商品和訂單服務間使用MQ
商品服務的庫存變化時,通過 MQ 通知訂單服務庫存變化。
原始的同步流程
- 查詢商品信息 (調(diào)用商品服務)
- 計算總價(生成訂單詳情)
- 商品服務扣庫存(調(diào)用商品服務)
- 訂單入庫( 生成訂單)
// 原始的MySQL同步流程
// 判斷此代金券是否加入搶購
SeckillVouchers seckillVouchers = seckillVouchersMapper.selectVoucher(voucherId);
AssertUtil.isTrue(seckillVouchers == null, "該代金券并未有搶購活動");
// 判斷是否有效
AssertUtil.isTrue(seckillVouchers.getIsValid() == 0, "該活動已結束");
// 插入數(shù)據(jù)庫
seckillVouchersMapper.save(seckillVouchers);
在訂單生成時直接扣庫存,這是最原始的扣庫存方案,比較簡單,但存在問題
- 可能導致很多訂單把產(chǎn)品庫存扣除而未支付,這就需要有一個后臺腳本,將一段時間內(nèi)沒有支付的訂單的庫存釋放,把訂單取消即時扣庫存,并發(fā)差
- 1、3步商品服務,操作商品服務的 db,2、4步訂單服務,操作訂單服務的 db。
避免訪問不同服務的 db,原則上同一服務只能操作自身服務的 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,處于排隊狀態(tài),然后服務發(fā)布一個事件Order Created
到消息隊列中。
即訂單服務向外界發(fā)送消息:我創(chuàng)建了一個訂單,由MQ 轉發(fā)給訂閱該消息的服務
如果商品服務收到創(chuàng)建訂單消息之后執(zhí)行扣庫存操作。注意,這里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(fā)送一個扣庫存消息到 MQ,消息內(nèi)容即扣庫存的結果。
訂單服務會訂閱扣庫存的結果,接收到該消息后:
- 如果扣庫存成功,將訂單的狀態(tài)改為已確認,即下單成功
- 如果扣庫存失敗,將訂單的狀態(tài)改為已取消,即下單失敗
欲實現(xiàn)上述模型要求,需可靠的消息投遞。服務發(fā)出的消息,一定會被MQ收到。
商品/訂單服務都變成異步化,適合秒殺類場景,當流量不大時,并不太適合。
異步設計
- 庫存在Redis中保存
- 收到請求Redis判斷是否庫存充足 ,減掉Redis中庫存
- 訂單服務創(chuàng)建訂單寫入數(shù)據(jù)庫,并發(fā)送消息
當訂單支付成功后,會有一個出庫過程,既然有這個過程,就有可能出庫失敗。
庫存有兩部分:
- 緩存redis層
- 數(shù)據(jù)庫mysql層
- 當客服新增5個庫存,則緩存redis和數(shù)據(jù)庫mysql層都需增加5個庫存,使用分布式事務的最終一致性來滿足:庫存要么全加,要么全不加。
- 當訂單生成時,需要扣除庫存,先扣redis庫存,如果扣除成功,則生成訂單進行支付,這個過程不扣除mysql庫存。
- 當redis庫存扣完,該產(chǎn)品就無法下單了,下單就會失敗,就把外層的給擋住了。
- 在第2步扣除redis庫存成功后,生成訂單,進行支付,支付成功,返回我的訂單中心, 會發(fā)現(xiàn)有一個出庫過程。
- 出庫過程一個MQ異步解耦的任務隊列,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(fā)貨狀態(tài)
- 如果扣mysql庫存失敗,出庫失敗,進行一系列的操作
- 訂單狀態(tài)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
支付后是真正扣,扣mysql庫存,保證庫存最終一致
但是,在極端情況下會存在數(shù)據(jù)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
這樣總體不會出問題,mysql數(shù)據(jù)庫層,保證庫存最終不會出問題。
問題
數(shù)據(jù)庫庫存和redis庫存不一致,如何檢測?
如果檢測出來不一致,如何同步
沒有想出來好的方案
比較暴力的方式,就是找一個低峰期,譬如凌晨1點,周期性強行覆蓋。 但是極端情況下還是會存在同步后不準確,譬如在同步的過程中,剛好有一個訂單在支付,這個訂單支付成功后,出庫的過程中,扣除了mysql的庫存,但是沒有扣除redis的庫存
這個就是數(shù)據(jù)庫同步緩存的更新機制方面的問題
屬于一致性的邏輯設計的問題
緩存數(shù) = 數(shù)據(jù)庫庫存數(shù) - 待扣數(shù)
當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,可以使用簡單或復雜的方案
就看系統(tǒng)復雜度了,越是大系統(tǒng)就要拆得越細
比如待扣數(shù)又可以放到一個隊列里面,或者緩存里面,同時有計數(shù),直接讀計數(shù)就行
比如放到mongo,已支付待出庫的數(shù)量,一般也不會很大,count一下,也不會損失多少
所以一般系統(tǒng)都不能完全保障數(shù)據(jù)鏈不出錯,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(shù)據(jù)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,購物可以付款后出庫,但是買票這種,支付前就必須出庫,因此,要將出庫過程提前, 只有出庫成功,才能生成訂單,同樣要引入redis庫存
先扣緩存中的庫存,扣除成功后,然后才可以去扣mysql中的庫存。
如果扣除緩存中的庫存失敗,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(shù)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
- 當緩存庫存比數(shù)據(jù)庫庫存多,那么就會出現(xiàn),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(shù)據(jù)庫壓力過大,不過12306應該有其他手段來規(guī)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。
- 當緩存庫存比數(shù)據(jù)庫緩存少,那么不會出問題,只會出現(xiàn)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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