電商減庫存存在的安全問題
@Override
public void deductStock(Map<Long, Integer> skuMap) {
for (Map.Entry<Long, Integer> entry : skuMap.entrySet()) {
Long skuId = entry.getKey();
Integer num = entry.getValue();
// 查詢sku
Sku sku = getById(skuId);
// 判斷庫存是否充足
if (sku.getStock() < num) {
// 如果不足，拋出異常
throw new LyException(400, "庫存不足！");
}
// 如果充足，扣減庫存 update tb_sku set stock = stock - 1, sold = sold + 1 where id = 1
Map<String,Object> param = new HashMap<>();
param.put("id", skuId);
param.put("num", num);
getBaseMapper().deductStock(param);
}
}
上面這樣的操作存在安全風險，因爲我們的代碼是允許多線程的環境，當多個用戶併發訪問時，先判斷庫存是否充足，會出現一種情況：
- 判斷的時候，庫存是充足的，但是在減庫存之前，有其它線程搶先一步，扣減庫存，導致庫存不足了，此時就會出現超賣現象！
思路1，同步鎖
按照以往的思路，我們應該怎麼做？
- 我們一般需要加同步鎖，synchronized,目的是讓多線程執行，從而保證線程安全，但是加Synchronized只能保證當前jvm內的線程安全。
- 如果搭建一個微服務集羣，同步鎖synchronized就失效了，原因是因爲線程所，在進程時會失效，因爲每個進程都有自己的鎖。
- 解決多進行安全的問題，必須使用進程鎖（分佈式鎖）：
![在這裏插入圖片描述]()
標題：分佈式鎖
分佈式鎖其實可以這樣理解爲：控制分佈式系統有序的去對共享資源進行操作，通過互斥保持一致性
舉個不恰當的例子：假設共享資源就是一個房子，裏面有各種各樣的書，分佈式系統就是要進屋子裏看書的那個人，分佈式鎖就是保證這房子裏面，只有一個門，並且一次只能一個人進去，而且門只有一把鑰匙，然後許多人進去看書，可以，排隊，第二個人沒有鑰匙，那就等着，等第一個人出來，然後你在拿這鑰匙進去，就這樣以此類推。
二：實現原理
- 互斥性
- 保證同一時間只要一個客戶端可以拿到鎖，也就是可以對共享資源進行操作
- 安全性
- 只有加鎖的服務纔能有解鎖的權限，也就是不能讓a加的鎖，bcd都可以解鎖，如果都能解鎖，那分佈式就沒有意義了
- 可能出現的情況就是a去查詢發現持有鎖，就在準備解鎖，這時候突然a持有的鎖過期了，然後b就去獲取鎖，因爲a鎖過期，b拿到鎖，這時候a繼續執行第二部進行解鎖如果不加校驗，就將b持有的鎖就給刪除了
避免死鎖 - 出現死鎖就會導致後續的任何服務都拿不到鎖，不能在對共享資源進行任何操作了
- 保證加鎖與解鎖操作是原子性操作
- 這個其實屬於是實現分佈式鎖的問題，假設a用redis實現分佈式鎖
- 假設枷鎖操作，操作步驟分爲兩步
- 設置key set（key ,value) 2：給key設置過期時間
- 假設現在a剛實現set後，程序崩了就導致了沒給key設置過期，時間就導致key一直存在就發生了死鎖
三.使用redis實現分佈式鎖
首先，爲了確保分佈式鎖可用，我們至少要確保鎖的實現同時滿足一下四個條件
-
互斥性，在任意時刻，只要一個客戶端能持有鎖
-
不會發生死鎖，即使有一個客戶端持有鎖的時候崩潰而沒有主動解鎖，也能保證後續其他客戶端能加鎖
-
具有容錯性，只要大部分的redis節點正常允許，客戶段就可以加鎖和解鎖
-
解鈴還須繫鈴人，枷鎖和解鎖必須是同一個客戶端，客戶端自己不能把別人加的鎖給解了。
可以看到，我們加鎖就一行代碼：jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)，這個set()方法一共有五個形參：
-
第一個爲key，我們使用key來當鎖，因爲key是唯一的。
-
第二個爲value，我們傳的是requestId，很多童鞋可能不明白，有key作爲鎖不就夠了嗎，爲什麼還要用到value？原因就是我們在上面講到可靠性時，分佈式鎖要滿足第四個條件解鈴還須繫鈴人，通過給value賦值爲requestId，我們就知道這把鎖是哪個請求加的了，在解鎖的時候就可以有依據。requestId可以使用UUID.randomUUID().toString()方法生成。
-
第三個爲nxxx，這個參數我們填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即當key不存在時，我們進行set操作；若key已經存在，則不做任何操作；
-
第四個爲expx，這個參數我們傳的是PX，意思是我們要給這個key加一個過期的設置，具體時間由第五個參數決定。
-
第五個爲time，與第四個參數相呼應，代表key的過期時間。
總的來說，執行上面的set()方法就只會導致兩種結果：1. 當前沒有鎖（key不存在），那麼就進行加鎖操作，並對鎖設置個有效期，同時value表示加鎖的客戶端。2. 已有鎖存在，不做任何操作。
心細的童鞋就會發現了，我們的加鎖代碼滿足我們可靠性裏描述的三個條件。首先，set()加入了NX參數，可以保證如果已有key存在，則函數不會調用成功，也就是隻有一個客戶端能持有鎖，滿足互斥性。其次，由於我們對鎖設置了過期時間，即使鎖的持有者後續發生崩潰而沒有解鎖，鎖也會因爲到了過期時間而自動解鎖（即key被刪除），不會發生死鎖。最後，因爲我們將value賦值爲requestId，代表加鎖的客戶端請求標識，那麼在客戶端在解鎖的時候就可以進行校驗是否是同一個客戶端。由於我們只考慮Redis單機部署的場景，所以容錯性我們暫不考慮。
思路2，數據庫排它鎖
數據庫鎖簡單來說有兩種：
- 共享鎖：讀操作時會開啓共享鎖，此時大家都可以查詢
- 排他鎖（互斥鎖）：一般是寫操作會開啓排它鎖，此時其他事務無法獲取共享鎖或排它鎖，會阻塞
要保證安全，必須排它鎖
但是我們之前的業務是先查詢sku(讀），然後判斷是否充足，然後減庫存（寫），這樣就會導致多個請求同時查詢到一樣的庫存，減庫存還是有安全問題
我們必須在查詢時加排他鎖，怎麼辦
- 可以通過select …for update語法來開啓，但時我們要加鎖的商品不止一個，此時加鎖就是範圍鎖，甚至時表鎖，性能會有較大的影響
思路3：樂觀鎖
上述思路1和思路2都是枷鎖，實現互斥，保證線程的安全，我們稱之爲悲觀鎖。
- 悲觀鎖：認爲線程安全問題一定會發生，因此會加鎖保證線程串行執行，從而保證安全，我們爲了追求性能，可以使用樂觀鎖的機制
- 樂觀鎖，認爲線程安全的問題一定會發生，因爲允許許多線程並執行，一般會在執行那一刻進行判斷和比較，然後根據是否存在風險來決定是否執行操作
- 舉例說明，可以給庫存表加一個字段，叫version
id stock version
10 10 1
執行更新前，先查詢庫存及version
然後判斷庫存是否充足，如果充足，執行sql
update tb_stock set stock = stock - #{num}, version = version + 1 WHERE id = #{id} AND version = 1
樂觀鎖就先比較執行的思路，其實就是CAS(compare and set)的思想。
CAS的思想在很多地方都使用，例如
- JDK的JUC包下的AtomicInteger,AtomicLong等等
- Redis的watch,也是樂觀鎖,CAS原理
簡化：我們在減庫存中，可以用stock來代替version,執行sql時判斷stock是否跟自己查詢到一樣
update tb_stock set stock = stock - 1 WHERE id = 10 AND stock = 10
思路4：繼續簡化
我們可以不查詢庫存，直接執行sql,在sql語句中做判斷
語句是這樣的
update tb_stock set stock = stock - 1 WHERE id = 10 AND stock >= 1
思路5：繼續簡化
我們最終的目的是，庫存不能超賣，不能爲負數，因爲我們可以設置stock字段爲無符號整數，數據庫自動會寫入數據字段，如果爲負，會拋出異常，我們就無需枷鎖或任何其他判斷了
