Mysql在高并发情况下,防止库存超卖而小于0的解决方案
2016-05-22 13:12
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背景:
本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错。
这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑:
正文:
【先select后update】
beginTranse(开启事务)
try{
$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
if(result->amount > 0){
$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where postID = 12345');
}
}catch($e Exception){
rollBack(回滚)
}
commit(提交事务)
以上代码就是我第一次的写法,看似问题不大,其实隐藏着巨大的漏洞。数据库的访问其实就是对磁盘文件的访问,数据库中的表其实就是保存在磁盘上的一个个文件,甚至一个文件包含了多张表。例如由于高并发,当前有三个用户a、b、c三个用户进入到了这个事务中,这个时候会产生一个共享锁,所以在select的时候,这三个用户查到的库存数量都是>=0的。
然后是update,假如这三个用户同时到达update这里,这个时候update更新语句会把并发串行化,也就是给同时到达这里的是三个用户排个序,一个一个执行,并生成排他锁,在当前这个update语句commit之前,其他用户等待执行,commit后,生成新的版本;这样执行完后,库存肯定为负数了。但是根据以上描述,我们修改一下代码就不会出现超买现象了,代码如下:
【先update后select】
beginTranse(开启事务)
try{
$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where postID = 12345');
$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
if(result->amount < 0){
throw new Exception('库存不足');
}
}catch($e Exception){
rollBack(回滚)
}
commit(提交事务)
另外,更简洁的方法:
【update & select合并】
beginTranse(开启事务)
try{
$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where amount>=1 and postID = 12345');
}catch($e Exception){
rollBack(回滚)
}
commit(提交事务)
========================================补充=============================================
1、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,这个请求书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。
2、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。
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
两种锁各有优缺点,不能单纯的定义哪个好于哪个。乐观锁比较适合数据修改比较少,读取比较频繁的场景,即使出现了少量的冲突,这样也省去了大量的锁的开销,故而提高了系统的吞吐量。但是如果经常发生冲突(写数据比较多的情况下),上层应用不不断的retry,这样反而降低了性能,对于这种情况使用悲观锁就更合适。
3、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。
=======================================补充==============================================
参考资料:
【mysql处理高并发,防止库存超卖】http://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/38568825
本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错。
这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑:
正文:
【先select后update】
beginTranse(开启事务)
try{
$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
if(result->amount > 0){
$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where postID = 12345');
}
}catch($e Exception){
rollBack(回滚)
}
commit(提交事务)
以上代码就是我第一次的写法,看似问题不大,其实隐藏着巨大的漏洞。数据库的访问其实就是对磁盘文件的访问,数据库中的表其实就是保存在磁盘上的一个个文件,甚至一个文件包含了多张表。例如由于高并发,当前有三个用户a、b、c三个用户进入到了这个事务中,这个时候会产生一个共享锁,所以在select的时候,这三个用户查到的库存数量都是>=0的。
然后是update,假如这三个用户同时到达update这里,这个时候update更新语句会把并发串行化,也就是给同时到达这里的是三个用户排个序,一个一个执行,并生成排他锁,在当前这个update语句commit之前,其他用户等待执行,commit后,生成新的版本;这样执行完后,库存肯定为负数了。但是根据以上描述,我们修改一下代码就不会出现超买现象了,代码如下:
【先update后select】
beginTranse(开启事务)
try{
$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where postID = 12345');
$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 12345');
if(result->amount < 0){
throw new Exception('库存不足');
}
}catch($e Exception){
rollBack(回滚)
}
commit(提交事务)
另外,更简洁的方法:
【update & select合并】
beginTranse(开启事务)
try{
$dbca->query('update s_store set amount = amount - 1 where amount>=1 and postID = 12345');
}catch($e Exception){
rollBack(回滚)
}
commit(提交事务)
========================================补充=============================================
1、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,这个请求书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。
2、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。
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
两种锁各有优缺点,不能单纯的定义哪个好于哪个。乐观锁比较适合数据修改比较少,读取比较频繁的场景,即使出现了少量的冲突,这样也省去了大量的锁的开销,故而提高了系统的吞吐量。但是如果经常发生冲突(写数据比较多的情况下),上层应用不不断的retry,这样反而降低了性能,对于这种情况使用悲观锁就更合适。
3、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。
=======================================补充==============================================
参考资料:
【mysql处理高并发,防止库存超卖】http://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/38568825
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