对于高并发场景下的下单操作，传统做法是将涉及库存扣减和用户金额增减的事务串行化处理，以避免幻读和脏读问题。然而，这种做法可能会影响系统性能。
为了在高并发场景下既保证数据一致性又提升性能，以下提供了两种优化方案：
1. 引入缓存机制
使用redis等缓存系统存储库存信息，将库存判断和扣减的操作转移到Redis上执行。通过Redis的lua脚本，可以保证库存安全的更新，避免并发带来的脏读问题。
2. 利用乐观锁
在数据库层级使用乐观锁机制处理并发下单。乐观锁通过记录数据行的版本号，在更新数据时进行版本比对。如果版本号与更新前的版本号一致，则允许更新，否则更新失败。这可以有效减少并发带来的锁冲突。
上述两种方案都需要保证数据库的最终一致性。例如，当缓存中的库存信息和数据库中的库存信息不一致时，需要通过补偿机制保证数据一致。
