本文探讨了高并发系统中的库存扣减问题，提出结合Redis缓存和MySQL数据库的分布式库存管理方案。通过分片和异步更新机制，解决了超卖和数据倾斜问题，提升了系统的并发能力和性能。

本文从电商业务场景出发，分享了从Java单体锁到分布式环境下的锁实践，以及“超卖”现象可能带来的不满。

超卖和分布式锁解决方案 背景 要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的： 大量用户同一时间访问，造成瞬时访问量激增。 数据库的并发读写激增，导致负载非常高。 请求数远大于库存数，只有部分人才能秒杀成功。 当然，这篇文章不具体讲秒杀系统的设计了，主要讲一讲在秒杀系统中的一环——Redis分布式锁。虽然商家都希望自己的东西卖的越多越好，但是大多数...

快消品代理遭遇超卖缺货危机时，团队提出四种应对方案：拖延发货、用低价替代品安抚客户、用高价替代品提升满意度或直接退款。最终根据买家地址、信用记录和沟通情况分类处理，同时预留备用商品应对紧急订单。灵活组合策略既降低损失又维护了店铺数据与客户关系。