面试题：Redis分布式锁分段设计在电商库存扣减场景的应用

Question

在电商系统中，库存扣减是常见操作。假设存在高并发的库存扣减请求，阐述如何运用Redis分布式锁分段设计来优化这一过程，避免超卖问题，并且说明分段的依据和锁的粒度如何选择？

Answer 1

运用Redis分布式锁分段设计优化库存扣减过程及避免超卖问题

1. 总体思路：将库存按照一定规则分成多个段，每个段使用独立的Redis分布式锁进行控制。当有库存扣减请求时，先确定请求对应的库存段，获取该段的锁，成功获取锁后进行库存扣减操作，操作完成后释放锁。这样可以在高并发场景下，减少锁的竞争，提高系统的并发处理能力。
2. 具体实现步骤：
   • 确定分段规则：可以根据商品ID、仓库区域、库存批次等属性对库存进行分段。例如，按照商品ID的哈希值对库存进行分段，将不同商品的库存划分到不同段中，使得每个段管理一部分商品的库存。
   • 获取锁：在进行库存扣减前，根据请求的库存所属段，通过Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令尝试获取该段的锁。例如，使用SETNX lock_key value命令，其中lock_key为对应库存段的锁标识，value可以是一个唯一标识（如UUID），用于后续释放锁时验证。如果SETNX命令返回1，表示成功获取锁；返回0，则表示锁已被其他请求持有，需要等待或重试。
   • 库存扣减：获取锁成功后，对该段的库存进行扣减操作。可以通过Lua脚本来保证库存扣减操作的原子性，例如在Lua脚本中使用redis.call('DECRBY', stock_key, quantity)命令，其中stock_key为库存键，quantity为扣减数量。
   • 释放锁：库存扣减操作完成后，通过Lua脚本使用if redis.call('GET', lock_key) == value then return redis.call('DEL', lock_key) else return 0 end命令释放锁，确保只有获取锁的请求才能释放锁。

分段依据

1. 业务逻辑：根据电商系统的业务特点进行分段，如按照商品分类、仓库位置等业务属性划分。这样不同业务模块的库存扣减可以并行处理，减少锁冲突。例如，对于不同品类的商品，其库存扣减操作互不影响，可以分别划分到不同段中。
2. 数据量和访问频率：考虑库存数据量和扣减请求的访问频率。如果某些商品或区域的库存访问频率高，可以将其单独划分成段，避免与其他低频率访问的库存段竞争锁。例如，热门商品的库存单独分段，以提高并发处理能力。
3. 系统架构：结合系统的架构设计，如分布式存储的节点划分、负载均衡策略等进行分段。确保每个段的锁操作在系统架构层面易于管理和维护，并且能够充分利用系统资源。

锁的粒度选择

1. 粗粒度锁：如果库存段划分较粗，一个段包含大量库存或多种商品库存，锁的粒度就较大。优点是锁的管理成本低，适合并发量相对较小、业务逻辑简单的场景，因为较少的锁操作可以减少锁竞争的开销。但缺点是并发处理能力有限，因为同一时间只有一个请求能获取粗粒度锁进行库存操作，容易成为系统瓶颈。例如，将整个仓库的所有商品库存作为一个段，使用一个锁，这就是粗粒度锁。
2. 细粒度锁：当库存段划分很细，每个段只包含少量库存或单个商品的部分库存时，锁的粒度就较小。细粒度锁可以提高系统的并发处理能力，因为多个请求可以同时获取不同细粒度锁进行库存操作。但缺点是锁的管理成本高，需要频繁获取和释放锁，增加了系统开销，同时也可能导致死锁等问题。例如，将每个商品的每个SKU库存作为一个段，每个段对应一个锁，这就是细粒度锁。
3. 选择原则：综合考虑系统的并发量、业务复杂度、锁的管理成本等因素来选择锁的粒度。一般来说，在高并发且业务复杂的电商系统中，倾向于选择相对细粒度的锁，但要通过合理的设计和优化来控制锁的管理成本；在并发量较低、业务简单的场景下，可以选择粗粒度锁以降低系统开销。