Java 实现秒杀-订单、库存、支付顺序确定

最新推荐文章于 2025-02-13 23:30:10 发布
最新推荐文章于 2025-02-13 23:30:10 发布
阅读量1.3k 收藏 19
点赞数 7
文章标签： java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36661375/article/details/141057913
版权

秒杀三个基本过程：生成订单、减扣库存、用户支付
1、下单减库存
在这里插入图片描述
先创建订单，然后扣除库存，等待用户支付。
这种解决方案，可以保证订单不会超卖，因为创建订单之后就会减库存，这是一个原子操作。
但是会产生一些问题：
1）在极限并发情况下，任何一个内存操作的细节都至关影响性能，尤其像创建订单这种逻辑，一般都需要存储到磁盘数据库的，对数据库的压力是可想而知的；
2）如果用户存在恶意下单的情况，只下单不支付这样库存就会变少，会出现“少卖”，虽然服务端可以限制 IP 和用户的购买订单数量，这也不算是一个好方法。

2 支付减库存
在这里插入图片描述

用户支付了订单再减库存，感觉不会少卖。但是极限并发情况下，用户可能会创建很多订单。
当库存减为零的时候很多用户发现抢到的订单支付不了了，这也就是所谓的“超卖”。也不能避免并发操作数据库磁盘 IO。

3 预扣库存
在这里插入图片描述
上面两种方案得出结论：只要创建订

最低0.47元/天 解锁文章
电商 - 高并发下订单商品库存扣减方案
MinggeQingchun的博客
05-31 4447
开发一个电商库存系统时，我们最担心的就是高并发和防超卖了。
Java实现电商秒杀系统-jseckill
xiao雷博客
02-21 9667
1.前言 什么是秒杀？双十一，双十二天猫京东优惠大促销，大量的用户去抢夺少量的商品，在段时间内抢完，称之为秒杀。典型的高并发应用场景。 2.简介 电商秒杀系统，要求并发量特别大，用Java实现秒杀系统，可以很大程度提高自己的高并发架构能力。可能每秒钟用户连接数大概1000以上。需要确保网站后台正常流畅运行，用户抢到的数量和数据库中减少的库存量保持一致，并且数据库中记录秒杀数据不遗...
Java秒杀系统实战系列~整体业务流程介绍与数据库设计
weixin_30237719的博客
07-16 297
摘要:本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第三篇，本篇博文将主要介绍秒杀系统的整体业务流程，并根据相应的业务流程进行数据库设计，最终采用Mybatis逆向工程生成相应的实体类Entity、操作Sql的接口Mapper以及写动态Sql的配置文件Mapper.xml。内容：对于该秒杀系统的整体业务流程，相信机灵的小伙伴在看完第二篇博文的时候，就已经知道个大概了！因为在提供的源码数据库下载的链接...
电商系统库存扣减方案大比拼：下单时扣减 vs 支付后扣减，Java代码示例解析
双非二本自学到互联网公司的成长经历，有故事，有干货。
02-13 1466
库存扣减的时机和方式需要根据业务需求和技术架构进行权衡。下单时扣减库存：适合对用户体验要求高、库存紧张的场景（如秒杀活动）。支付成功后扣减库存：适合库存充足、对系统复杂度要求低的场景。对于大多数电商平台来说，下单时锁库存，支付成功后扣减库存是一种更为稳妥的选择。这种方式虽然增加了系统复杂度，但能够有效提升用户体验，减少超卖风险。
【电商经验】之商品下单减库存方案
王廷云的博客
06-10 3219
而更新库存数据就是 udate 操作，命中索引时也是行级锁，但是这是个独占锁，所有的操作都要等待前一个释放锁后才能继续 update。在商品促销的时候（比如促销），因为一部分人下了单但没有付款完成订单流程，导致其他用户看到已售罄（实际意义上是有库存的），这样就会在某个时间点阻止其他用户购买。比如，库存只有100件，但有1000个用户成功下单，最后会有900个用户付款失败的，这种体验是很糟糕的，100件商品却超卖出900件。这种方案可以避免掉下单减库存的所有问题，但会产生新的问题，即“
Java实现电商秒杀项目
09-07
电商秒杀项目设计方案 项目启动时将商品库存信息缓存到redis 当前用户秒杀商品时，首先去redis查询用户是否秒杀商品，没秒杀过，再去数据库查询，若该用户已秒杀过商品则不能，在参与秒杀同样商品。 若用户没有参与过秒杀商品，则去redis缓存预减库存，库存数量少于0，则返回错误信息。 预减库存成功后，将订单任务发送到MQ。 MQ收到订单消息后，到数据库预减库存。 若数据库库存减成功，生成订单和秒杀订单并将订单信息缓存到redis，否则将错误信息缓存到数据库里。 前端通过用户id和商品id，轮询查看秒杀结果，后端先去redis查询订单信息不存在，就去数据库查询，查询成功则返回秒杀结果信息。 若缓存和数据库都查询失败，则继续去redis查询是否有秒杀订单失败信息比如库存不足等信息，若存在则返回秒杀失败，否则返回该订单下单正在排队中。 接口
Java秒杀实战（十二） 优化秒杀业务流程
张伟光
06-02 1097
优化后的秒杀业务流程 【总结】 秒杀实现的优化思路，能缓存就去redis缓存起来，然后放到队列中，让队列去处理。
【Java秒杀方案】8.秒杀整体流程（登录-商品列表-商品详情-等待抢购-秒杀-排队-订单 ）分布式会话 用户登录 二次md5加密 共享session
alwarse
12-04 973
秒杀流程演示 1登录页面 http://localhost:8080/login/toLogin 2.登录成功，进入商品列表页面 http://localhost:8080/goods/toList 3.商品详情 http://localhost:8080/goodsDetail.htm?goodsId=2 3.1 秒杀，进入排队，等待秒杀结果 getResult 3.2 秒杀成功，跳转订单页面 跳转 4.订单页面 http://localhost:8080/orderDetail.htm?ord
RocketMQ学习(3) 秒杀实战
weixin_43739821的博客
06-03 1137
前置知识 QPS、jmeter压测 一般的秒杀架构如何设计 本项目结构设计 数据库 接收用户秒杀服务 pom和配置文件 SeckillController 处理秒杀服务(重点) pom和配置文件 Mysql、Redis数据同步 创建秒杀监听 方案一 在事务外面加锁 先查库存再减带来的并发问题 方案二 分布式锁 - mysql(行锁) 方案三 分布式锁 - redis setnx
java 面试备战---分布式那点事
程序员爱酸奶
03-05 1609
分布式一致性：CAP理论 集中式应用进行服务化拆分后，必然会出现一个问题：如何保证各个节点（Node）之间的数据一致性？ 比如以下场景： 用户首先发起一次更新操作，映射到节点A；然后，用户又做了一次查询操作，操作映射到了节点B，此时A和B的数据如果不一致，对用户来说就会造成困扰。 分布式系统为了提高可用性，必然会引入冗余机制（副本），而冗余便带来了上面描述的一致性问题。为了解决这类问题，加州大学伯克利分校的Eric Brewer) 教授提出了 CAP 猜想。2年后， Seth Gilbert 和 Nancy
Java项目电商秒杀[Redis+RabbitMQ+JMeter]
06-13
我所有课程的学习主线为：java基础--->面向对象--->java高级部分(集合、多线程、正则表达式等)--->html5+css3--->javascript--->jquery--->mysql数据库--->jsp/servlet--->oracle数据库--->项目讲解--->Mybatis框架---->spring框架---->springmvc框架--->ssm三大框架整合--->maven--->SVN/GIT--->hibernate框架--->struts2框架--->linux--->SSM项目综合小练习--->SpringBoot--->SpringCloud--->Redis--->MongoDB--->FreeMaker--->Nginx--->RabbitMQ--->Dubbo--->Zookeeper--->秒杀--->分布式项目实战等。红色部分是本套课程的教学内容，学习贵在坚持，希望同学们按照这个学习主线坚持下去，后面一定会找到满意的工作的。不懂得可以多问我哦！
尚硅谷2020微服务分布式电商项目《谷粒商城》-支付、秒杀
a2522827931的博客
07-06 3429
1. 支付 订单搞定之后就是支付了，首先搭建支付工程。 1.1. 搭建环境 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iYIWxcss-1593998205908)(assets/1591268653752.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Wp1GAfzd-1593998205912)(assets/1591268627113.png)] pom.xml <?xml version="1.0" encodin
方案设计-如何设计一个秒杀系统
小谷的博客
09-09 1876
热点分为热点操作和热点数据。所谓“热点操作”，例如大量的刷新页面、大量的添加购物车、双十一零点大量的下单等都属于此类操作。对系统来说，这些操作可以抽象为“读请求”和“写请求”，这两种热点请求的处理方式大相径庭，读请求的优化空间要大一些，而写请求的瓶颈一般都在存储层，优化的思路就是根据 CAP 理论做平衡，这个内容我在“减库存”一文再详细介绍。而“热点数据”比较好理解，那就是用户的热点请求对应的数据。而热点数据又分为“静态热点数据”和“动态热点数据”。所谓“静态热点数据”，就是能够提前预测的热点数据。
Java电商系统秒杀怎么做？
九章算法的博客
03-31 1783
有的时候，获取秒杀项目经历的代价是惨痛的… 比如我 前阵子我司（某十八线厂子）的运营策划了一场1元秒杀活动。一开始觉得肯定不会有很多人参与啊，于是没有准确的预估好用户的访问量。结果，你猜发生了什么：活动开始后一小时，因为用户访问量太多直接给网页搞崩了… 为了给我们部门擦屁股，甚至有幸见到了公司里半年不出现的大佬…一时不知道是喜是悲… 所以题主有心能在私下练习秒杀项目真的是！非常优秀了。这里将我从血泪中总结的经验（教训）分享给你。 基础知识大家都学，关键是你要会灵活应用 这里的基础包括：算法，数据库、多线程
高并发核心技术 - 订单与库存
weixin_30699955的博客
07-13 263
问题：一件商品只有100个库存，现在有1000或者更多的用户来购买，每个用户计划同时购买1个到几个不等商品。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。1.不多发2.不少发 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...
Java电商秒杀实战
qq_42214025的博客
05-14 238
Java电商秒杀项目（一） 项目环境搭建 Spring Boot环境的搭建 集成Thymeleaf Result结果搭建 集成Mybatis+Druid 集成Jedis+Redis安装+通用缓存Key封装 进行环境搭建，然后添加一定的依赖： 一、加入依赖pom.xml 依次Spring Boot依赖、thymeleaf依赖、 Mybatis、 mysql、 druid、 Jedis的依赖，如下还要添加thymelefa的依赖： 二、添加配置文件application.properties spring.
java电商秒杀实战
weixin_42200573的博客
05-24 471
简介： 我们这个项目主要的关键就是秒杀，秒杀是我们这次项目的特点，也是区别与其他电商项目的方面。 通过这个课程我们能学到 1.如何去利用缓存 2.如何使用异步 3.如何编写出优雅的代码 接下来我们就开始我们的步骤 第一步我们要进行项目的搭建 利用spring boot进行环境的搭建 之后集成Thymeleaf，Result去进行结果的封装 然后我们集成Mybatis+Druid 最后我们集成Jedis+Redis安装+通用缓存Key的封装 接下来就是我们去...
MQ消费
最新发布
04-03
<think>好的，用户现在问的是关于MQ消费的问题。我需要先回顾之前的对话历史，看看有没有相关的上下文。之前用户要求举一个复杂的例子，我介绍了电商订单系统的Facade模式，涉及订单处理、库存管理等子系统的协调。现在用户的问题转向消息队列（MQ）的消费，这可能是在分布式系统或微服务架构中的一个关键组件。 首先，我需要确定用户对MQ消费的了解程度。他们可能已经知道MQ的基本概念，但需要更深入的解释，尤其是如何在实际系统中应用，比如在之前的电商例子中MQ如何发挥作用。用户可能想了解MQ消费的机制、常见问题及解决方案，或者最佳实践。 接下来，我应该结构化回答，先从基本概念入手，解释什么是MQ消费，然后结合之前的电商案例，展示MQ如何用于解耦系统组件。比如，订单创建后发送消息到MQ，库存服务消费该消息来扣减库存，这样避免直接依赖，提高系统的可靠性和扩展性。 还需要考虑用户可能的痛点，比如消息重复消费、顺序保证、处理失败等。需要解释如何通过幂等性设计、消费者组、死信队列等方法解决这些问题。同时，结合之前的例子，说明在订单系统中如何确保库存扣减的准确性和一致性。 另外，用户可能对具体的MQ产品（如Kafka、RocketMQ、RabbitMQ）感兴趣，但需要保持回答的通用性，除非用户特别指定。还要注意使用中文，保持回答清晰，结构合理，符合之前设定的格式要求，比如分点说明、代码示例等。 最后，总结MQ消费的优势，如异步处理、流量削峰、系统解耦，并指出在复杂系统中的应用场景，呼应之前电商的例子，让用户更好地理解其实际价值。</think>### MQ消费核心解析 消息队列（MQ）消费是分布式系统中实现**异步解耦、流量削峰、可靠传输**的核心机制。以下通过电商订单案例拆解其核心逻辑： --- #### 1. **基础模型** $$ Producer \xrightarrow{Message} Broker \xrightarrow{Push/Pull} Consumer $$ - **Producer**：订单服务生成消息（如`订单创建成功`） - **Broker**：消息中间件（Kafka/RocketMQ/RabbitMQ） - **Consumer**：库存服务、物流服务等订阅消息 --- #### 2. **电商场景案例** **业务需求**：订单支付成功后，需同时触发： - 库存扣减 - 积分计算 - 物流调度 **传统模式问题**： ```java // 强耦合实现（存在性能瓶颈） orderService.paySuccess() { inventoryService.deductStock(); // 同步调用 pointsService.addPoints(); // 同步调用 logisticsService.createTask(); // 同步调用 } ``` **MQ解耦方案**： ```java // 订单服务（生产者） orderService.paySuccess() { mqProducer.send("order_paid", orderId); // 发送消息后立即返回 } // 各子系统消费（消费者） @MQListener(topic="order_paid") void handleOrderPaid(String orderId) { inventoryService.deductStock(orderId); // 库存服务消费 } @MQListener(topic="order_paid") void handleOrderPaid(String orderId) { pointsService.addPoints(orderId); // 积分服务消费 } ``` --- #### 3. **核心消费模式** | 模式 | 特点 | 适用场景 | |---------------|------------------------------|-----------------------| | **集群消费** | 同组消费者均摊消息 | 普通任务处理 | | **广播消费** | 所有消费者收到全量消息 | 配置同步、缓存更新 | | **顺序消费** | 保证分区内消息顺序 | 订单状态变更 | --- #### 4. **关键问题与解决方案** **问题1：重复消费** - **场景**：网络抖动导致消费确认失败，消息重新投递 - **解法**： ```java // 幂等性设计（以库存扣减为例） boolean deductStock(String orderId) { if (redis.exists("deducted:"+orderId)) { // 已处理过 return true; } // 执行真实扣减 redis.setex("deducted:"+orderId, 3600, "1"); // 标记已处理 } ``` **问题2：消息堆积** - **场景**：促销期间订单暴涨，消费速度跟不上生产速度 - **解法**： - 动态扩容消费者实例 - 设置不同优先级队列（重要消息优先处理） **问题3：事务消息** - **场景**：支付成功消息需要保证本地事务与消息发送的原子性 - **方案**： ```mermaid graph LR A[1.发送半消息] --> B[2.执行本地事务] B --> C{3.事务成功?} C -->|Yes| D[4.提交消息] C -->|No| E[5.回滚消息] ``` --- #### 5. **消费性能优化** 1. **批量消费** ```java // RocketMQ批量消费配置 consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(32); // 单次拉取32条 ``` 2. **推拉模式选择** - Push模式：实时性高（如即时通讯） - Pull模式：可控性强（如大数据处理） 3. **位点管理** ```shell # 重置消费位点（处理积压时使用） ./mqadmin resetOffsetByTime -t order_topic -g inventory_group -s 20231001000000 ``` --- ### 典型应用场景 1. **最终一致性事务**：跨系统数据同步（订单→库存→物流） 2. **削峰填谷**：秒杀请求先入队列，后端匀速处理 3. **事件驱动架构**：用户注册成功触发邮件/短信通知 --- ### 注意事项 1. **消费延迟监控**：通过`消息生产时间`与`消费时间`差值检测异常 2. **死信队列配置**：处理超过重试次数的"毒药消息" 3. **消息轨迹追踪**：结合TraceId实现全链路追踪 在阿里双11、京东618等场景中，MQ集群日均处理**万亿级消息**，通过精细化消费策略保障系统平稳运行。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值