【支付系统】支付系统中锁的作用-超卖及幂等操作

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在支付系统中,最重要的两个步骤为下单和回调.皆需要加锁.

下单加锁的作用: 通过下单订单号进行加锁,防止重复下单,或者锁库存防止超卖等

回调加锁的作用: 支付系统的回调通常是间隔几秒进行多次发送,为了防止网络积压导致的同时收到多个回调,所以要对回调时携带的订单号进行加锁,确保只对订单执行一次操作.

下单易错点

如果是购买业务,最常见的问题就是超卖问题,我们可以对商品进行加锁,锁住之后查询库存.

获取到库存之后就可以创建订单等一些列操作,通常我们会给订单一个超时时间,超过指定时间订单取消自动回滚库存,这里需要一个注意点,支付下单本身也有个支付的超时时间,建议订单超时时间大于支付超时时间,避免订单超时库存回滚,订单又被支付了

如果是充值业务,下单时不必加锁 也不需要超时时间,不支付就不充值,不需要额外操作,只需要在回调时加锁即可,防止多次回调,多次添加余额

何为回调

因为用户在扫码支付的时候已经脱离了我们的系统,系统是无法感知用户的支付操作的,所以每次下单我们都要传递一个回调url提供给支付系统,支付系统在感知到支付成功后,会向我们提供的回调url发送请求,通知是否支付成功.在接收到通知后对订单进行操作,也就是这个时候我们需要对订单进行加锁.

客户端如何知道支付成功

客户端在下单后会显示二维码,用户扫描二维码后,当前页面同样无法感知是否支付成功,所以需要再展示二维码页面加个定时器,间隔一秒像后端发送查询订单状态的请求.一旦查询到订单支付成功,就跳转到支付成功页面.

<think>好的,用户想获取关于电商系统常见的面试问题及答案。我需要先整理电商系统相关的常见面试题,然后给出答案。根据用户提供的引用内容,比如引用[1]提到了电子商务中的客户评论分析,引用[2]涉及分布式缓存和SSO系统,这些都可能与电商系统相关。 首先,考虑电商系统的核心模块,比如用户认证、商品管理、订单处理、支付系统、库存管理、推荐系统等。面试问题可能围绕这些模块展开。例如,用户认证可能涉及单点登录(SSO),引用[2]中提到数字签名和token验证,这可能是一个问题点。 其次,高并发和性能优化是电商系统的重要方面。比如如何处理秒杀场景,如何设计分布式缓存,引用[2]中的分布式缓存方案可以作为答案的一部分。 另外,数据分析和推荐系统也很重要,引用[1]提到的商品推荐可以作为一个问题,比如如何实现个性化推荐。 还需要考虑系统设计题,比如设计一个电商平台的架构,或者数据库设计中的分库分表策略。可能涉及到分片键的选择,引用[2]中的白名单机制可能用于安全相关的问题。 安全问题如如何防止SQL注入、XSS攻击等也是常见问题。支付系统的设计,如如何保证支付安全性,处理重复支付等。 可能的问题还有CAP理论在电商系统中的应用,如何保证一致性和可用性,比如在库存管理中如何处理问题,使用分布式或者Redis原子操作。 需要确保每个问题都有结构清晰的答案,分点说明,并适当引用提供的资料。比如在回答SSO时,引用[2]中的token验证方法;在推荐系统部分,引用[1]的客户评论分析。 最后,生成相关问题部分需要覆盖各个核心模块,并涉及设计、优化、安全等方面,确保全面性。同时,检查是否符合格式要求,如使用中文,数学表达式正确,引用标识正确添加。</think>### 电子商务系统常见面试题目及答案 #### 1. **电商系统核心模块有哪些?如何设计用户认证模块?** 答案: - **核心模块**:用户中心、商品管理、订单系统、支付网关、库存管理、物流跟踪、推荐系统、营销活动(如优惠券、秒杀)等。 - **用户认证设计**: - 使用单点登录(SSO)实现多子系统免登,通过数字签名(如MD5加密)和Token验证信任关系[^2]。 - 引入OAuth2.0协议或JWT令牌实现第三方授权登录。 --- #### 2. **如何设计高并发场景下的秒杀系统?** 答案: - **分层限流**:前端限流(如答题验证)、网关层限流(令牌桶算法)、服务层限流(线程池隔离)。 - **预扣库存**:使用Redis原子操作(如`DECR`)保证库存一致性。 - **异步处理**:将下单请求写入消息队列(如Kafka),后端异步处理订单和支付--- #### 3. **如何解决电商系统的分布式一致性问题?** 答案: - **最终一致性**:通过消息队列实现异步补偿(如订单时未支付自动取消)。 - **分布式事务**:使用Seata框架的AT模式或TCC模式,或基于本地消息表+定时任务。 --- #### 4. **电商推荐系统如何实现个性化推荐?** 答案: - **协同过滤**:基于用户行为(浏览、购买)计算相似用户或商品的推荐结果。 - **内容推荐**:分析商品标签(如分类、关键词)匹配用户兴趣[^1]。 - **混合模型**:结合协同过滤和深度学习(如DNN)提升准确率。 --- #### 5. **如何优化数据库查询性能?** 答案: - **分库分表**:按用户ID或商品ID分片,减少单表数据量。 - **读写分离**:主库处理写操作,从库通过Binlog同步数据并提供读服务。 - **缓存优化**:使用Redis缓存热点数据(如商品详情),采用Memcached分布式缓存[^2]。 --- #### 6. **支付系统如何保证安全性和等性?** 答案: - **安全性**:使用HTTPS加密通信,支付接口验签(如RSA签名),敏感信息脱敏存储。 - **等性**:通过唯一订单号+数据库唯一索引防止重复支付--- #### 7. **电商系统如何应对网络攻击(如SQL注入、XSS)?** 答案: - **输入过滤**:对用户输入进行正则表达式校验和转义(如`<`转为`<`)。 - **ORM框架**:使用MyBatis的`#{}`预编译防止SQL注入。 - **安全头设置**:HTTP响应头添加`Content-Security-Policy`防御XSS。 --- ###
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