我司是专业提供仓储配送一体化服务的物流企业，全国拥有200+仓库。上游对接客户众多，需要满足不同的定制化服务，同时要为不同的业务方案提供兜底，缺货判断就是衍生需求之一。
需求背景
一般情况下，WMS管理仓库内实物库存，OMS/ERP管理销售库存（也可能会建立库存中心）。WMS和OMS对接，对接方式可通过平台（例如阿里奇门）或接口直连（Http）：OMS推送入库单、出库单或其他单据至WMS；WMS作业完成后，将作业结果回传至OMS；WMS管理仓库内实物库存。OMS可存储不同仓库（对于中大型企业会将货物分布至全国不同的仓库，以提高配送效率及客户体验）的库存信息，可根据销售订单选择将其推送至指定仓库。综合来看，这种管理方式具有一定的灵活性。
由于我司对接上游客户众多，其ERP服务商或自身信息化能力以及实现方案差异，部分客户要求WMS提供缺货判断需求，即OMS推送出库单至WMS时，如库存不足则提示缺货异常，再推送至其他仓库。
问题分析
缺货判断主要带来两方面的问题：一是接口性能；二是数据一致性。对于与外部直接交互的接口，接口性能及稳定性至关重要。特别是在电商大促活动期间，如出现接口超时，上游ERP会将订单推送至其他仓库，为企业带来直接的经济损失。在数据一致性方面，库存数据实时增量变更，在分布式环境下，需要保证服务间的数据实时一致且具有较高性能。
方案设计
根据业务需求的变化，在不同阶段采用了不同的实现方案，最终完整方案如下：
库存分层
在为满足一盘货需求时，我们将库存分层设计，分为：全网库存、分仓库存和库位库存。
库位库存：最小颗粒度库存，包括库区、库位、sku、批次属性、在库数量、可用数量、待移入数量、分配数量、冻结数量等信息。
分仓库存：指定货主在指定仓库的库存汇总信息。
全网库存：指定货主在所有仓库的库存汇总信息。
不同层次库存的数据一致性
数据同步时机
是否每次库位库存的变更，均触发全网库存和分仓库存的变更，答案是否定的。需要从业务域进行分析。库位库存反映的是仓内作业的结果；通常情况下，全网库存和分仓库存反映的是货主出入库作业指派的结果。可能还包括其他单据，例如加工单、拆套单、调整单等，即全网库位和分仓库存的变更是基于单据维度的，因为单据可作为上下游交互的凭据。
综上，全网库存和分仓库存是单据维度触发变更。单据是通过相应的任务驱动实际作业的，因此在实际业务中，为满足库存变更的及时性需求，任务完成后触发全网库存和分仓库存的变更。
不同类型的任务完成后，发送任务完成消息。全网库存和分仓库存业务域订阅相应任务完成消息，实现库存增量变更。
库存同步幂等
库存同步接口必须实现幂等，否则在消息至少消费一次的特性下，会导致数据不一致。在实际作业环境中，通过增量更新的方式保证数据一致性是一项系统工程。由于业务场景（还包括正向流程和逆向流程）较多，最终还是会出现数据不一致的情况，为解决这种问题，增加了定时和手动的方式进行数据同步。
解决方案
库存分层以及库位库存和全网库存、分仓库存的数据同步机制是方案的基础，必须保证全网库存和分仓库存的数据是可靠的，是否缺货是以全网库存和分仓库存数据进行判断的。
初步方案
出库单下发时，同步占用全网/分仓库存。
这种处理方式存在一定的问题：
- 单据下发的核心除业务逻辑校验外，主要是单据创建，增加了全网/分仓库存占用的逻辑，接口性能下降；
- 在客户集中推送批量单（大部分sku相同）的情况下，全网/分仓库存占用的逻辑导致数据库层面锁资源竞争加剧，接口性能急剧下降。
最终方案
最终方案流程如下：
- 初始化全网/分仓库存缓存：库存占用在Redis中执行。默认5分钟过期，防止缓存增量同步数据不一致。
- 生成时间戳唯一版本号。
- lua脚本占用缓存中库存：防止并发，有序更新缓存，保证缓存数据准确性。
- 持久化出库单。
- 生成全网/分仓库存占用请求：库存占用逻辑在缓存中执行，再通过占用请求批量更新至全网/分仓数据库库存（插入性能高于更新性能，空间换时间）。
时间戳唯一版本号
时间戳唯一序列号借鉴了分布式一致性算法的设计理念，保证唯一、顺序性，用作版本号。初始化缓存时，包含当前版本号和汇总版本号，默认为0；执行缓存占用逻辑时，当前版本号更新，汇总版本号为历史版本号之和（包含当前版本号）；在定时任务中，占用请求执行完毕后，会判断汇总版本号与缓存中汇总版本号对比，如果相同则刷新缓存并续期。汇总版本号主要用于解决请求执行中断，或占用请求持久化乱序问题。
