在电子商务和零售行业中，商品库存管理是确保顾客满意度、维护企业信誉及优化供应链效率的关键环节。尤其是在快速消费的市场环境中，库存的实时抵扣与防止超卖策略显得尤为重要。本文将探讨商品购买过程中库存抵扣的具体操作。

在商品购买的过程中，库存的抵扣过程，一般操作如下：

1、select根据商品id查询商品的库存。

2、根据下单的数量，计算库存是否足够，如果存库不足则抛出库存不足的异常，如果库存足够，则减去扣除的库存得到最新的库存剩余值。

3、set设置最新的库存剩余值。

上述过程的伪代码如下：

// 根据商品id获取商品剩余库存
select stock_remaing from stock_table where id=${goodsId};
 
// 操作库存
// 比较库存
if(stock_remaing <quantity){
   // 抛出库存不足的异常
}
else{
  // 抵扣以后的库存值
  int new_stock=stock_remaing - quantity;
}
 
// 根据商品id设置计算后的库存
update stock_table  set stock_remaing =${new_stock} id=${goodsId};

并发修改数据库存超卖

如果数据库事务的隔离级别不是串行化（serializable），根据事务的特性，在并发修改的时候，可能会出现写覆盖的问题。

假设，商品的剩余库存stock_remaing 为100，客户A下单20，客户B下单30，在并发扣库存的时候，可能存在超卖。如果客户A和客户B同时获取剩余库存为100，则会出现事务后提交的值会覆盖前一个客户提交的值，有可能剩余的库存是80或者70。

流程如下：

加锁更新存库

为了在事务控制中，防止写覆盖，你会想到使用select for update的方式，将该商品的库存锁住，然后执行余下的操作。

流程如下：

以上，使用悲观锁方式，在分布式服务中，如果并发的情况比较高的时候，扣减库存的操作是串行操作，效率很低。
使用乐观锁的方式更新

在更新的时候，使用（CAS+版本号更新）+重试条件（重试次数或者重试时间限制）乐观锁的方式更新库存（乐观锁的操作过程可以参考使用Spring AOP+注解基于CAS方式实现java的乐观锁）。此时，如果，客户A和客户B同时读取到库存剩余100，在更新的时候，有一个操作会失败。
流程如下：

该种方式可以大大提高并发性，也可以保证数据的一致性；通过重试次数和重试时间的条件控制，可以防止过多的重试带来的数据库压力。

可以使用直接递减的方式执行么？

在抵扣库存的时候，有的人提议不执行select，计算，set三段式的操作，直接扣减的方式，并且对于扣减到小于零的情况作了判断。
伪代码如下：

update stock_table set remaing_stock=remaing_stock-${quantity} 
where id =商品id
and remaing_stock>${quantity};

在分布式服务调用中，因为网络异常，获取服务器异常，可能在微服务调用时，存在服务重试。例如，场景的网关超时，服务重试机制。此时，该种方式不满足幂等性，而存在多扣的情况。例如，同一用户扣减库存时，服务重试，极端情况下，该用户扣减库存操作执行多次，则就出现了商品超卖。

可以使用redis进行库存的抵扣么？

答案是可以使用redis的事务性扣减余额，但在CAS机制上比mysql没有优势，高性能是因为其内存存储的原因，带来的副作用是数据有丢失风险。

写在最后
防止超卖不仅是技术挑战，也是优化用户体验、提升品牌信任度的重要途径。随着技术的进步和市场需求的变化，电商企业还需持续探索和实践更为高效、灵活的库存管理解决方案，以适应日益复杂的商业环境。在未来的零售业发展中，那些能够精准掌握库存动态、提供无缝购物体验的企业，无疑将在激烈的市场竞争中占据有利地位。因此，不断优化库存抵扣流程，强化超卖防范机制，将是每一家电商企业持续成长和成功的关键所在。