以下是个简单的库存扣减流程：
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如果并发非常低的时候，基本就按这个流程走就行了。
而这个设计，并发量稍大时，就会导致超卖的情况出现，两个同时要9台手机的请求，同时查到库存有12台，那操作下来，就会导致超卖：
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嗯，那么出于职业道德，得加把锁：
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嗯，这个设计，在高并发但库存量极少的秒杀场景，或者库存很高但并发量不高的(每秒10个请求)，都是可行解。
然而，这个相当于把程序串行化了。那么假设处理一个订单要200毫秒，在库存量很高(10万台)，并发量极高(每秒1000个请求)，有个请求就要等待200秒了，这个肯定不能接受的。
解决办法：
1.库存分段
将10万库存，分成100段，每段1000个库存。对应的，就有100把锁去锁这100个库存段了，可以满足100个线程同时跑。
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这套方案确实可以解决高并发，高库存问题，然而库存分段也是个麻烦的事。
我这里还有个方案，虽然效率略低，但是跑起来应该还好。
2.库存占用
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把串行化的步骤，改成了只是简单地往“库存占用表”插入数据即可，耗费的时间是低的，可以应付较高的并发量。
实现方式：
public static void main(String[] args) {
try{
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6222");
config.useSingleServer().setPassword("test");
RedissonClient finalRedisson = Redisson.create(config);
//需求数量
int requireQty = 9;
for(int i=0;i<30;i++){
Thread t = new Thread(()->{
try{
RLock rLock = finalRedisson.getLock("myLock");
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ "开始");
RAtomicLong stockQty = finalRedisson.getAtomicLong("stockQty");
RAtomicLong stockOccupy = finalRedisson.getAtomicLong("stockOccupy");
rLock.lock();
long l1 = stockQty.get();
long l2 = stockOccupy.get();
long l = l1 - l2;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "获得锁");
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "do something");
if(l >= requireQty) {
stockOccupy.set(stockOccupy.get()+requireQty);
}
rLock.unlock();
//创建订单，扣减库存
Thread.sleep(200);
if(l >= requireQty) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "done，库存剩下：" + l);
}
else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "库存不足，库存剩下：" + l);
}
// System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "准备释放锁");
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "结束");
}
catch (Exception ex){
System.out.println(ex.getMessage());
}
});
t.start();
}
}
catch (Exception ex){
System.out.println(ex.getMessage());
}
finally {
}
}
执行前：
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执行后：
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部分执行结果：
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剩下1个库存的时候，就跑步下去了。
