标签:service target 核心技术 nbsp 原子操作 一个 href 刷新 获取
下单涉及的一些步骤
1.下单
2.下单同时预占库存
3.支付
4.支付成功真正减扣库存
5.取消订单
6.回退预占库存
什么时候进行预占库存
方案一:加入购物车的时候去预占库存。
方案二:下单的时候去预占库存。
方案三:支付的时候去预占库存。
分析:
方案一:加入购物车并不代表用户一定会购买,如果这个时候开始预占库存,会导致想购买的无法加入购物车。而不想购买的人一直占用库存。显然这种做法是不可取的。
方案二:商品加入购物车后,选择下单,这个时候去预占库存。用户选择去支付说明了,用户购买欲望是比 方案一 要强烈的。订单也有一个时效,例如半个小时。超过半个小时后,系统自动取消订单,回退预占库存。
方案三:下单成功去支付的时候去预占库存。只有100个用户能支付成功,900个用户支付失败。用户体验不好,就像你走了一条光明大道,一路通畅,突然被告知此处不通行。而且支付流程也是一个比较复杂的流程,如果和减库存放在一起,将会变的更复杂。
所以综上所述:
选择方案二比较合理。
重复下单问题
解决办法
同一个用户或者多个用户同时抢购一个商品的时候,我们如何做到并发安全减扣库存?
方法1 :
不考虑库存安全的写法:(1)减可用 (2)加预占 (3)库存数据不安全
分析:
在高并的场景下,假设库存只有 2 件 ,两个请求同时进来,抢购改商品,购买数量都是 2.
A请求 此时去获取库存,发现库存刚好足够,执行扣库存下单操作。
在 A 请求为完成的时候(事务未提交),B请求 此时也去获取库存,发现库存还有2. 此时也去执行扣库存,下单操作。库存剩 2 ,但是卖出了 4 。最终数据库库存数量将变为 -2 ,所以库存是不安全的。
方法2 :
这个操作可以保证库存数据是安全的。
分析:
在方法1 的基础上 ,更新库存的语句,增加了可用库存数量 大于 0, availableNum - num >= 0 ;实质是使用了数据库的乐观锁来控制库存安全,在并发量不是很大的情况下可以这么做。但是如果是秒杀,抢购,瞬时流量很高的话,压力会都到数据库,可能拖垮数据库。
方法3:
该方法也可以保证库存数量安全。
分析:
利用Redis 分布式锁, 强制控制 同一个商品,同时只能一个请求处理下单。 其他请求返回 ‘系统繁忙稍后再试!’;
强制把处理请求串行化,缺点并发不高 ,处理比较慢,不适合抢购等方案 。
用户体验也不好,明明看到库存是充足的,就是强不到。
相比方案2减轻了数据库的压力。
方法4 :
可以保证库存安全,满足高并发处理,但是相对复杂一点。
分析:
利用Redis increment 的原子操作,保证库存安全。 事先需要把库存的数量等其他信息保存到Redis,并保证更新库存的时候,更新Redis。
进来的时候 先 get 库存数量是否充足,再执行 increment。以 increment > 0 为准。
检查库存 与 减少库存 不是原子性的。
检查库存的时候技术库存充足也不可下单;否则造成库存不安全,原来类似 方法1.
increment 是个原子操作,已这个为准。
redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) >= 0 说明库存充足,可以下单。
redisService.increment(key, -req.getNum().longValue()) < 0 的时候 不能下单,次数库存不足。并且需要 回加刚刚减去的库存数量,否则会导致刚才减扣的数量 一直买不出去。数据库与缓存的库存不一致。
次方法可以满足 高并抢购等一些方案,真正减扣库存和下单可以异步执行。
为每笔订单设置 有效时间 可用参考这个:
http://jblog.top/article/details/254951
订单取消后,可利用MQ 回退库存等。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/mzhaox/p/11181337.html