基于外卖霸王餐API的实时库存缓存模型：如何在10秒内感知券耗尽？
在外卖平台的霸王餐营销活动中，试吃券通常按门店或城市设置有限库存。一旦库存耗尽，系统需迅速停止对外展示或发放资格，避免用户领取失败引发体验下降甚至投诉。然而，由于API调用存在延迟、数据库写入非实时同步等问题，传统轮询或被动查询方式往往导致“超发”或“空耗”现象。如何在10秒内精准感知券库存耗尽，成为高并发营销场景下的关键技术挑战。本文介绍一种结合缓存预扣、事件驱动与主动探测的实时库存模型。
一、问题根源：强依赖数据库查询的滞后性
多数系统在用户请求领券时，直接查询数据库中的剩余库存字段。但在高并发下，频繁读写不仅造成数据库压力，更因事务隔离级别和主从同步延迟，导致多个请求同时读到“库存>0”，最终超发。即使引入Redis缓存，若仅在发券成功后异步更新缓存，仍存在数秒至数十秒的窗口期，无法满足“秒级感知”需求。
二、核心思路：缓存前置 + 原子预扣
解决方案的关键在于将库存管理从“事后更新”转变为“事前预占”。具体做法如下：
- 活动启动时，将各门店/城市的初始库存加载至Redis，使用 HASH 或 STRING 结构存储，如 trial_stock:{activity_id}:{shop_id} = 50；
- 用户发起领券请求时，先通过 Redis 的 DECR 或 Lua 脚本原子操作尝试扣减库存；若结果 ≥ 0，则允许继续调用平台API发券；若 < 0，则立即返回“已抢光”；
- 无论发券成功与否，均通过补偿机制校正缓存（如失败则 INCR 回滚）。
该模型确保所有并发请求在毫秒级内完成库存判断，从根本上避免超发。
三、实时感知耗尽：事件+心跳双保险
为实现“10秒内感知耗尽”，需在预扣基础上增加主动探测机制：
- 事件驱动更新：当某门店库存经 DECR 后变为0，立即发布“库存耗尽”事件，通知前端服务或配置中心，动态关闭该门店的领取入口；
- 兜底心跳探测：对长时间无请求的冷门店，启动低频（如每5秒）后台任务，调用平台提供的库存查询接口，比对本地缓存是否一致。若发现平台侧已耗尽但缓存未更新（如因服务重启丢失状态），则强制同步并触发下线逻辑。
此双重机制兼顾热数据的即时性与冷数据的准确性。
四、异常处理与一致性保障
缓存与数据库最终一致性依赖可靠补偿：
- 所有发券操作记录写入本地事务日志；
- 定时对账任务每分钟扫描未完成状态的记录，调用平台接口确认实际结果，并修正缓存；
- 设置缓存过期时间（如1小时）作为最后防线，防止长期不一致。
结语
实时库存并非追求绝对精确，而是在性能、一致性与用户体验之间取得平衡。通过“缓存原子预扣 + 事件即时通知 + 心跳兜底探测”的三层模型，可在10秒内高效感知霸王餐券耗尽状态，既保障活动公平性，又提升系统吞吐能力。未来，随着平台开放更细粒度的库存回调能力，该模型还可进一步优化为全事件驱动架构。
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