扣减库存:如果库存足够,执行扣减操作,首先更新数据库,然后更新缓存。 更新缓存:清除或更新L1 Cache和L2 Cache中的库存数据。 3. 优化方案 1. 使用分布式锁 分布式锁(如Redis分布式锁)可以确保在高并发情况下对同一库存项的并发更新保持一致性。 public boolean decreaseStock(int productId, int quantity) { String...
-- 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,...
6k的tps只能发挥出600tps的能力(300次流水插入+300次预算扣减),因为数据库在执行扣减sql时,会加上行锁,所有的扣减都会在此排队 有何方案 很多人会使用缓存解决问题,使用缓存后,并发往往能达到要求,但是缓存的另一个问题在于无法保持强一致,且缓存有宕机的风险,宕机后相关数据丢失,对于有强一致需求的场景,使用缓...
库存管理的传统方案为了保证不超卖,都是使用数据库的事务来保证的:通过Sql判断剩余的库存数够用,多个并发执行update语句只有一个能执行成功;为了保证扣减不重复,会配合一个防重表来防止重复的提交,做到幂等性,防重表示例(antiRe)设计如下: 比如一个下单过程的扣减过程示例如下: 事务开始Insert into antiRe(code) v...
前面说过,扣减sql有行锁导致并发量无法提高,那么我们可以将数据进行拆分,将一行数据拆分成多行,分布在不同的表上,可更进一步使用分库分表的方式提高并发量。 基于分库分表的方案 分表方案 按照我使用的DB的能力,DB能支持6k的tps,一次预算扣减需要一次写流水和一次扣减操作,那么可以算出,DB每秒可支持3000次预算扣...
1.库存分段 将10万库存,分成100段,每段1000个库存。对应的,就有100把锁去锁这100个库存段了,可以满足100个线程同时跑。 image.png 这套方案确实可以解决高并发,高库存问题,然而库存分段也是个麻烦的事。 我这里还有个方案,虽然效率略低,但是跑起来应该还好。
这样修改后,用户A设置库存为2了,用户B再去设置库存,通过条件stock=#{old_stock}判断条件已经不满足了更新失败,从而保证了数据的一致性。 总结: 在业务复杂,数据量大,并发量大的情况下,库存扣减容易引发数据的不一致,常见的优化方案有两个: 调用“设置库存”接口,能够保证数据的幂等性 ...
在高并发场景下,如果多个用户同时购买同一商品,很容易出现库存超卖的情况,即一个商品的库存数量减为负数。为了解决这个问题,我们需要采取一些措施来确保库存扣减的准确性和并发安全性。 方案设计 为了实现高并发下的库存扣减方案,我们可以采用乐观锁和分布式锁的结合。乐观锁通过版本号的方式来防止并发操作导致的数据不...
方案 一. 业界库存扣减方案: 基于数据库方式扣减: 发券时每请求一次,进行一次库存扣减,库存扣减时实时查询、实时更新数据库,通过数据库行锁保证数据一致性,适用于并发量不大的库存扣减场景,并发量大时就会出现热点key问题,具体流程如下。 优点: 有mysql数据库事物强一致性保证,数据是一致的。
二、基于分布式锁的扣库存方案 在分布式系统中,可以使用分布式锁机制来实现并发访问控制。常见的分布式锁方案包括基于数据库、缓存、ZooKeeper等的实现。通过在分布式环境下实现扣库存操作的原子性和一致性,可以有效解决高并发下的库存扣减问题。 优点: 1.分布式锁可确保跨节点的原子性操作,避免了并发冲突和数据不一致问...