在訂單生成的時候直接扣庫存,這是最初等的方式扣庫存,這種方式比較簡單,可是也有一系列的問題:前端
1,3商品服務,操做商品服務的 db
2,4 訂單服務.操做訂單服務的 dbmysql
避免訪問不一樣服務的 dbredis
首先考慮只將第四步異步化
分析:2,4都是操做db,第四步再也不等待,
1,2,3成功後即反饋給用戶
以後經過消息通知服務異步下單,若第4步異步下單失敗了,傾向於重試操做,試圖從新生成訂單,消息隊列的消息也是可回溯的sql
訂單建立完成後,處於排隊狀態,而後服務發佈一個事件Order Created
到消息隊列中
即訂單服務向外界發送消息:我建立了一個訂單
由MQ 轉發給訂閱該消息的服務數據庫
若是商品服務收到建立訂單消息以後執行扣庫存操做
注意,這裏可能由於某些不可抗因素致使扣庫存失敗
不管成功與否,商品服務都會發送一個扣庫存消息到 MQ 中,消息內容即扣庫存的結果
訂單服務會訂閱扣庫存的結果,接收到該消息後緩存
已確認
,即下單成功已取消
,即下單失敗欲實現上述模型要求,須要如下保證併發
* 可靠消息投遞異步
服務發出的消息,必定會被MQ收到分佈式
* 用戶體驗的變化
前端配合排隊中等界面spa
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,並不太適合如此改造
對於 CAP 理論
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, 他的流程是怎麼樣子的呢?
庫存有兩部分:一個緩存redis層,一個數據庫mysql層
1 當客服新增了5個庫存,那麼,緩存redis和數據庫mysql層都須要增長5個庫存,這個使用分佈式事務的最終一致性來知足要麼全加,要麼全不加庫存
2 當訂單生成的時候,須要扣除庫存,先扣除redis庫存
,若是扣除成功,則生成訂單進行支付,這個過程不扣除mysql庫存
3 當redis庫存扣乾淨,這個產品就沒法下單了,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
,生成訂單,進行支付,支付成功,返回個人訂單中心, 會發現有一個出庫過程
5 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
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
,保證庫存最終一致
可是,在極端狀況下會存在數據不一致
這樣整體不會出問題,mysql數據庫層,保證庫存最終不會出問題。
沒有想出來好的方案
比較暴力的方式,就是找一個低峯期,譬如凌晨1點,週期性強行覆蓋。 可是極端狀況下仍是會存在同步後不許確,譬如在同步的過程當中,恰好有一個訂單在支付,這個訂單支付成功後,出庫的過程當中,扣除了mysql的庫存,可是沒有扣除redis的庫存
這個就是數據庫同步緩存的更新機制方面的問題 屬於一致性的邏輯設計的問題 `緩存數 = 數據庫庫存數 - 待扣數` 固然這裏面也還有其它的方案,以及考慮到一致性的要求高低,可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 好比待扣數又能夠放到一個隊列裏面,或者緩存裏面,同時有計數,直接讀計數就行 好比放到mongo,已支付待出庫的數量,通常也不會很大,count一下,也不會損失多少 因此通常系統都不能徹底保障數據鏈不出錯,但必定要有補償,就是出錯了能夠糾錯 要保障不出錯的代價顯然太大 同步是有一套刷新機制,能夠定時,也能夠經過MQ,或者監控不一至同步等等。。。 也叫作保障緩存數據的新鮮度 通常不會太長時間,半小時,幾分鐘都有可能,不一樣場景需求不同
由於買火車票和購物不同,購物能夠付款後出庫,可是買票這種,支付前就必須出庫,所以,要將出庫過程提早, 只有出庫成功,才能生成訂單,一樣要引入redis庫存
當緩存庫存比數據庫庫存多,那麼就會出現,查詢有票,可是就沒法下單,下單的時候就說庫存不足,這個狀況下,就會形成數據庫壓力過大,不過12306應該有其餘手段來規避這個問題,不過,我確實遇到過,查詢的時候有票,可是沒法下單的狀況。
當緩存庫存比數據庫緩存少,那麼不會出問題,只會出現有票,可是沒有出售的狀況,等完成庫存同步一下, 明天又準確了。