1.问题引入
电商这类购物网站，涉及到多张数据表的IO操作，针对购物来说，用户将商品加入购物车时，会判断购买数量是否小于商品库存，这样才能成功加入购物车。同理，当用户提交订单时，通常的逻辑是：先判断购物车的每一个商品的购买数量是否小于库存量。如果小于库存量，表示可以提交订单，然后修改库存值，更新销量值。否则订单就会创建失败，返回库存不足的提示。但判断数量是否低于库存量，再到更新库存信息和销量信息时，中间的时间间隔，很可能出现第二个用户也选择了该商品，并且也保存订单成功。
在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时，先查询商品库存，再修改商品库存，会出现资源竞争问题，导致库存的最终结果出现异常。
2.解决办法：
- 悲观锁
当查询某条记录时，即让数据库为该记录加锁，锁住记录后别人无法操作，使用类似如下语法
select stock from tb_sku where id=1 for update;
SKU.objects.select_for_update().get(id=1)
悲观锁类似于我们在多线程资源竞争时添加的互斥锁，容易出现死锁现象，采用不多。
- 乐观锁
**乐观锁并不是真实存在的锁，而是在更新的时候判断此时的库存是否是之前查询出的库存，如果相同，表示没人修改，可以更新库存，否则表示别人抢过资源，不再执行库存更新。**类似如下操作
update tb_sku set stock=2 where id=1 and stock=7;
SKU.objects.filter(id=1, stock=7).update(stock=2)
- 任务队列
将下单的逻辑放到任务队列中（如celery），将并行转为串行，所有人排队下单。比如开启只有一个进程的Celery，一个订单一个订单的处理。
3.使用乐观锁解决超卖问题部分代码
def create(self, validated_data):
"""
保存订单
"""
# 获取当前下单用户
user = self.context['request'].user
# 组织订单编号 20170903153611+user.id
# timezone.now() -> datetime
order_id = timezone.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') + ('%09d' % user.id)
address = validated_data['address']
pay_method = validated_data['pay_method']
# 生成订单
with transaction.atomic():
# 创建一个保存点
save_id = transaction.savepoint()
try:
# 创建订单信息
order = OrderInfo.objects.create(
order_id=order_id,
user=user,
address=address,
total_count=0,
total_amount=Decimal(0),
freight=Decimal(10),
pay_method=pay_method,
status=OrderInfo.ORDER_STATUS_ENUM['UNSEND'] if pay_method == OrderInfo.PAY_METHODS_ENUM['CASH'] else OrderInfo.ORDER_STATUS_ENUM['UNPAID']
)
# 获取购物车信息
redis_conn = get_redis_connection("cart")
redis_cart = redis_conn.hgetall("cart_%s" % user.id)
cart_selected = redis_conn.smembers('cart_selected_%s' % user.id)
# 将bytes类型转换为int类型
cart = {}
for sku_id in cart_selected:
cart[int(sku_id)] = int(redis_cart[sku_id])
# # 一次查询出所有商品数据
# skus = SKU.objects.filter(id__in=cart.keys())
# 处理订单商品
sku_id_list = cart.keys()
for sku_id in sku_id_list:
while True:
sku = SKU.objects.get(id=sku_id)
sku_count = cart[sku.id]
# 判断库存
origin_stock = sku.stock # 原始库存
origin_sales = sku.sales # 原始销量
if sku_count > origin_stock:
transaction.savepoint_rollback(save_id)
raise serializers.ValidationError('商品库存不足')
# 用于演示并发下单
# import time
# time.sleep(5)
# 减少库存
# sku.stock -= sku_count
# sku.sales += sku_count
# sku.save()
new_stock = origin_stock - sku_count
new_sales = origin_sales + sku_count
# 根据原始库存条件更新，返回更新的条目数，乐观锁
ret = SKU.objects.filter(id=sku.id, stock=origin_stock).update(stock=new_stock, sales=new_sales)
if ret == 0:
continue
# 累计商品的SPU 销量信息
sku.goods.sales += sku_count
sku.goods.save()
# 累计订单基本信息的数据
order.total_count += sku_count # 累计总金额
order.total_amount += (sku.price * sku_count) # 累计总额
# 保存订单商品
OrderGoods.objects.create(
order=order,
sku=sku,
count=sku_count,
price=sku.price,
)
# 更新成功
break
# 更新订单的金额数量信息
order.total_amount += order.freight
order.save()
except serializers.ValidationError:
raise
except Exception as e:
logger.error(e)
transaction.savepoint_rollback(save_id)
raise
# 提交事务
transaction.savepoint_commit(save_id)
# 更新redis中保存的购物车数据
pl = redis_conn.pipeline()
pl.hdel('cart_%s' % user.id, *cart_selected)
pl.srem('cart_selected_%s' % user.id, *cart_selected)
pl.execute()
return order
4.使用乐观锁需要修改MySQL的事务隔离级别
事务隔离级别指的是在处理同一个数据的多个事务中，一个事务修改数据后，其他事务何时能看到修改后的结果。
MySQL数据库事务隔离级别主要有四种：
- Serializable 串行化，一个事务一个事务的执行
- Repeatable read 可重复读，无论其他事务是否修改并提交了数据，在这个事务中看到的数据值始终不受其他事务影响
- Read committed 读取已提交，其他事务提交了对数据的修改后，本事务就能读取到修改后的数据值
- Read uncommitted 读取为提交，其他事务只要修改了数据，即使未提交，本事务也能看到修改后的数据值。
MySQL数据库默认使用可重复读（ Repeatable read），而使用乐观锁的时候，如果一个事务修改了库存并提交了事务，那其他的事务应该可以读取到修改后的数据值，所以不能使用可重复读的隔离级别，应该修改为读取已提交Read committed。
修改方法：
cd /etc/mysql/mysql.conf.d/
sudo vim mysqld.conf
可在末尾添加：transaction-isolation=READ-COMMITTED
