📌 📄 内容摘要:
@WochiB70 在 大厂文章分享与讨论《库存合并扣减：一种基于分布式缓存的强一致性热点库存扣减方案》 中发帖
所说现在的 AI Coding 已经很厉害了，但是该学的还是得学呀！
在传统的秒杀系统同为解决超卖问题一般的做法是使用 Redis 的 decre 来解决。但是由于 Redis 不存在传统意义上的事务，这样就会导致在 Redis 进行了 decre 但是后续业务出现异常，也不会对 Redis 进行回滚操作，导致最终出现了少卖现象。
最近看到了一篇阿里分享的文章 《库存合并扣减：一种基于分布式缓存的强一致性热点库存扣减方案》。链接由于站里的规则会导致审核不通过就不贴了，需要的佬可以直接使用标题去搜索就能看到了。
佬们还有什么比较好且实现较为简单的强一致性且支持高并发的解决思路吗？
下面贴一个自己实现的阿里案例，简易实现
不过还存在一定问题，例如：
没有实现对热点库存进行热点缓存和自动合并 Redis 剩余库存
代码风格较差，可读性不是很好。
参数设置比较随意
部分查询效率问题
────────── 链接信息 ──────────
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📢 来源：LINUX DO
