但该逻辑依旧有漏洞,如(消息乱序消费),订单扣减库存超时成功触发了重新扣减库存,但同时订单取消触发了库存扣减回滚,回滚逻辑先成功,超时成功的重新扣减库存就会成为脏数据留在redis里。 1.4.2 处理方案 有两种: 追加对账,定期校验hot_deduction_history中数据对应单据的状态,对于已经取消的单据追加一次回滚请求,存在时...
-- 1. 获取库存扣减记录缓存 key KYES[2] = hot_{itemCode-skuCode}_deduction_historylocalhot_deduction_history=KYES[2]-- 2. 使用 Redis Cluster hash tag 保证 stock 和 history 在同一个槽localexist=redis.call('hexists',hot_deduction_history,ARGV[2])-- 3. 请求幂等判断,存在返回0,表达已扣...
-- 1. 获取库存扣减记录缓存 key KYES[2] = hot_{itemCode-skuCode}_deduction_historylocalhot_deduction_history = KYES[2]-- 2. 使用 Redis Cluster hash tag 保证 stock 和 history 在同一个槽localexist = redis.call('hexists', hot_deduction_history, ARGV[2])-- 3. 请求幂等判断,存在返回0,...
current_quantity = cursor.fetchone()['quantity']# 检查库存是否足够ifcurrent_quantity >= requested_quantity:# 计算更新后的库存数量new_quantity = current_quantity - requested_quantity# 更新库存cursor.execute("UPDATE inventory SET quantity = ? WHERE id = ?", (new_quantity, item_id))#{... 记...
1.4.2 处理方案 有两种: 追加对账,定期校验hot_deduction_history中数据对应单据的状态,对于已经取消的单据追加一次回滚请求,存在时延(业务不一定接受)以及额外计算资源开销 使用顺序消息,让扣减库存、回滚库存都走同一个MQ topic的有序队列,借助MQ消息的有序性保证回滚动作一定在扣减动作后面执行,但有序串行必然带来...
扣减库存需要查询库存是否足够: 足够就占用库存 不够则返回库存不足(这里不区分库存可用、占用、已消耗等状态,统一成扣减库存数量,简化场景) 并发场景,若查询库存和扣减库存不具备原子性,就可能超卖,而高并发场景超卖概率会增高,超卖数额也会增高。处理超卖的确麻烦: ...
51CTO博客已为您找到关于库存扣减技术方案 java的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及库存扣减技术方案 java问答内容。更多库存扣减技术方案 java相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
task定时任务采用流式处理实时更新数据库库存,同时比对REDIS保存的已用库存,异常则告警。 REDIS作为一个高性能的非关系型key-value数据库,可作为分布式缓存、计数器、分布式锁、分布式队列等。是一种能够很好解决库存扣减的方式的技术之一。 结束语 有时候解决问题不仅靠技术的支持,也需要有合理的业务方案;技术+业务+...
但该逻辑依旧有漏洞,如(消息乱序消费),订单扣减库存超时成功触发了重新扣减库存,但同时订单取消触发了库存扣减回滚,回滚逻辑先成功,超时成功的重新扣减库存就会成为脏数据留在redis里。 1.4.2 处理方案 有两种: 追加对账,定期校验hot_deduction_history中数据对应单据的状态,对于已经取消的单据追加一次回滚请求,存在时...
Redis缓存做库存扣减的方案 2.1 综合使用数据库和Redis满足高并发扣减的原理 扣减库存其实包含两个过程:第一步是超卖校验,第二步是扣减数据的持久化;在传统数据库扣减中,两步是一起完成的。抗写的实现原理其实是巧妙的利用了分离的思想,分离开防超卖和数据持久化;首先防超卖是由Redis来完成的;通过Redis防超卖后...