秒杀场景下的库存缓存优化：如何扛住百万级并发？-CFANZ编程社区

前言：为什么库存缓存优化是秒杀系统的核心？

在电商行业中，秒杀活动是一种极具吸引力的促销手段。然而，秒杀场景下往往伴随着超高并发请求（如每秒数百万次的访问），这对系统的性能和稳定性提出了极高的要求。尤其是在库存管理环节，如何高效地处理库存扣减、避免超卖或漏卖问题，是秒杀系统设计的关键。

今天，我们来深入剖析秒杀场景下的库存缓存优化策略，并结合实际案例给出代码示例，帮助你在设计系统时轻松应对百万级并发挑战。

一、秒杀场景的核心痛点

高并发压力
- 秒杀开始瞬间，大量用户同时抢购，导致系统负载骤增。
库存超卖
- 并发扣减可能导致库存被重复扣减，出现超卖问题。
响应延迟
- 数据库成为瓶颈，导致请求处理速度变慢，用户体验下降。
冷启动问题
- 新节点上线后缓存为空，数据库直接承受巨大压力。

二、库存缓存优化的核心思路

1. 库存预热

核心思想
在秒杀开始前，将商品库存加载到缓存中，避免冷启动问题。
实现方式
使用定时任务或后台线程提前加载热点数据。

2. 分布式锁

核心思想
使用分布式锁确保同一商品的库存只被一个请求扣减。
实现方式
借助 Redis 的 SETNX 或 Redlock 实现锁机制。

3. 异步写回

核心思想
扣减库存时优先操作缓存，异步更新数据库，降低数据库压力。
实现方式
使用消息队列（如 Kafka）将库存变更异步同步到数据库。

4. 防重与限流

核心思想
防止同一用户重复下单，并通过限流控制请求量。
实现方式
使用布隆过滤器拦截重复请求，结合令牌桶算法实现限流。

三、核心逻辑实现

1. 库存预热

import redis

class InventoryPreheatService:
    def __init__(self, redis_client):
        self.redis_client = redis_client

    def preload_inventory(self, product_id, stock_count):
        self.redis_client.set(f"inventory:{product_id}", stock_count)
        print(f"Inventory preloaded for product {product_id}: {stock_count}")

# 示例：库存预热
redis_client = redis.StrictRedis(host="localhost", port=6379, decode_responses=True)
preheat_service = InventoryPreheatService(redis_client)
preheat_service.preload_inventory("product_1001", 1000)

效果分析： 通过库存预热，系统能够在秒杀开始前将商品库存加载到缓存中，避免冷启动问题。

2. 库存扣减与分布式锁

import redis
import time

class InventoryService:
    def __init__(self, redis_client):
        self.redis_client = redis_client

    def deduct_stock(self, product_id):
        lock_key = f"lock:product:{product_id}"
        inventory_key = f"inventory:{product_id}"

        # 获取分布式锁
        lock_acquired = self.redis_client.set(lock_key, "locked", nx=True, ex=5)
        if not lock_acquired:
            return "Failed to acquire lock"

        try:
            # 检查库存
            current_stock = self.redis_client.get(inventory_key)
            if not current_stock or int(current_stock) <= 0:
                return "Out of stock"

            # 扣减库存
            self.redis_client.decr(inventory_key)
            return "Stock deducted successfully"
        finally:
            # 释放分布式锁
            self.redis_client.delete(lock_key)

# 示例：库存扣减
inventory_service = InventoryService(redis_client)
print(inventory_service.deduct_stock("product_1001"))

效果分析： 通过分布式锁，系统能够确保同一商品的库存只被一个请求扣减，避免超卖问题。

3. 异步写回数据库

from kafka import KafkaProducer
import json

class AsyncInventoryUpdateService:
    def __init__(self, kafka_producer):
        self.kafka_producer = kafka_producer

    def update_inventory_async(self, product_id, new_stock):
        message = {"product_id": product_id, "new_stock": new_stock}
        self.kafka_producer.send("inventory_updates", value=json.dumps(message).encode("utf-8"))
        print(f"Inventory update sent to Kafka: {message}")

# 示例：异步写回数据库
kafka_producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=["localhost:9092"])
async_update_service = AsyncInventoryUpdateService(kafka_producer)
async_update_service.update_inventory_async("product_1001", 999)

效果分析： 通过异步写回数据库，系统能够显著降低数据库的压力，提升整体性能。

4. 防重与限流

from pybloom_live import BloomFilter
import redis

class AntiReplayService:
    def __init__(self):
        self.bloom_filter = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001)
        self.redis_client = redis.StrictRedis(host="localhost", port=6379, decode_responses=True)

    def is_request_valid(self, user_id, product_id):
        request_key = f"{user_id}:{product_id}"
        if request_key in self.bloom_filter:
            return False
        self.bloom_filter.add(request_key)
        return True

# 示例：防重与限流
anti_replay_service = AntiReplayService()
print(anti_replay_service.is_request_valid("user_1", "product_1001"))  # 第一次请求
print(anti_replay_service.is_request_valid("user_1", "product_1001"))  # 重复请求

效果分析： 通过布隆过滤器和限流机制，系统能够有效防止重复请求，保护后端服务。