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Redis解決庫(kù)存超賣問題實(shí)例講解

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商品和訂單服務(wù)間使用MQ

商品服務(wù)的庫(kù)存變化時(shí),通過 MQ 通知訂單服務(wù)庫(kù)存變化。

原始的同步流程

  1. 查詢商品信息 (調(diào)用商品服務(wù))
  2. 計(jì)算總價(jià)(生成訂單詳情)
  3. 商品服務(wù)扣庫(kù)存(調(diào)用商品服務(wù))
  4. 訂單入庫(kù)( 生成訂單)
// 原始的MySQL同步流程
// 判斷此代金券是否加入搶購(gòu)
SeckillVouchers seckillVouchers = seckillVouchersMapper.selectVoucher(voucherId);
AssertUtil.isTrue(seckillVouchers == null, "該代金券并未有搶購(gòu)活動(dòng)");
// 判斷是否有效
AssertUtil.isTrue(seckillVouchers.getIsValid() == 0, "該活動(dòng)已結(jié)束");
// 插入數(shù)據(jù)庫(kù)
seckillVouchersMapper.save(seckillVouchers);

在訂單生成時(shí)直接扣庫(kù)存,這是最原始的扣庫(kù)存方案,比較簡(jiǎn)單,但存在問題

  • 可能導(dǎo)致很多訂單把產(chǎn)品庫(kù)存扣除而未支付,這就需要有一個(gè)后臺(tái)腳本,將一段時(shí)間內(nèi)沒有支付的訂單的庫(kù)存釋放,把訂單取消即時(shí)扣庫(kù)存,并發(fā)差
  • 1、3步商品服務(wù),操作商品服務(wù)的 db,2、4步訂單服務(wù),操作訂單服務(wù)的 db。

避免訪問不同服務(wù)的 db,原則上同一服務(wù)只能操作自身服務(wù)的 db。

MQ異步化

首先考慮只將第4步異步。

分析

2,4都是操作db,第4步不再等待,1、2、3成功后立即反饋給用戶。

之后通過消息通知服務(wù)異步下單,若第4步異步下單失敗,重試操作,試圖重新生成訂單,MQ的消息也可回溯。


訂單創(chuàng)建完成后,處于排隊(duì)狀態(tài),然后服務(wù)發(fā)布一個(gè)事件Order Created 到消息隊(duì)列中。
即訂單服務(wù)向外界發(fā)送消息:我創(chuàng)建了一個(gè)訂單,由MQ 轉(zhuǎn)發(fā)給訂閱該消息的服務(wù)


如果商品服務(wù)收到創(chuàng)建訂單消息之后執(zhí)行扣庫(kù)存操作。注意,這里可能因?yàn)槟承┎豢煽挂蛩貙?dǎo)致扣庫(kù)存失敗,無論成功與否,商品服務(wù)都會(huì)發(fā)送一個(gè)扣庫(kù)存消息到 MQ,消息內(nèi)容即扣庫(kù)存的結(jié)果。
訂單服務(wù)會(huì)訂閱扣庫(kù)存的結(jié)果,接收到該消息后:

  • 如果扣庫(kù)存成功,將訂單的狀態(tài)改為已確認(rèn),即下單成功
  • 如果扣庫(kù)存失敗,將訂單的狀態(tài)改為已取消,即下單失敗

欲實(shí)現(xiàn)上述模型要求,需可靠的消息投遞。服務(wù)發(fā)出的消息,一定會(huì)被MQ收到。

  • 用戶體驗(yàn)的變化,前端配合排隊(duì)中等界面。

商品/訂單服務(wù)都變成異步化,適合秒殺類場(chǎng)景,當(dāng)流量不大時(shí),并不太適合。

異步設(shè)計(jì)

  1. 庫(kù)存在Redis中保存
  2. 收到請(qǐng)求Redis判斷是否庫(kù)存充足 ,減掉Redis中庫(kù)存
  3. 訂單服務(wù)創(chuàng)建訂單寫入數(shù)據(jù)庫(kù),并發(fā)送消息

當(dāng)訂單支付成功后,會(huì)有一個(gè)出庫(kù)過程,既然有這個(gè)過程,就有可能出庫(kù)失敗。
庫(kù)存有兩部分:

  • 緩存redis層
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)mysql層
  1. 當(dāng)客服新增5個(gè)庫(kù)存,則緩存redis和數(shù)據(jù)庫(kù)mysql層都需增加5個(gè)庫(kù)存,使用分布式事務(wù)的最終一致性來滿足:庫(kù)存要么全加,要么全不加。
  2. 當(dāng)訂單生成時(shí),需要扣除庫(kù)存,先扣redis庫(kù)存,如果扣除成功,則生成訂單進(jìn)行支付,這個(gè)過程不扣除mysql庫(kù)存。
  3. 當(dāng)redis庫(kù)存扣完,該產(chǎn)品就無法下單了,下單就會(huì)失敗,就把外層的給擋住了。
  4. 在第2步扣除redis庫(kù)存成功后,生成訂單,進(jìn)行支付,支付成功,返回我的訂單中心, 會(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)出庫(kù)過程。
  5. 出庫(kù)過程一個(gè)MQ異步解耦的任務(wù)隊(duì)列,這個(gè)過程是扣除mysql庫(kù)存:
  • 如果扣mysql庫(kù)存成功,出庫(kù)成功,完成下訂單整個(gè)流程,進(jìn)入發(fā)貨狀態(tài)
  • 如果扣mysql庫(kù)存失敗,出庫(kù)失敗,進(jìn)行一系列的操作
  1. 訂單狀態(tài)改成取消
  2. 返還redis庫(kù)存
  3. 退款

redis庫(kù)存和mysql庫(kù)存

支付前是預(yù)扣,是扣redis庫(kù)存,是鎖定庫(kù)存的過程
支付后是真正扣,扣mysql庫(kù)存,保證庫(kù)存最終一致

但是,在極端情況下會(huì)存在數(shù)據(jù)不一致

  • 如果redis庫(kù)存 = mysql庫(kù)存,不會(huì)有問題
  • 如果redis庫(kù)存 mysql庫(kù)存,不會(huì)有超賣問題,但會(huì)存在實(shí)際有庫(kù)存,但是沒有賣的情況
  • 如果redis庫(kù)存 > mysql庫(kù)存,就會(huì)超賣,超賣的訂單,在出庫(kù)的過程中會(huì)失敗

這樣總體不會(huì)出問題,mysql數(shù)據(jù)庫(kù)層,保證庫(kù)存最終不會(huì)出問題。

問題

數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)存和redis庫(kù)存不一致,如何檢測(cè)?

如果檢測(cè)出來不一致,如何同步

沒有想出來好的方案
比較暴力的方式,就是找一個(gè)低峰期,譬如凌晨1點(diǎn),周期性強(qiáng)行覆蓋。 但是極端情況下還是會(huì)存在同步后不準(zhǔn)確,譬如在同步的過程中,剛好有一個(gè)訂單在支付,這個(gè)訂單支付成功后,出庫(kù)的過程中,扣除了mysql的庫(kù)存,但是沒有扣除redis的庫(kù)存

這個(gè)就是數(shù)據(jù)庫(kù)同步緩存的更新機(jī)制方面的問題
屬于一致性的邏輯設(shè)計(jì)的問題
緩存數(shù) = 數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)存數(shù) - 待扣數(shù)
當(dāng)然這里面也還有其它的方案,以及考慮到一致性的要求高低,可以使用簡(jiǎn)單或復(fù)雜的方案
就看系統(tǒng)復(fù)雜度了,越是大系統(tǒng)就要拆得越細(xì)
比如待扣數(shù)又可以放到一個(gè)隊(duì)列里面,或者緩存里面,同時(shí)有計(jì)數(shù),直接讀計(jì)數(shù)就行
比如放到mongo,已支付待出庫(kù)的數(shù)量,一般也不會(huì)很大,count一下,也不會(huì)損失多少
所以一般系統(tǒng)都不能完全保障數(shù)據(jù)鏈不出錯(cuò),但一定要有補(bǔ)償,就是出錯(cuò)了可以糾錯(cuò)
要保障不出錯(cuò)的代價(jià)顯然太大
同步是有一套刷新機(jī)制,可以定時(shí),也可以通過MQ,或者監(jiān)控不一至同步等等。。。
也叫做保障緩存數(shù)據(jù)的新鮮度
一般不會(huì)太長(zhǎng)時(shí)間,半小時(shí),幾分鐘都有可能,不同場(chǎng)景需求不一樣

12306

買火車票的12306,晚上的時(shí)間都不能買票,這個(gè)時(shí)間估計(jì)是在同步庫(kù)存,將數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)存同步到redis庫(kù)存中, 但是買火車票之類,在訂單生成前,必須扣除實(shí)際庫(kù)存,也就是要扣除mysql的庫(kù)存,

因?yàn)橘I火車票和購(gòu)物不一樣,購(gòu)物可以付款后出庫(kù),但是買票這種,支付前就必須出庫(kù),因此,要將出庫(kù)過程提前, 只有出庫(kù)成功,才能生成訂單,同樣要引入redis庫(kù)存

先扣緩存中的庫(kù)存,扣除成功后,然后才可以去扣mysql中的庫(kù)存。

如果扣除緩存中的庫(kù)存失敗,就會(huì)擋在外面,返回庫(kù)存不足,這些請(qǐng)求不會(huì)穿刺到mysql中,擋住了大多數(shù)的請(qǐng)求壓力。

redis庫(kù)存會(huì)和mysql庫(kù)存不一致,極端情況下是肯定有的,需要進(jìn)行庫(kù)存同步

  • 當(dāng)緩存庫(kù)存比數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)存多,那么就會(huì)出現(xiàn),查詢有票,但是就無法下單,下單的時(shí)候就說庫(kù)存不足,這個(gè)情況下,就會(huì)造成數(shù)據(jù)庫(kù)壓力過大,不過12306應(yīng)該有其他手段來規(guī)避這個(gè)問題,不過,我確實(shí)遇到過,查詢的時(shí)候有票,但是無法下單的情況。
  • 當(dāng)緩存庫(kù)存比數(shù)據(jù)庫(kù)緩存少,那么不會(huì)出問題,只會(huì)出現(xiàn)有票,但是沒有出售的情況,等完成庫(kù)存同步一下, 明天又準(zhǔn)確了。

到此這篇關(guān)于Redis解決庫(kù)存超賣問題實(shí)例講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis解決庫(kù)存超賣問題內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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