携程的酒店库存管理系统，需要在高并发场景下保证库存数据的一致性。请设计一个解决方案，包括使用的技术和架构，以及如何处理并发更新和数据冲突。

答题要点

推荐使用 STAR 法则的答题框架。关键要点如下：1. 场景（S）：明确高并发场景下酒店库存管理的需求。2. 任务（T）：要保证库存数据的一致性，处理并发更新和数据冲突。3. 行动（A）：使用分布式锁（如 Redis 分布式锁）来控制并发访问，采用乐观锁或悲观锁处理数据冲突。4. 结果（R）：确保库存数据的一致性和系统的稳定性。示例思路：在高并发场景下，使用 Redis 分布式锁对库存操作进行加锁，防止多个请求同时修改库存。对于数据冲突，采用乐观锁，在更新库存时检查版本号，如果版本号不一致则重新获取数据进行操作。