-- 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...
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...
在结合扣减服务的日志确定是 Redis 扣减成功到但异步记录数据失败后,可以将数据库比 Redis 多的库存数据在数据库中进行扣减。 虽然使用纯 Redis 方案可以提高并发量,但是因为 Redis 不具备事务特性,极端情况下会存在 Redis 的数据无法回滚,导致出现少卖的情况。也可能发生异步写库失败,导致多扣的数据再也无法找回...
此时场景,应该是五个商品刚好售卖完,储存应该为0,但是这两个设置库存的接口并发执行,库存会先变成2,再变成3,导致数据不一致(实际卖出了5件商品,但库存只扣减了2,最后一次设置库存会覆盖和掩盖前一次并发操作) 其根本原因是,设置操作发生的时候,没有检查实际库存与查询出来的库存有没有变化,理论上: 库存为5时,...
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...
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...
这里提出基于瞬间高并发下热key的多分片本地cache方案,如下图所示。 库存存储按key分片,分片公式参考:max(min(库存数, qps/10w), 1)。新加进来的库存节点,从库存db中将数据loading到本地cache住。发货访问库存步骤如下: 发货请求到库存节点,首先通过hash选取一个本地分片,本地分片查询到有库存后,去db扣减库存。
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。
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。
Redis 扣减完成,异步刷新数据库失败了。此时 Redis 里面的数据是准的,数据库的库存是多的。在结合扣减服务的日志确定是 Redis 扣减成功到但异步记录数据失败后,可以将数据库比 Redis 多的库存数据在数据库中进行扣减。 虽然使用纯 Redis 方案可以提高并发量,但是因为 Redis 不具备事务特性,极端情况下会存在 Redis...