订单缓冲同步到订单中心代码实例

本文介绍了一个使用轮询策略的系统,通过RoundRobinTable遍历表,批量查询并同步缓冲订单到订单中心。涉及的技术包括Map数据结构、轮询算法、订单缓存与事件发布,以及异常处理和限流机制。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Map<RoundRobinTable.Table,Long> lastIdMap = Maps.newHashMap();
Map<RoundRobinTable.Table,Object> lastOrderIdMap = Maps.newHashMap();
while(running){
  RoundTable.Table table.= roundRobinTable.nextTable();
  //批量查询缓冲表
  List<Map<String,Object>> list = listOrderBuffers(table,lastIdMap.get(table));
  list.foreach((map)->{
    Long id = (Long)map.get("id");
    Long orderId = (Long)map.get("order_id");
    String orderJson = (String)map.get("order_json");
    publishEvent(table,id,orderId,orderJson);
    lastIdMap.put(table,id);
    lastOrderIdMap.put(table,orderId);
    tryRateLimit();
  
  });

} 

2.缓冲订单同步到订单中心

Long orderId = orderBufferEvent.getOrderId();
String orderJson = orderBufferEvent.getOrderJson();
RoundRobinTable.table = orderBufferEvent.getTable();
try{
  //同步缓冲订单到订单中心
  OrderDTO order = JSONUtils.fromJson(orderJson,OrderDTO.class);
  orderService.save(order);
  deleteOrderBuffer(table,orderId);

}catch(OrderException e){
  OrderDTO.order = orderJsfService.getOrderFromDB(orderId);
  if(order != null){
    deleteOrderBuffer(table,orderId);
  }
}
### Java 实现订单库存扣减时的并发控制与加锁机制最佳实践 #### 1. 使用 Redis 进行库存预扣减 为了确保高并发环境下的库存准确性,可以使用 Redis 来预先扣除库存。由于 Redis 是单线程模型并具备原子操作特性,因此非常适合用来处理这种场景。 ```java public class InventoryService { private final Jedis jedis; public boolean preDeductInventory(String productId, int quantity) { Long result = jedis.decrBy(productId, quantity); return result >= 0; } } ``` 当商品ID对应的键值小于零时表示库存不足[^1]。 #### 2. 数据库层面使用乐观锁 通过版本号字段 `version` 或者时间戳字段 `update_time` 对记录进行更新时增加条件判断,只有满足特定条件下才允许修改数据,从而避免脏读和幻读现象的发生。 ```sql UPDATE inventory SET stock=stock-?, version=version+1 WHERE product_id=? AND version=? ``` 对应到Java代码中: ```java @Transactional public void deductStockWithOptimisticLock(Long id, Integer count){ String sql = "UPDATE t_goods SET num=num-? , version=version+1 where id=? and version=?"; // 执行SQL语句... } ``` 如果影响行数为0,则说明当前存在其他事务正在对该条目做更改,此时应该抛出异常或者重试业务逻辑[^2]。 #### 3. 分布式锁控制并发访问 对于跨服务之间的竞争资源情况,可借助于像 Zookeeper、Redisson 提供的分布式互斥锁功能来协调多个实例间的同步问题。 利用 Redission 客户端创建公平锁 FairLock: ```java import org.redisson.api.RLock; import org.redisson.api.RedissonClient; @Autowired private RedissonClient redisson; public void processOrder(Order order) throws InterruptedException{ RLock lock = redisson.getFairLock("order:" + orderId); try { if (lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS)) { // 处理下单流程... } else { throw new RuntimeException("Failed to acquire distributed lock"); } } finally { lock.unlock(); } } ``` 此方法能够有效防止因多节点同时请求而导致的数据混乱状况发生。 #### 4. 利用消息队列降低压力 引入 MQ 中间件作为缓冲区,将瞬时高峰流量平滑化分布至较长时间内逐步消化吸收掉,进而减轻后端服务器负载强度以及减少超卖风险。 生产者发送消息给 RabbitMQ 队列之后立即返回成功响应给前端页面展示已购买提示信息;消费者监听指定主题接收到来自生产者的指令后再去执行实际的商品数量变更动作。
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