假设现在华为手机有10万库存，大促期间，电商平台的请求量大增，为了保证扣减库存的准确，不超卖，加入了基于Redis的分布式锁方案。目前所有请求发送过来都会请求同一把分布式锁，只有拿到锁的请求才能下单成功，扣减库存。一般来说，为了保持高可用，Redis都会做集群。
设想下现在所有请求都请求同一把分布式锁，Redis可能扛不住，或者是处理耗时变长了，那么怎么优化这把锁？
首先可以做分段加锁，先把华为的库存分段，分成10个库存字段，每个字段里放10000个库存，接着把一把分布式锁平均分成10把锁，每把锁锁住10000左右的库存，然后这10把锁会平均分布在Redis集群中，请求过来后，就随机请求一个锁，这样就等于把请求做了个分流，减小了Redis服务器的压力。
以上方案还可能会出现一个问题，要是某个库存段的库存不够了，但是其余的库存段的库存是足够的，那怎么办？
可以尝试请求其他的锁，查看其相应的库存，如果该锁对应的库存足够，那么就做合并扣减。
