高并发业务下的库存扣减方案
--1.获取库存扣减记录缓存keyKYES[2]=hot_{itemCode-skuCode}_deduction_historylocalhot_deduction_history=KYES[2]--2.使用RedisClusterhashtag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,...
数据库上云实践指南:从零开始到最佳运作
使用GaussDB(forRedis)作为前端缓存(需要配置大内存),可缓解后端数据库压力,平稳渡过业务高峰;同时,将热门商品信息作为热数据驻留在内存中,冷门商品信息置换到共享存储池中,可进一步降低数据库压力;此外,强一致counter让秒杀活动不再“雪崩”,库存扣减不再担心“超卖”,还可以用sortedset帮助构建spam机制,用geo实现物...
让数据无忧上云 华为云数据库上云解决方案开启数据智能时代
使用GaussDB(forRedis)作为前端缓存(需要配置大内存),可缓解后端数据库压力,平稳渡过业务高峰;同时,将热门商品信息作为热数据驻留在内存中,冷门商品信息置换到共享存储池中,可进一步降低数据库压力;此外,强一致counter让秒杀活动不再“雪崩”,库存扣减不再担心“超卖”,还可以用sortedset帮助构建spam机制,用geo实现物...
p0级重大事故:超卖了100瓶飞天茅台,整个项目组慌得一逼~
改进之后,其实可以发现,我们借助于Redis本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超卖的。对的。但是如果没有这一层锁的话,那么所有请求进来都会走一遍业务逻辑,由于依赖了其他系统,此时就会造成对其他系统的压力增大。这会增加的性能损耗和服务不稳定性,得不偿失。基于分布式锁可以在一定程度上拦截一些流量。②...
基于互联网架构演进, 构建秒杀系统|内存|服务器|key|mb|线程_网易...
三、多级缓存优化(堆内缓存,分布式缓存,openresty内存字典,lua+redis实现接入层缓存)四、秒杀下单(高并发模式下实现下单操作—满足业务需求)--Lock锁,AOP锁优化,分布式锁优化高性能架构以用户为中心,提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间、较大的并发处理能力、较高的吞吐量与稳定的性能参数。可...
超详细的秒杀架构设计|令牌|服务器|redis_网易订阅
典型的一个场景是在进行扣减库存的时候,传统的做法是先查询库存,再去update(www.e993.com)2024年10月21日。这样的话需要两个SQL,而实际上一个SQL我们就可以完成的。可以用这样的做法:updatemiaosha_goodssetstock=stock-1wheregoos_id={#goods_id}andversion=#{version}andsock>0;这样的话,就可以保证库存不会超卖并且一次...
高并发下秒杀商品,你必须知道的九个细节
扣减库存中除了上面说到的预扣库存和回退库存之外,还需要特别注意的是库存不足和库存超卖问题。6.1数据库扣减库存使用数据库扣减库存,是最简单的实现方案了,假设扣减库存的sql如下:updateproductsetstock=stock-1whereid=123;这种写法对于扣减库存是没有问题的,但如何控制库存不足的情况下,不让用户...
京东抢购服务高并发实践
用户点击『提交订单』按钮后,在抢购系统中获取了资格后才去基础库存服务中扣减真正的库存;而抢购系统控制的就是资格/剩余数。传统方案利用数据库行锁,但是在促销高峰数据库压力过大导致服务不可用,目前采用redis集群(16分片)缓存促销信息,例如促销id、促销剩余数、抢次数等,抢的过程中按照促销id散列到对应分片,实时...