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  • 这个问题,可能会引起众怒的;但是我保证你看完,应该会有收获的;库存,顾名思义,就是已经生产出来,却卖不掉...什么意思呢?企业为发展,大规模上马了设备、生产线、招募并培训了生产工人等等,而因为企业的销售...

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    这个问题,可能会引起众怒的;但是我保证你看完,应该会有收获的;

    库存,顾名思义,就是已经生产出来,却卖不掉,只能堆放在仓库里的产品,就是库存;而生产出来,就能够卖得掉的产品,是营业额;

    传统意义上的库存,也就是是这样的解释了;

    我今天给你另外一种思路,看看你是否认同;

    有另外一种库存,也是很可怕的,就是:过剩产能;

    什么意思呢?企业为发展,大规模上马了设备、生产线、招募并培训了生产工人等等,而因为企业的销售能力、计划能力等等跟不上,却使得大部分产能无法开动起来生产,因为生产出来就是库存,就卖不掉;而这部分产能,确确实实是企业花了大价钱买回来的,只能看着浪费的放在 那里;

    所以说,过剩产能也是一种库存,只不过是隐性的库存,不是很明显的放在仓库里面而已了;

    过剩产能这样的隐性库存,其实更加可怕;企业既不能很快处理了,因为花费很贵;又不能即使生产;那就免不了日常的维护、保养、保护等等,这个成本是必须支出的;

    所以说,企业的库存,严格意义上说有两种:一种是已经生产出来的卖不掉的库存,另外一种就是过剩产能;

    这两种库存,对于企业都是巨大的包袱和压力,不解决都会压垮企业,成为企业发展的绊脚石;

    我是清库存的吴老师,帮助企业,清理库存,关注我,学习更多清库存的知识~

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  • SAP MM 特殊库存之T库存

    千次阅读 2019-07-02 08:15:18
    SAP MM 特殊库存之T库存初探 笔者所在的A项目里,销售业务广泛启用了POD功能。VL02N对交货单做了发货过账后物权并没有转移,而是将自有E库存转为一个叫做在途库存的特殊库存里。等到货物到了客户那里,客户确认...

     

    SAP MM 特殊库存之T库存初探

     

    笔者所在的A项目里,销售业务广泛启用了POD功能。VL02N对交货单做了发货过账后物权并没有转移,而是将自有E库存转为一个叫做在途库存的特殊库存里。等到货物到了客户那里,客户确认实际收货数量后,才去系统上执行VLPOD事务,过账后,物权才会转移到客户方那里。

     

    如下交货单的凭证流,

     

    物料凭证号4900676846/2019 (GMDel to Iss Val SiT), 是在VL02N事务代码里,执行PGI过账后触发的,

     

    这个物料凭证里,出现了一个叫做T(Stock in Transit)的特殊库存,移动类型是687,

     

    该物料凭证号有产生财务凭证,

     

     

    该交货单凭证流里出现的4900681556(GD goods issue)这个物料凭证号,是为该交货单执行完POD之后触发的。

     

    移动类型是601+T, 即从SiT(T库存)中发货给客户。看看此时的财务凭证,

     

     

     

    当然地,除了启用POD会导致出现特殊库存 T以外,启用转储单(STO,比如公司间转储场景)的情况下也会出现T特殊库存:当业务人员创建好STO单据,VL10B创建了交货单,并对交货单执行了发货操作的情况下。

     

    比如如下STO场景,库存从公司代码SACS转入DBCS下,

     

    交货单创建了,执行了发货操作。比如我们看看 681移动类型的物料凭证4900681315/2019,

     

    移动类型681,

     

     

     

    实际上,对于这种类型的特殊库存 T 库存,SAP有提供标准报表可供查询使用。

     

    1, T库存查询报表 - MB5T,

     

     

    2, T库存查询报表 - MB5SIT,

     

     

    3, T库存查询报表 - MB52,

    We can also see special stock T in MMBE. It´s necessary to add field KASIT to one of the Display version (you can customize it in path Material management --> Inventory Management --> Reporting --> Define Stock List Display --> Rules for display of stock balances).

     

    4, T库存查询报表 - MMBE,

    Need to do customizing Display version with this stock type.

     

     

     

    2019-07-01 写于苏州市。

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  • 聊聊高并发下库存加减那些事儿不定期福利发放哦聊聊高并发下库存加减那些事儿背景 一般在日常开发中经常会遇到打折促销,秒杀活动,就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11...

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    聊聊高并发下库存加减那些事儿

    不定期福利发放哦

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    聊聊高并发下库存加减那些事儿
    背景

         一般在日常开发中经常会遇到打折促销,秒杀活动,就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11促销活动,毕竟谁的钱也不是大风刮来的,有秒杀有促销必定带来大量用户,而这类活动往往支撑着公司重要营销策略,所以保证系统在高并发下不出异常非常关键,这其中棘手的便是如何在高并发下高效的处理库存数据。今天就来聊聊高并发下库存加减那些事儿。

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    常规做法

    首先我们要明确重要的一点是减库存是需要顺序的,而需要顺序就意味着不能有并发加减库存的操作,为了实现顺序,一般做法都是将多线程强行变为单线程实现同步操作或者所说的顺序,将多线程变为单线程方案普遍做法便是使用锁或者借助队列。另一方面由于大型互联网应用面向大量用户所以都是大型分布式加集群作为最基础的架构,而由于架构原因,往常所使用的lock或者Synchronized进程锁关键字失去了意义(只能锁住当前Web程序代码块,但无法锁住集群中其他Web程序)。此时我们便要借助分布式锁或者MQ组件来达到跨进程跨主机的单线程效果。

    接下来我们以ABC下单减库为例说明分布式下的减库存场景

    ABC同时发起库存减1的请求

    服务器接收到三个减库存操作,利用分布式锁锁住了减库存的逻辑,每次只限一个请求操作.对A请求进行库存减1操作后,再对B进行操作,one by one 以此类推。

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    目前减库存操作运行很好,不会发生超卖情况,老板再也不担心程序员败家了。但是以上减库存的逻辑有个很大的问题便是由于强行将多线程请求变为单线程,不可避免的导致排队的发生,这样会发生什么情况呢?

    越后进分布式锁或者队列的请求他需要的响应时间越久因为他的响应时间是前面所有请求的响应时间之和。当然有人会说增加配置或者在redis中减库存再利用rabbitmq将结果同步到数据库中,由于操作内存中的数据让减库存操作响应加快,这的确对单次的减库存有效,但是随着并发提高,单次减库存响应时间的优化必将遇到瓶颈。依然没有解决高并发下所有人必须强行排队导致的问题。那有没有那种又顺序执行又能相对的并行加减库存操作呢?

    并行异步减库存

    减库存必定是顺序排队的,这毋庸置疑,但是有没有办法可以加快这个排队呢,答案是有的!

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    只有将同步减库存逻辑变为异步才能从根本解决排队问题。但是有人会说这与库存操作的逻辑(同步顺序排队)冲突。

    其实这里所说的异步是相对的,什么意思呢?

    首先全局库存是必须顺序操作的,但是如果我们把库存分割成N块,每一块内部是顺序的,但是每一块彼此之间又是异步的。这样就很好的解决了库存顺序执行的逻辑又减轻了排队的影响。有人会问这里是如何减轻的呢?首先来给减库存算一笔响应时间的账:

    假设每个减库存操作的响应时间优化到50毫秒,并发2000,按照常规做法加全局锁那第2000个人的响应时间便是前面1999个用户的响应时间加他自己的50毫秒之和为100秒。100秒的响应可能用户早就心里默默诅咒你了。而且这已经是非常理想化的单次响应时间了。如果有人说可以优化到2毫秒就不会超时了。。麻烦带上键盘去微博杠吧。。

    如果使用第二种方案假设三个用户请求减库存操作,完全可以让三个请求进三个不同的锁去扣减各自的库存数,此时三人没有排队可以保证他们同时减库存,而又不影响库存总数的准确性,因为三个请求操作的是各自锁所维护的库存数。随着业务增长,库存总数的分割可以不断细分直到缩短响应时间到合理范围,而这个库存总数的分割很好的保证了不会遇到瓶颈。但是由于这种业务架构的设计,导致业务不得不变得复杂,可以看到我们在进入分布式锁之前有一个称为库存总数协调器的模块,这个模块是用来做什么的呢?

    首先我们把库存分割成多块后解决的首要问题便是如何让请求均匀的依次进入每一个分布式锁中进而操作当前锁所负责的库存数。

    库存协调器的逻辑完全看各位自己业务模型来决定,你可以用雪花算法均匀分布也可使用ip或者用户标识取余去覆盖到每一个锁,总之实现方式看业务情况来决定,当然了很大几率会出现有的库存块内的库存总数消耗完了但有的还剩余,所以库存协调器一定要考虑到这类情况及时将库存较多的库存块内的库存数分散给其他库存块,以达到多线程减库存的效果。

    从示例图中可以看到引入了rabbitmq,他在当前整个业务架构中的作用主要是每一个分布式锁处理完当前库存块的库存后要将当前加减的数量丢给消息队列,由消费端慢慢消化这些操作到数据库。

    总结

    其实解决高并发业务只要你遵循让一个变成多个的思路,很多都有解决办法等着你

    提前预祝中华人民共和国成立70周年smiley_0.png 国庆快乐。。

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  • 高并发的订单与库存的处理

    千次阅读 2018-07-17 17:18:58
    如何保证库存在高并发的场景是安全的。 1.不多发 2.不少发 下单涉及的一些步骤 1.下单 2.下单同时预占库存 3.支付 4.支付成功真正减扣库存 5.取消订单 6.回退预占库存 什么时候进行预占库存 ...
    • 问题:
      一件商品只有100个库存,现在有1000或者更多的用户来购买,每个用户计划同时购买1个到几个不等商品。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。
      1.不多发
      2.不少发

    • 下单涉及的一些步骤
      1.下单
      2.下单同时预占库存
      3.支付
      4.支付成功真正减扣库存
      5.取消订单
      6.回退预占库存

    • 什么时候进行预占库存
      方案一:加入购物车的时候去预占库存。
      方案二:下单的时候去预占库存。
      方案三:支付的时候去预占库存。
      分析:
      方案一:加入购物车并不代表用户一定会购买,如果这个时候开始预占库存,会导致想购买的无法加入购物车。而不想购买的人一直占用库存。显然这种做法是不可取的。
      方案二:商品加入购物车后,选择下单,这个时候去预占库存。用户选择去支付说明了,用户购买欲望是比 方案一 要强烈的。订单也有一个时效,例如半个小时。超过半个小时后,系统自动取消订单,回退预占库存。
      方案三:下单成功去支付的时候去预占库存。只有100个用户能支付成功,900个用户支付失败。用户体验不好,就像你走了一条光明大道,一路通畅,突然被告知此处不通行。而且支付流程也是一个比较复杂的流程,如果和减库存放在一起,将会变的更复杂。

    所以综上所述:
    选择方案二比较合理。

    • 重复下单问题

      1. 用户点击过快,重复提交两次。

      2. 网络延时,用户刷新或者点击下单重复提交。

      3. 网络框架重复请求,某些网络框架,在延时比较高的情况下会自动重复请求。

      4. 用户恶意行为。

    解决办法

    1. 在UI拦截,点击后按钮置灰,不能继续点击,防止用户,连续点击造成的重复下单。

    2. 在下单前获取一个下单的唯一token,下单的时候需要这个token。后台系统校验这个 token是否有效,才继续进行下单操作。

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        /**

         * 先生成 token 保存到 Redis

         * token 作为 key , 并设置过期时间 时间长度 根据任务需求

         * value 为数字 自增判断 是否使用过

         *

         * @param user

         * @return

         */

        public String createToken(User user) {

            String key = "placeOrder:token:" + user.getId();

            String token = UUID.randomUUID().toString();

            //保存到Redis

            redisService.set(key + token, 0, 1000L);

            return token;

        }

     

        /**

         * 校验下单的token是否有效

         * @param user

         * @param token

         * @return

         */

        public boolean checkToken(User user, String token) {

            String key = "placeOrder:token:" + user.getId();

            if (null != redisService.get(key + token)) {

                long times = redisService.increment(key + token, 1);

                if (times == 1) {

                    //利用increment 原子性 判断是否 该token 是否使用

                    return true;

                else {

                    // 已经使用过了

                }

                //删除

                redisService.remove(key + token);

            }

            return false;

        }

    • 如何安全的减扣库存

    同一个用户或者多个用户同时抢购一个商品的时候,我们如何做到并发安全减扣库存?

    数据库操作商品库存:

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    /**

     * Created by Administrator on 2017/9/8.

     */

    public interface ProductDao extends JpaRepository<Product, Integer> {

     

        /**

         * @param pid 商品ID

         * @param num 购买数量

         * @return

         */

     

        @Transactional

        @Modifying

        @Query("update Product set availableNum = availableNum - ?2 , reserveNum = reserveNum + ?2 where id = ?1")

        int reduceStock1(Integer pid, Integer num);

     

        /**

         * @param pid 商品ID

         * @param num 购买数量

         * @return

         */

     

        @Transactional

        @Modifying

        @Query("update Product set availableNum = availableNum - ?2 , reserveNum = reserveNum + ?2 where id = ?1 and  availableNum - ?2 >= 0")

        int reduceStock2(Integer pid, Integer num);

     

    }

    下单:

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        /**

         * 下单操作1

         *

         * @param req

         */

        private int place(PlaceOrderReq req) {

            User user = userDao.findOne(req.getUserId());

            Product product = productDao.findOne(req.getProductId());

            //下单数量

            Integer num = req.getNum();

            //可用库存

            Integer availableNum = product.getAvailableNum();

            //可用预定

            if (availableNum >= num) {

                //减库存

                int count = productDao.reduceStock1(product.getId(), num);

                if (count == 1) {

                    //生成订单

                    createOrders(user, product, num);

                else {

                    logger.info("库存不足 3");

                }

                return 1;

            else {

                logger.info("库存不足 4");

                return -1;

            }

        }

     

         /**

         * 下单操作2

         *

         * @param req

         */

        private int place2(PlaceOrderReq req) {

            User user = userDao.findOne(req.getUserId());

            Product product = productDao.findOne(req.getProductId());

            //下单数量

            Integer num = req.getNum();

            //可用库存

            Integer availableNum = product.getAvailableNum();

            //可用预定

            if (availableNum >= num) {

                //减库存

                int count = productDao.reduceStock2(product.getId(), num);

                if (count == 1) {

                    //生成订单

                    createOrders(user, product, num);

                else {

                    logger.info("库存不足 3");

                }

                return 1;

            else {

                logger.info("库存不足 4");

                return -1;

            }

        }

    方法1 :

    不考虑库存安全的写法:

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           /**

             * 方法 1

             * 减可用

             * 加预占

             * 库存数据不安全

             *

             * @param req

             */

            @Override

            @Transactional

            public void placeOrder(PlaceOrderReq req) {

                place1(req);

            }

    分析:
    在高并的场景下,假设库存只有 2 件 ,两个请求同时进来,抢购改商品,购买数量都是 2.
    A请求 此时去获取库存,发现库存刚好足够,执行扣库存下单操作。
    在 A 请求为完成的时候(事务未提交),B请求 此时也去获取库存,发现库存还有2. 此时也去执行扣库存,下单操作。

    库存剩 2  ,但是卖出了 4 。最终数据库库存数量将变为 -2 ,所以库存是不安全的。

    方法2 :

    这个操作可以保证库存数据是安全的。

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           /**

             * 方法 2

             * 减可用

             * 加预占

             * 库存数据不安全

             *

             * @param req

             */

            @Override

            @Transactional

            public void placeOrder(PlaceOrderReq req) {

                place2(req);

            }

    分析: 在方法1 的基础上 ,更新库存的语句,增加了可用库存数量 大于 0, availableNum - num >= 0 ;实质是使用了数据库的乐观锁来控制库存安全,在并发量不是很大的情况下可以这么做。但是如果是秒杀,抢购,瞬时流量很高的话,压力会都到数据库,可能拖垮数据库。

    方法3:

    该方法也可以保证库存数量安全。

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    /**

         * 方法 3

         * 采用 Redis 锁  通一个时间 只能一个 请求修改 同一个商品的数量

         * <p>

         * 缺点并发不高,同时只能一个用户抢占操作,用户体验不好!

         *

         * @param req

         */

        @Override

        public void placeOrder2(PlaceOrderReq req) {

            String lockKey = "placeOrder:" + req.getProductId();

            boolean isLock = redisService.lock(lockKey);

            if (!isLock) {

                logger.info("系统繁忙稍后再试!");

                return 2;

            }

            //place2(req);

            place1(req);

            //这两个方法都可以

            redisService.unLock(lockKey);

        }

    分析:

    利用Redis 分布式锁, 强制控制 同一个商品,同时只能一个请求处理下单。 其他请求返回 ‘系统繁忙稍后再试!’;
    强制把处理请求串行化,缺点并发不高 ,处理比较慢,不适合抢购等方案 。
    用户体验也不好,明明看到库存是充足的,就是强不到。
    相比方案2减轻了数据库的压力。

    方法4 :

    可以保证库存安全,满足高并发处理,但是相对复杂一点。

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    28

    29

    30

            /**

             * 方法 4

             * 商品的数量 等其他信息 先保存 到 Redis

             * 检查库存 与 减少库存 不是原子性,  以 increment > 0 为准

             *

             * @param req

             */

            @Override

            public void placeOrder3(PlaceOrderReq req) {

                String key = "product:" + req.getProductId();

                // 先检查 库存是否充足

                Integer num = (Integer) redisService.get(key);

                if (num < req.getNum()) {

                    logger.info("库存不足 1");

                }else{

                //不可在这里下单减库存,否则导致数据不安全, 情况类似 方法1;

                }

                //减少库存

                Long value = redisService.increment(key, -req.getNum().longValue());

                //库存充足

                if (value >= 0) {

                    logger.info("成功抢购 ! ");

                    //TODO 真正减 扣 库存 等操作 下单等操作  ,这些操作可用通过 MQ 或 其他方式

                    place2(req);

                else {

                    //库存不足,需要增加刚刚减去的库存

                    redisService.increment(key, req.getNum().longValue());

                    logger.info("库存不足 2 ");

                }

            }

    分析:
    利用Redis increment 的原子操作,保证库存安全。 事先需要把库存的数量等其他信息保存到Redis,并保证更新库存的时候,更新Redis。
    进来的时候 先 get 库存数量是否充足,再执行 increment。以 increment > 0 为准。
    检查库存 与 减少库存 不是原子性的。
    检查库存的时候技术库存充足也不可下单;否则造成库存不安全,原来类似 方法1.
    increment 是个原子操作,已这个为准。

    redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) >= 0 说明库存充足,可以下单。

    redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) < 0 的时候 不能下单,次数库存不足。并且需要 回加刚刚减去的库存数量,否则会导致刚才减扣的数量 一直买不出去。数据库与缓存的库存不一致。

    次方法可以满足 高并抢购等一些方案,真正减扣库存和下单可以异步执行。

    • 订单时效问题,订单取消等
      为保证商家利益,同时把商品卖给有需要的人,订单下单成功后,往往会有个有效时间。超过这个时间,订单取消,库存回滚。

    为每笔订单设置 有效时间 可用参考这个:
    http://jblog.top/article/details/254951

    订单取消后,可利用MQ 回退库存等。

    参考:

    http://jblog.top/article/details/255453

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