下面的案例來自筆者的實際工作經歷，涉及到的系統是筆者負責開發和維護的，一個國外的電商平臺。
如果你對電商系統有所瞭解，將有助於你理解下面提到的業務。
如果你沒有相關的知識背景，也沒有關係，我會儘可能簡化地將業務講給你，並且只要求你理解關鍵概念即可。
背景
事情的起因是平臺的某位高級主管的一封郵件，其中提到商品全量庫存的實時性太低，需要各個部門的人協力解決。
庫存同步相關概念
先介紹一下電商平臺的一些基本概念。
庫存就是倉庫中某個SKU(最小庫存單元)在倉庫中實際有量。
比如某型號灰色8核16G內存的筆記本電腦就是一個SKU，在倉庫中這個SKU有100臺，那麼它的庫存量就是100。
- 全量和增量庫存
倉庫每天都會把自己實際的庫存量統計出來，這就是全量庫存，倉庫把庫存量發送給各個銷售終端，這就是全量庫存同步。
同時，爲了保證庫存的實時性，防止超賣(賣出比實際庫存量更多的商品，倉庫無法發出貨品，有可能導致客訴)和倉庫有貨但客戶買不到的情況，倉庫會把庫存的變化量也實時分發到各個終端，這個庫存的變化量就是增量庫存。
舉例來說，上面的那個SKU筆記本電腦有一臺送到攝影棚去拍照了，那麼這臺就無法銷售了，倉庫就會推送一個-1的增量庫存到銷售終端；而如果它收到了消費者的退貨，退貨入庫以後，將會推送一個+1的增量庫存。
- 多店鋪與分盤
電商平臺一般都會有多個店鋪入駐，例如3C這個分類下面，可能有蘋果、華爲、三星、小米等店鋪。
不同店鋪的庫存是獨立的。
有時候一個SKU在多家店鋪都有售，iPhone X/太空灰色/256GB 在 XXX蘋果平臺旗艦店 、XXX手機大世界店、 XX蘋果折扣店 就是三個不同的庫存記錄。
這就是多店鋪庫存。
作爲分銷商，它的倉庫中放着不同平臺、不同品牌的商品。例如上面的手機，在深圳、廣州、上海三個地區倉庫都有貨，並且是分別賣給天貓和京東的，那麼它的庫存記錄就有6條，分別是：
| No. | 倉庫 | 渠道 |
|---|---|---|
| 1 | 深圳 | 天貓 |
| 2 | 深圳 | 京東 |
| 3 | 廣州 | 天貓 |
| 4 | 廣州 | 京東 |
| 5 | 上海 | 天貓 |
| 6 | 上海 | 京東 |
這就是分盤庫存。
- 庫存清點時間和最後更新時間
在實際操作中，爲了保證數據的準確性，平臺會對庫存的時間進行校驗。
例如，倉庫在凌晨 01:00 清點出某SKU庫存量爲100，則這條庫存記錄的庫存清點時間就是01:00。
倉庫在01:00清點完以後，在02:00收到了一個退貨，那麼就會推送一個+1的增量到平臺。
一般情況下，全量先發出，平臺應該先收到全量100，再收到增量+1，最後爲101。
但如果由於某個中間環節出了問題，先收到增量+1，在收到全量100，那麼最終的庫存量將是100。全量庫存會直接覆蓋平臺現在的庫存量。
因此，如果有一個最後更新時間，記錄是02:00收到的增量，那麼當01:00的全量過來的時候，由於比增量時間要早，將被平臺視爲作廢。
庫存流轉過程
實際的庫存數據流轉過程往往不是 「倉庫——>平臺」 這麼短的鏈路，實際鏈路總是很長的：
不同系統的性能不同，實現方式不同，越長的鏈路時延問題就越嚴重。
方案
問題分析
想要解決問題，首先要分析問題。作爲平臺技術負責人，我先統計了平臺最近一個月的庫存同步時間，大約是150分鐘，並且每隔幾天會延長幾分鐘。
然後我統計了最近一段時間全量庫存的數據變化量，僅僅10天就增加了5w。
- 問題定義：
目前看來，從平臺角度來講，隨着庫存數據量的增加，處理時間不斷延長，再加上整個鏈路很長，造成全量庫存數據的實時性很差。
頭腦風暴
分析完問題，我立即召開了團隊的人員討論解決方案，經過大家討論，可以優化的環節是下面幾個：
- 提升硬件配置
當你拼命練跑步避免遲到的時候，也許給你一輛車就解決問題了。
部門服務的資源緊張，配置極低。
- 修改消息處理邏輯
目前庫存數據拆分粒度很細（分店鋪分倉庫分門店），加上網絡時延，會造成處理時間延長。
- 優化消息處理的邏輯
庫存數據由消息中心統一處理，消息中心會處理訂單、商品、價格、會員、庫存等等多種類型的數據，效率不高。
- 優化全量庫存同步
從平臺處理數據的代碼流程着手優化。
確定方案
對於方案1需要金主批錢，方案2需要多個系統修改，這些不好談；方案3需要改動整體架構，工作量巨大。
對於解決燃眉之急，方案4的可行性最高，改動量和影響範圍最小。
細化方案
方案4優化全量庫存同步，具體細化爲下面三個方面
- 業務精簡和標準化
- 數據處理高性能
- 隊列操作高性能
下面在實施的時候一一詳細說明。
實施
業務精簡和標準化
業務精簡和標準化分爲下面幾個方面：
- 全增隔離
目前全量和增量庫存同步使用同一個隊列名，通過字段判斷是全量還是增量。
這樣增加了代碼的複雜度，而且原子性不好。
全量庫存單獨隊列，與增量同步隔離。
- 剝離日誌
修改庫存以後需要記錄詳細變更日誌，日誌的實時性要求不高，將改操作剝離爲單獨的隊列進行處理。
- 剝離新建
目前同步庫存之前先判斷該商品是否存在，如果存在再判斷該商品在庫存表是否有記錄，如果沒有則新建記錄，有則更新庫存。
由於隨着數據量的增加，新建的記錄(每天1k到3k之間)所佔的比重越來越小，因此將新建的操作也單獨剝離爲一個隊列進行處理。
優化消息處理的邏輯
平臺爲分佈式系統，消息處理需要從註冊中心調用遠程Dubbo服務，首先將數據處理移動到Dubbo服務中完成，避免了頻繁調用Dubbo服務，另外使用多線程處理消息，最大限度利用多核心的優勢。
關於線程池的使用，可以參考這篇文章：使用ThreadPoolExecutor構造線程池
//構造線程池
private static ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(
16,
32,
10L,
TimeUnit.MINUTES,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(
2048),new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("BatchSyncFullInventory-Pool-%d").build(),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
經過上面的優化，目前處理的時間有了大幅度降低:
隊列操作高性能
經過上面的優化，發現每處理2k條消息，處理時間在1s以內，但出隊時間接近15s。
因此，下面的優化重點是提高隊列的操作性能。
由於Redis頻繁的操作，會造成RTT（網絡時延）不斷延長，可以使用管道來降低RTT。
下面是Spring Data Redis使用管道的方式：
//從隊列中循環取出消息, 使用管道, 減少網絡傳輸時間
List<Object> msgList = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback<Object>() {
@Override
public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
for (int i = 0; i < batchSize; i++) {
connection.rPop(getQuenueName().getBytes());
}
return null;
}
});
理論上是這樣的，需要有實際的數據支撐，因此需要通過做實驗來驗證方案的效果。
首先，在測試環境對比了三種不同的出隊方式的性能，分別是單線程循環出隊、多線程循環出隊和單線程管道出隊。
測試發現使用管道出隊兩千次，只需要70毫秒左右。
最終，使用了 管道+多線程，庫存消息的處理時間降到了30分鐘左右：
關於管道的使用，可以參考這篇文章：Redis管道技術
CPU使用過高
雖然發佈到生產以後，處理時間有了大幅度降低，但是經過監控發現，Redis的CPU使用率一直居高不下。
對於監聽隊列的場景，一個簡單的做法是當發現隊列返回的內容爲空的時候，就讓線程休眠幾秒鐘，等隊列中累積了一定量數據以後再通過管道去取，這樣就既能享受管道帶來的高性能，又避免了CPU使用率過高的風險。
//如果消息的內容爲空, 則休眠[10]秒鐘以後再繼續取數據，防止大批量地讀取redis造成CPU消耗過高
if (CollectionUtils.isEmpty(messageList)) {
Thread.currentThread().sleep(10 * 1000);
continue;
}
總結
- 方案設計：頭腦風暴與可行性評估
- 邏輯精簡化 : 剝離不必要的操作
- 流程標準化 : 梳理統一業務的流程
- 線程池實現高性能併發 : Executor Service
- 管道實現高性能隊列 : Redis Pipelining
作爲一個工程師，要知道自己能力的邊界在哪裏，利用有限的資源讓方案落地。
這裏優化的經歷，是想讓大家對電商相關的業務有所瞭解，另外對處理問題的解決思路有所借鑑。