库存领域核心能力--库存预占 建设实践

在电商系统的库存管理中，库存预占是一个至关重要的环节。当消费者拍下商品订单后，系统需要立即为该订单预留库存，这就是所谓的库存预占。然而，在秒杀、直播促销等高并发场景下，库存预占面临着严峻的挑战。

京东的技术团队在实践中发现，常规的数据库预占方案只能支撑每秒50次左右的预占请求，而实际业务峰值可能达到数百次每秒。这种性能瓶颈可能导致热点商品的预占响应时间（TP99）飙升，甚至影响系统的稳定性。

面对这一挑战，京东团队提出了三种解决方案：异步限流、商品库存横向拆分和使用缓存抗写流量。异步限流通过减缓预占操作速度来缓解性能压力，但可能需要改造业务流程。商品库存横向拆分则通过将库存数据拆分到多个表或行中来提升处理能力，但存在业务有损的风险。最终，团队选择了使用缓存（如Redis）来替代数据库进行预占操作，成功将热点商品预占的TPS提升到1200次/秒，TP99降低到130ms，仅为原来的4.3%。

然而，使用缓存带来了新的挑战——如何保证缓存和数据库之间的数据一致性。京东团队通过以下措施解决了这一问题：

1. 初始化流程中使用锁定数据库库存加Redis事务的方式来保障一致性。
2. 数据同步流程中使用消息队列重试和任务系统兜底来确保同步完成。
3. 引入缓存操作量数据，通过多次比对来尽量消除延迟影响。

此外，团队还通过锁排序的方式来避免死锁问题，确保在高并发场景下系统的稳定运行。

京东的实践表明，库存预占能力的建设不仅需要技术创新，还需要对业务场景的深入理解。通过将缓存技术与数据库紧密结合，京东成功构建了一个既能应对高并发挑战，又能保证数据一致性的库存预占系统。这一实践为其他电商平台提供了宝贵的参考经验，展示了技术如何赋能业务，提升用户体验。