支付减库存

如果等待用户支付了订单在减库存，第一感觉就是不会少卖。但是这是并发架构的大忌，因为在极限并发情况下，用户可能会创建很多订单。

当库存减为零的时候很多用户发现抢到的订单支付不了了，这也就是所谓的“超卖”。也不能避免并发操作数据库磁盘 IO。

预扣库存

从上边两种方案的考虑，我们可以得出结论：只要创建订单，就要频繁操作数据库 IO。

那么有没有一种不需要直接操作数据库 IO 的方案呢，这就是预扣库存。先扣除了库存，保证不超卖，然后异步生成用户订单，这样响应给用户的速度就会快很多；那么怎么保证不少卖呢？用户拿到了订单，不支付怎么办？

我们都知道现在订单都有有效期，比如说用户五分钟内不支付，订单就失效了，订单一旦失效，就会加入新的库存，这也是现在很多网上零售企业保证商品不少卖采用的方案。

订单的生成是异步的，一般都会放到 MQ、Kafka 这样的即时消费队列中处理，订单量比较少的情况下，生成订单非常快，用户几乎不用排队。

扣库存的艺术

从上面的分析可知，显然预扣库存的方案最合理。我们进一步分析扣库存的细节，这里还有很大的优化空间，库存存在哪里？怎样保证高并发下，正确的扣库存，还能快速的响应用户请求？

在单机低并发情况下，我们实现扣库存通常是这样的：

为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多 IO，对数据库的操作又是阻塞的。

这种方式根本不适合高并发的秒杀系统。接下来我们对单机扣库存的方案做优化：本地扣库存。

我们把一定的库存量分配到本地机器，直接在内存中减库存，然后按照之前的逻辑异步创建订单。

改进过之后的单机系统是这样的：

这样就避免了对数据库频繁的 IO 操作，只在内存中做运算，极大的提高了单机抗并发的能力。

但是百万的用户请求量单机是无论如何也抗不住的，虽然 Nginx 处理网络请求使用 Epoll 模型，c10k 的问题在业界早已得到了解决。

但是 Linux 系统下，一切资源皆文件，网络请求也是这样，大量的文件描述符会使操作系统瞬间失去响应。

上面我们提到了 Nginx 的加权均衡策略，我们不妨假设将 100W 的用户请求量平均均衡到 100 台服务器上，这样单机所承受的并发量就小了很多。

然后我们每台机器本地库存 100 张火车票，100 台服务器上的总库存还是 1 万，这样保证了库存订单不超卖，下面是我们描述的集群架构：

问题接踵而至，在高并发情况下，现在我们还无法保证系统的高可用，假如这 100 台服务器上有两三台机器因为扛不住并发的流量或者其他的原因宕机了。那么这些服务器上的订单就卖不出去了，这就造成了订单的少卖。