只能用分布式锁，也能搞定每秒上千订单的高并发优化？
今天给大家聊一个有意思的话题： 每秒上千订单场景下，如何对分布式锁的并发能力进行优化？
背景引入
首先，我们一起来看看这个问题的背景？
前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题：
假如下单时，用分布式锁来防止库存超卖，但是是每秒上千订单的高并发场景，如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景？
他说他当时没答上来，因为没做过没什么思路。其实我当时听到这个面试题心里也觉得有点意思，因为如果是我来面试候选人的话，应该会给的范围更大一些。
比如让面试的同学聊一聊电商高并发秒杀场景下的库存超卖解决方案，各种方案的优缺点以及实践，进而聊到分布式锁这个话题。
因为库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis 原子操作，等等吧。
但是既然那个面试官兄弟限定死了用分布式锁来解决库存超卖，我估计就是想问一个点：在高并发场景下如何优化分布式锁的并发性能。
我觉得，面试官提问的角度还是可以接受的，因为在实际落地生产的时候，分布式锁这个东西保证了数据的准确性，但是他天然并发能力有点弱。
刚好我之前在自己项目的其他场景下，确实是做过高并发场景下的分布式锁优化方案，因此正好是借着这个朋友的面试题，把分布式锁的高并发优化思路，给大家来聊一聊。
库存超卖现象是怎么产生的？
先来看看如果不用分布式锁，所谓的电商库存超卖是啥意思？大家看看下面的图：
这个图，其实很清晰了，假设订单系统部署两台机器上，不同的用户都要同时买 10 台 iphone，分别发了一个请求给订单系统。接着每个订单系统实例都去数据库里查了一下，当前 iphone 库存是 12 台。
俩大兄弟一看，乐了，12 台库存大于了要买的 10 台数量啊！于是乎，每个订单系统实例都发送 SQL 到数据库里下单，然后扣减了 10 个库存，其中一个将库存从 12 台扣减为 2 台，另外一个将库存从 2 台扣减为-8 台。
现在完了，库存出现了负数！泪奔啊，没有 20 台 iphone 发给两个用户啊！这可如何是好。
用分布式锁如何解决库存超卖问题？
我们用分布式锁如何解决库存超卖问题呢？其实很简单，回忆一下上次我们说的那个分布式锁的实现原理：
同一个锁 key，同一时间只能有一个客户端拿到锁，其他客户端会陷入无限的等待来尝试获取那个锁，只有获取到锁的客户端才能执行下面的业务逻辑。
代码大概就是上面那个样子，现在我们来分析一下，为啥这样做可以避免库存超卖？
大家可以顺着上面的那个步骤序号看一遍，马上就明白了。从上图可以看到，只有一个订单系统实例可以成功加分布式锁，然后只有他一个实例可以查库存、判断库存是否充足、下单扣减库存，接着释放锁。
释放锁之后，另外一个订单系统实例才能加锁，接着查库存，一下发现库存只有 2 台了，库存不足，无法购买，下单失败。不会将库存扣减为-8 的。
有没有其他方案可以解决库存超卖问题？
当然有啊！比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，异步队列分散，Redis 原子操作，等等，很多方案，我们对库存超卖有自己的一整套优化机制。
但是前面说过了，这篇文章就聊一个分布式锁的并发优化，不是聊库存超卖的解决方案，库存超卖只是一个业务场景而已。
分布式锁的方案在高并发场景下
好，现在我们来看看，分布式锁的方案在高并发场景下有什么问题？
问题很大啊！兄弟，不知道你看出来了没有。分布式锁一旦加了之后，对同一个商品的下单请求，会导致所有客户端都必须对同一个商品的库存锁 key 进行加锁。
比如，对 iphone 这个商品的下单，都必对“iphone_stock”这个锁 key 来加锁。这样会导致对同一个商品的下单请求，就必须串行化，一个接一个的处理。大家再回去对照上面的图反复看一下，应该能想明白这个问题。
假设加锁之后，释放锁之前，查库存 -> 创建订单 -> 扣减库存，这个过程性能很高吧，算他全过程 20 毫秒，这应该不错了。
那么 1 秒是 1000 毫秒，只能容纳 50 个对这个商品的请求依次串行完成处理。比如一秒钟来 50 个请求，都是对 iphone 下单的，那么每个请求处理 20 毫秒，一个一个来，最后 1000 毫秒正好处理完 50 个请求。
大家看一眼下面的图，加深一下感觉。
所以看到这里，大家起码也明白了，简单的使用分布式锁来处理库存超卖问题，存在什么缺陷。
缺陷就是同一个商品多用户同时下单的时候，会基于分布式锁串行化处理，导致没法同时处理同一个商品的大量下单的请求。
这种方案，要是应对那种低并发、无秒杀场景的普通小电商系统，可能还可以接受。因为如果并发量很低，每秒就不到 10 个请求，没有瞬时高并发秒杀单个商品的场景的话，其实也很少会对同一个商品在一秒内瞬间下 1000 个订单，因为小电商系统没那场景。
如何对分布式锁进行高并发优化？
好了，终于引入正题了，那么现在怎么办呢？
面试官说，我现在就卡死，库存超卖就是用分布式锁来解决，而且一秒对一个 iphone 下上千订单，怎么优化？
现在按照刚才的计算，你一秒钟只能处理针对 iphone 的 50 个订单。
其实说出来也很简单，相信很多人看过 java 里的 ConcurrentHashMap 的源码和底层原理，应该知道里面的核心思路，就是 分段加锁！
把数据分成很多个段，每个段是一个单独的锁，所以多个线程过来并发修改数据的时候，可以并发的修改不同段的数据。不至于说，同一时间只能有一个线程独占修改 ConcurrentHashMap 中的数据。
另外，Java 8 中新增了一个 LongAdder 类，也是针对 Java 7 以前的 AtomicLong 进行的优化，解决的是 CAS 类操作在高并发场景下，使用乐观锁思路，会导致大量线程长时间重复循环。
LongAdder 中也是采用了类似的分段 CAS 操作，失败则自动迁移到下一个分段进行 CAS 的思路。
其实分布式锁的优化思路也是类似的，之前我们是在另外一个业务场景下落地了这个方案到生产中，不是在库存超卖问题里用的。
但是库存超卖这个业务场景不错，很容易理解，所以我们就用这个场景来说一下。大家看看下面的图：
其实这就是分段加锁。你想，假如你现在 iphone 有 1000 个库存，那么你完全可以给拆成 20 个库存段，要是你愿意，可以在数据库的表里建 20 个库存字段，比如 stock_01，stock_02，类似这样的，也可以在 redis 之类的地方放 20 个库存 key。
总之，就是把你的 1000 件库存给他拆开，每个库存段是 50 件库存，比如 stock_01 对应 50 件库存，stock_02 对应 50 件库存。
接着，每秒 1000 个请求过来了，好！此时其实可以是自己写一个简单的随机算法，每个请求都是随机在 20 个分段库存里，选择一个进行加锁。
bingo！这样就好了，同时可以有最多 20 个下单请求一起执行，每个下单请求锁了一个库存分段，然后在业务逻辑里面，就对数据库或者是 Redis 中的那个分段库存进行操作即可，包括查库存 -> 判断库存是否充足 -> 扣减库存。
这相当于什么呢？相当于一个 20 毫秒，可以并发处理掉 20 个下单请求，那么 1 秒，也就可以依次处理掉 20 * 50 = 1000 个对 iphone 的下单请求了。
一旦对某个数据做了分段处理之后，有一个坑大家一定要注意：就是如果某个下单请求，咔嚓加锁，然后发现这个分段库存里的库存不足了，此时咋办？
这时你得自动释放锁，然后立马换下一个分段库存，再次尝试加锁后尝试处理。这个过程一定要实现。
分布式锁并发优化方案有没有什么不足？
不足肯定是有的，最大的不足，大家发现没有，很不方便啊！实现太复杂了。
首先，你得对一个数据分段存储，一个库存字段本来好好的，现在要分为 20 个分段库存字段；
其次，你在每次处理库存的时候，还得自己写随机算法，随机挑选一个分段来处理；
最后，如果某个分段中的数据不足了，你还得自动切换到下一个分段数据去处理。
这个过程都是要手动写代码实现的，还是有点工作量，挺麻烦的。
不过我们确实在一些业务场景里，因为用到了分布式锁，然后又必须要进行锁并发的优化，又进一步用到了分段加锁的技术方案，效果当然是很好的了，一下子并发性能可以增长几十倍。
该优化方案的后续改进
以我们本文所说的库存超卖场景为例，你要是这么玩，会把自己搞的很痛苦！
再次强调，我们这里的库存超卖场景，仅仅只是作为演示场景而已，以后有机会，再单独聊聊高并发秒杀系统架构下的库存超卖的其他解决方案。
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