电商订单扣库存难题：分布式事务解决方案精解

后端

2023-10-11 13:42:10

电商行业的蓬勃发展，订单量剧增的同时，也带来了棘手的订单处理难题——下单扣库存 。如何确保扣减库存与订单处理的原子性，是电商技术架构中的关键挑战。

分布式事务 是解决此难题的常用方案。它通过引入协调器 的角色，协调分布式系统中多个服务的执行，确保事务的ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。

然而，分布式事务也面临着一些缺点：

性能损耗： 协调器会带来额外的通信和协调开销，降低系统性能。
最终一致性： 异步解决方案（如消息队列）在数据同步上存在延迟，导致数据暂时不一致。
复杂性： 实施分布式事务需要对系统进行大量改动，增加了开发和维护难度。

TCC（Try-Confirm-Cancel）解决方案

为了克服上述缺点，TCC（Try-Confirm-Cancel） 解决方案应运而生。TCC是一种最终一致性 的分布式事务方案，其主要思想是将事务分为三个阶段：

Try： 预留资源，执行业务逻辑并预扣库存。
Confirm： 确认事务，正式扣减库存并更新订单状态。
Cancel： 回滚事务，释放预扣的库存并撤销订单。

TCC的优点 ：

高性能： 无需协调器，避免了性能损耗。
最终一致性： 在分布式系统故障时，数据最终会达到一致性。
可逆性： Try和Cancel操作可确保资源释放和业务回滚。

技术指南

步骤 1：预留库存

// 库存预扣方法
public boolean tryReserveStock(Order order) {
    // 预扣库存
    int reservedStock = inventoryDao.reserveStock(order.getItemId(), order.getQuantity());
    return reservedStock > 0;
}

步骤 2：确认事务

// 确认事务方法
public boolean confirmOrder(Order order) {
    // 扣减库存
    int reservedStock = inventoryDao.reduceStock(order.getItemId(), order.getQuantity());
    // 更新订单状态
    orderDao.updateOrderStatus(order.getId(), OrderStatus.CONFIRMED);
    return reservedStock > 0;
}

步骤 3：回滚事务

// 回滚事务方法
public boolean cancelOrder(Order order) {
    // 释放预扣库存
    int reservedStock = inventoryDao.releaseStock(order.getItemId(), order.getQuantity());
    // 更新订单状态
    orderDao.updateOrderStatus(order.getId(), OrderStatus.CANCELED);
    return reservedStock > 0;
}