申请后确认。然后利用Redis的原子自增操作（相比较MySQL的自增来说没有空洞），同时利用Redis的事务特性来发号，
保证拿到小于等于库存阀值的号的人都可以成功提交订单。然后数据异步更新到DB中。
优点：解决超卖问题，库存读写都在内存中，故同时解决性能问题。
缺点：由于异步写入DB，可能存在数据不一致。另可能存在少买，也就是如果拿到号的人不真正下订单，可能库存减为0，但是订单数并没有达到库存阀值。