深圳的某个办公室内，一枚长相帅气的程序员正在努力的搬砖。老板火急火燎的走到跟前对我说：“最近我们接到了一大批用户反馈说下完单后没有及时发货，已经有很多用户投诉了，你赶快去处理一下 ” 我急忙点头说好。然后开始检查订单数据，通过数据发现库存系统中某些商品的剩余数量竟然是负数，所以才导致无法发货（废话，库存都没有了还怎么发货。。），于是我把代码上上下下左左右右检查了几遍，竟然没发现任何问题，然后又不信邪的在测试环境试了几遍，还是没有发现。。。这个时候我的心里大概是这个样子的
正在我头痛欲裂、怀疑人生时，碰到了运维老哥，运维老哥告诉我，最近系统更改了的部署方案，由之前的单节点部署方案变成了分布式集群部署方案。
噢噢噢！原来如此，我想我知道问题所在了。
单节点部署方案
用户下单流程
- 用户发起下单请求
- 查询库存是否充足
- 库存充足则生成订单并扣减库存
（此处存在分布式事务的问题，本文不予讨论） - 响应用户下单成功或失败
单节点部署在并发量很小的时候还是挺正常的，整个流程的响应速度也算乐观，但是订单系统或库存系统其中任意一台服务down掉，都会中断整个业务流程。（耦合度过高，存在单点故障）。
因此才决定要改用分布式集群部署方案解决单点故障，提高系统可用性。
系统耦合性的问题可以通过中间件处理，本文不予讨论。
需要注意的是，这里的库存系统需要通过synchronized来控制并发操作的，否则此方案依然会出现线程安全问题
分布式集群部署方案
改用分布式集群部署方案后的流程图如上所示，看起来只是将订单系统与库存系统多部署了几个节点而已，但是这样在整个业务流程上却有所不同，首先我们先来分析一下此方案为什么会出现线程安全问题。场景如下
- 小何、小黄同时向订单系统进行下单，由于订单系统的负载均衡策略，将小何的请求交给了订单系统1去处理，小黄的请求交给了订单系统2去处理
- 订单系统1查询了库存系统1，发现库存充足
- 订单系统2查询了库存系统2，发现库存充足
- 订单系统1、订单系统2都发现库存充足，于是分别通知库存系统1、库存系统2进行扣减库存，这就导致了库存系统中商品数量被扣减为负数的情况，也叫做库存超卖现象。
出现这个问题的根本原因是分布式集群节点之间无法共享synchronized锁。既然问题已经分析出来了，那么解决问题方案自然就呼之欲出了。我们可以使用一把能够跨应用共享的分布式锁，锁住扣减库存的过程，这样一来在订单系统扣减库存的过程中，就不允许有其他的订单系统执行相同的操作。这样就可以保证了分布式集群环境下的线程安全性问题。
for(int i=0;i<3;i++){
System.out.print("重要的事情说三遍：求点赞、求关注、求分享！！！");
}
