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InsertintoantiRe(code)value(...
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,只要落库就可以;落库通过任务引擎,业务数据库使用商品分库分表,任务引擎任务...
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...
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,只要落库就可以;落库通过任务引擎,业务数据库使用商品分库分表,任务引擎任务...
如果你要开发一个电商库存系统,最担心的是什么?闭上眼睛想下,当然是高并发和防超卖了!本文给出一个统筹考虑如何高并发和防超卖数据准确性的方案。读者可以直接借鉴本设计,或在此基础上做出
第一关解决超卖检验:可以把数据放入Redis中,每次扣减库存,都对Redis中的数据进行incryby 扣减,如果返回的数量大于0,说明库存够,因为Redis是单线程,可以信任返回结果。第一关是Redis,可以抗高并发,性能Ok。超卖校验通过后,进入第二关。 第二关解决库存扣减:经过第一关后,第二关不需要再判断数量是否足够,只需要傻...
第一关解决超卖检验:可以把数据放入Redis中,每次扣减库存,都对Redis中的数据进行incryby 扣减,如果返回的数量大于0,说明库存够,因为Redis是单线程,可以信任返回结果。第一关是Redis,可以抗高并发,性能Ok。超卖校验通过后,进入第二关。 第二关解决库存扣减:经过第一关后,第二关不需要再判断数量是否足够,只需要傻...