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数据库触发器不是“黑魔法”，是数据层的守门人

上周五下午三点，我们线上订单系统突然告警：库存扣减失败率飙升至12%。排查发现，并非缓存击穿或下游超时——而是两个并发下单请求，几乎同时读到了同一商品“还剩5件”的库存快照，双双通过校验后执行扣减，最终数据库里只剩-1件。

这不是理论风险。这是我在三家电商公司都亲手修过的同一个坑。

很多团队第一反应是加分布式锁、上Redis原子计数、甚至重写整个履约链路。但其实，只要把那行被忽略的FOR UPDATE加进触发器里的查询语句，问题就消失了。

今天我想聊的，不是怎么用触发器炫技，而是当业务规则必须100%由数据库兜底时，如何把它用得既稳又轻、可观测、可演进、不反噬。

从一次超卖事故说起：为什么你逃不开触发器？

很多人说：“应用层控制更灵活，数据库只管存。”这话在单体架构早期确实成立。但现实早变了。

现在一个订单可能来自App、小程序、ERP同步、客服后台直连，甚至第三方代运营脚本。它们走的不是同一套SDK，调的不是同一个API，有些压根不经过你的服务层——比如DBA跑个INSERT INTO orders ...补单，或者ETL工具定时同步老系统数据。

这时候，你在Java里写的checkInventory()方法，形同虚设。

而触发器不同。它钉死在表上，不管你是用JDBC、psql、DBeaver，还是凌晨三点手抖敲错的UPDATE，只要触达那张表，它就执行。这