前言
商品交易是各大互联网交易平台最核心的功能之一，而秒杀系统中的超卖是高并发场景下出现的典型问题，本文把整个交易流程简化为只有一个下单操作，讨论如何如何用redis提供分布式锁解决超卖问题。
背景
电商平台都是以集群模式向外提供服务，每个服务都是由n个节点形成分布式支撑达成高可用和高性能，每个节点上的用户都可以在商品销售时进行下单操作，并发争抢商品这个公共资源，显然是要引入同步机制限制同时只能有一个用户修改商品数量，否则就会出现超卖问题。 而一般而言服务基本都是无状态的，数据是存放在redis集群中，可以直接利用redis实现分布式锁。
代码
一个典型的下单代码流程如下
func deductStock(){
stock := redisConn.Do("get", "shopId")
if stock > 0 {
stock = stock - 1
redisConn.Do("set", "shopId", stock)
fmt.Println("success")
}else{
fmt.Println("fail")
}
}
先从redis读取某个商品当前库存值，大于0的话进行扣除，并回写到redis，否则扣除失败。
一般而言，高并发服务每个节点都是多线程同时运行，即使只有一个服务节点运行，在不加锁的情况下直接调用下单函数都会出现超卖问题，更不用说多个服务节点并行调用。
解决方案1
利用redis操作原子性，在下单前先再redis设置标记，设置标记相当于加锁的作用，阻挡其他用户修改库存，
修改代码后如下
func deductStock(){
result := redisConn.Do("set", "shopIdLock",1,"ex",10,"nx)
if !result{
return errcode
}
defer redisConn.send("del","shopIdLock")
stock := redisConn.Do("get", "shopId")
if stock > 0 {
stock = stock - 1
redisConn.Do("set", "shopId", stock)
fmt.Println("success")
}else{
fmt.Println("fail")
}
}
新增的redis操作代码意思是，假如shopIdLock值不存在，则进行设置，否则返回错误码提示，
设置超时值是为了防止下面逻辑出错导致无法删除shopIdLock的值。
显然，这个redis的值充当了锁的作用，一旦标记被设置，所有其他调用该函数的线程都无法对库存进行操作。
解决方案1可能存在的问题
当下单函数执行得很快，这个方案是没有问题的，但是当下单函数远比本文例子复杂，假如还涉及到一些sql查询操作，用了15s才把下单流程跑完，那么问题就来了，shopIdLock的值在10s后会因为超时被redis删除，此时第二个线程成功设置shopIdLock的值，进行下单操作，这时锁就失效了，再过5s后，第一个线程执行完成，把shopIdLock的值从redis删除，第三个线程成功设置shopIdLock的值，进行下单操作，锁继续失效，到最后就很可能会出现超卖问题。 即使把10s改大点，当你无法判断下单流程时长的时候，问题依然可能存在，而且一旦出现报错，其他购买商品的线程只能等待shopIdLock超时删除了，严重降低并发度。
解决方案2
当某个线程成功设置 锁后，再开辟一个线程定时检查这把锁是否已经解锁，例如设置锁的超时时间为30s，那么定时检查间隔可以设置为 1/3 * 30 = 10s，到达检查点时，发现锁依然存在，则将超时时间延长10s，如果锁不存在则代表完成解锁，定时任务可以释放，线程关闭。
提高锁的并发性能
假如有1w个用户并发下单，到达redis处为了加锁都变成了串行模式，并发变成串行。那么为了提高并发度，可以将锁进行分段。例如锁的key为shopIdLock，将锁分成10段，key依次为
shopIdLock_1 ~ shopIdLock10，将可售商品数量也分成10份分配到每把锁上，当用户尝试下单时，用均衡算法从10把锁中选1把进行加锁，理论上并发度提高了10倍，同理将锁分成100段就可以提高100倍并发度。
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