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解決Redis庫存超賣問題

coldplay.xixi
發布: 2021-03-18 11:20:02
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解決Redis庫存超賣問題

當商品和訂單服務間使用MQ

當商品服務的庫存變更時,透過MQ 通知訂單服務庫存變化。

原始的同步流程

  1. 查詢商品資訊(呼叫商品服務)
  2. 計算總價(產生訂單詳情)
  3. 商品服務扣庫存(呼叫商品服務)
  4. 訂單入庫( 產生訂單)
// 原始的MySQL同步流程// 判断此代金券是否加入抢购SeckillVouchers seckillVouchers = seckillVouchersMapper.selectVoucher(voucherId);AssertUtil.isTrue(seckillVouchers == null, "该代金券并未有抢购活动");// 判断是否有效AssertUtil.isTrue(seckillVouchers.getIsValid() == 0, "该活动已结束");// 插入数据库seckillVouchersMapper.save(seckillVouchers);
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在訂單產生時直接扣庫存,這是最原始的扣庫存方案,比較簡單,但存在

問題

  • #可能導致許多訂單把產品庫存扣除而未支付,這就需要有一個後台腳本,將一段時間內沒有支付的訂單的庫存釋放,把訂單取消
  • 即時扣庫存,並發差

1、3步驟商品服務,操作商品服務的db,2、4步驟訂單服務,操作訂單服務的db。

避免存取不同服務的 db,原則上同一服務只能操作自身服務的 db。

MQ非同步化

首先考慮只將第4步非同步。

分析

2,4都是操作db,第4步不再等待,1、2、3成功後立即回饋給使用者。

之後透過訊息通知服務非同步下單,若第4步非同步下單失敗,重試操作,試圖重新產生訂單,MQ的訊息也可回溯。

訂單建立完成後,處於排隊狀態,然後服務發布一個事件Order Created 到訊息佇列中。
即訂單服務向外界發送訊息:我建立了一個訂單,由MQ 轉發給訂閱該訊息的服務。

如果商品服務收到建立訂單訊息之後執行扣庫存作業。注意,這裡可能因為某些不可抗因素導致扣庫存失敗,無論成功與否,商品服務都會發送一個扣庫存訊息到 MQ,訊息內容即扣庫存的結果。
訂單服務會訂閱扣庫存的結果,接收到該訊息後:

  • 如果扣庫存成功,將訂單的狀態改為已確認,即下單成功
  • 如果扣庫存失敗,將訂單的狀態改為已取消,即下單失敗

欲實現上述模型要求,需可靠的消息投遞。服務發出的消息,一定會被MQ收到。

  • 使用者體驗的變化
    前端配合排隊中等介面。

商品/訂單服務都變成非同步化,適合秒殺類場景,當流量不大時,並不太適合。

非同步設計

  1. 在庫存在Redis中保存
  2. 收到請求Redis判斷是否有庫存充足,減掉Redis中庫存
  3. 訂單服務建立訂單寫入資料庫,並發送訊息

當訂單支付成功後,會有一個出庫過程,既然有這個過程,就有可能出庫失敗。
庫存有兩個部分:

  • 快取redis層
  • 資料庫mysql層
  1. 當客服新增5個庫存,則快取redis和資料庫mysql層都需增加5個庫存,使用分散式交易的最終一致性來滿足:庫存要麼全加,要麼全不加。
  2. 當訂單產生時,需要扣除庫存,先扣redis庫存,如果扣除成功,則產生訂單進行支付,這個過程不扣除mysql庫存
  3. 當redis庫存扣完,產品就無法下單了,下單就會失敗,就把外層的給擋住了。
  4. 在第2步扣除redis庫存成功後,產生訂單,進行支付,支付成功,返回我的訂單中心, 會發現有一個出庫流程。
  5. 出庫過程
    一個MQ異步解耦的任務佇列,這個過程是扣除mysql庫存
  • 如果扣mysql庫存成功,出庫成功,完成下訂單整個流程,進入發貨狀態
  • 如果扣mysql庫存失敗,出庫失敗,進行一系列的操作
    • #訂單狀態改成取消
    • 返還redis庫存
    • 退款

redis庫存和mysql庫存

支付前是預扣,是扣redis庫存,是鎖定庫存的過程
支付後是真正扣,扣mysql庫存,確保庫存最終一致

但是,在極端情況下會存在資料不一致

  • 如果redis庫存= mysql庫存,不會有問題
  • 如果redis庫存< ; mysql庫存,不會有超賣問題,但會存在實際有庫存,但是沒有賣的情況
  • 如果redis庫存> mysql庫存,就會超賣,超賣的訂單,在出庫的過程中會失敗

這樣整體不會出問題,mysql資料庫層,保證庫存最終不會出問題。

問題

#

資料庫庫存和redis庫存不一致,如何偵測?

如果偵測出來不一致,如何同步

沒有想出來好的方案
比較暴力的方式,就是找一個低高峰期,譬如凌晨1點,週期性強行覆蓋。但極端情況下還是會存在同步後不準確,譬如在同步的過程中,剛好有一個訂單在支付,這個訂單支付成功後,出庫的過程中,扣除了mysql的庫存,但是沒有扣除redis的庫存

這個就是資料庫同步快取的更新機制方面的問題
屬於一致性的邏輯設計的問題
快取數= 資料庫庫存數- 待扣數
當然這裡面也還有其它的方案,以及考慮到一致性的要求高低,可以使用簡單或複雜的方案
就看系統複雜度了,越是大系統就要拆得越細
比如待扣數又可以放到一個佇列裡面,或快取裡面,同時有計數,直接讀計數就行
比如放到mongo,已支付待出庫的數量,一般也不會很大,count一下,也不會損失多少
所以一般系統都無法完全保障資料鏈不出錯,但一定要有補償,就是出錯了可以糾錯
要保障不出錯的代價顯然太大
同步是有一套刷新機制,可以定時,也可以透過MQ,或監控不一至同步等等。 。 。
也叫做保障快取資料的新鮮度
一般不會太長時間,半小時,幾分鐘都有可能,不同場景需求不一樣

12306

買火車票的12306,晚上的時間都不能買票,這個時間估計是在同步庫存,將數據庫庫存同步到redis庫存中, 但是買火車票之類,在訂單生成前,必須扣除實際庫存,也就是要扣除mysql的庫存,

因為買火車票和購物不一樣,購物可以付款後出庫,但是買票這種,支付前就必須出庫,因此,要將出庫流程提前, 只有出庫成功,才能產生訂單,同樣要引入redis庫存

先扣緩存中的庫存,扣除成功後,然後才可以去扣mysql中的庫存。

如果扣除快取中的庫存失敗,就會擋在外面,返回庫存不足,這些請求不會穿刺到mysql中,擋住了大多數的請求壓力。

redis庫存會和mysql庫存不一致,極端情況下是肯定有的,需要進行庫存同步

  • 當快取庫存比資料庫庫存多,那麼就會出現,查詢有票,但是就無法下單,下單的時候就說庫存不足,這個情況下,就會造成數據庫壓力過大,不過12306應該有其他手段來規避這個問題,不過,我確實遇到過,查詢的時候有票,但是無法下單的情況。

  • 當快取庫存比資料庫快取少,那麼不會出問題,只會出現有票,但是沒有出售的情況,等完成庫存同步一下, 明天又準確了。

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