大思路实战指南：手把手教你解决核心难题

发现严重问题

那天半夜三点被手机警报震醒，后台库存显示负三万件！头皮直接麻了，鞋都穿反了跑去开电脑。查日志发现是零点大促的秒杀活动，库存直接穿底，用户付了钱没货发，客服电话快被打爆。

第一次瞎折腾

第一反应是锁库存呗。吭哧吭哧给数据库热点商品加行级锁，上线后更完蛋。每秒订单量从五千暴跌到两百，服务器CPU直接飙红。用户骂街弹窗“系统繁忙”的频率比我眨眼还快。

• 加锁测试结果：压测工具刚启动十秒，订单库连接池直接撑爆
• 监控数据：200台服务器集体告警，磁盘IO爆满99%
• 客服反馈：投诉量激增300%，骂人词汇量丰富到能出词典

拆解真实瓶颈

蹲机房盯着监控图看了一天，发现坑在数据库写竞争。每次扣库存都要锁整条记录，十万个人抢一件商品时，数据库快被拆散架了。想起来去年在Redis做过计数器实验，抓过笔记本就画流程图：

1. 把库存数预加载到Redis集群里
2. 用户下单先走Redis原子减1
3. 减成功才放行到数据库



4. 搞个定时任务把Redis和数据库对账

掉进缓存大坑

部署完美滋滋点了杯奶茶，结果用户疯狂投诉“库存充足却下单失败”。一查Redis监控傻眼了，热点Key被打出火星子。单台Redis扛不住十万并发扣减，请求直接堆积到超时。

凌晨三点拍大腿想到方案：

• 把单个商品库存拆成100份，散落到不同Redis节点
• 客户端随机选个分片操作
• 库存总量=所有分片值之和

异步化救命

第二天压测时数据库又报警了。虽然拦截了80%无效请求，但剩下两万笔/秒写库还是顶不住。赶紧把下单流程拆成两段：

1. Redis扣减成功后，先丢进Kafka队列
2. 消费者慢慢往数据库落库存
3. 前端显示“订单处理中”

最终效果验证

大促当天蹲在监控大屏前啃指甲：

• Redis集群分片值波浪状下降，平稳得很
• Kafka积压消息始终保持在五千以内
• 数据库写连接池使用率没超过30%
• 超卖归零！客服工单量暴跌90%

血泪经验总结

核心难题解法三要素：1）别信客户端请求量；2）用中间件削平流量尖刺，像快递柜取件不堵仓库；3）能异步的步骤坚决拆出去。现在看那些用Go写库存服务的公司，十家有八家还在用*硬扛，想想就替他们膝盖疼。