秒杀项目-第七章：交易性能优化技术之缓存库存

最新推荐文章于 2021-09-03 09:51:44 发布

MJ-wen

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分类专栏：秒杀项目文章标签： java

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本文探讨了交易性能优化技术中的缓存库存策略，包括用户风控策略优化，通过策略缓存模型化减少数据库交互。同时，介绍了活动校验策略优化，如引入活动发布流程和模型缓存化，以及如何处理紧急下线能力。针对库存行锁，提出了扣减库存的多种方案，如同步库存到缓存和异步消息扣减数据库内库存，但面临数据一致性挑战。最后提到了使用rocketMQ进行异步同步。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

交易性能优化技术之缓存库存

压测：
下单链接：/order/creatororder？token=XXXXXXXX
post参数：itemId=6、amount=1、promoId=1
线程数=200、5秒内发起、循环20次

类别	TPS	响应时间（毫秒）	CPU%
无优化（java）	282	500	75%
无优化（数据库）	336	363	6%

线程数=1000、5秒内发起、循环20次

类别	TPS	响应时间（毫秒）	CPU%
无优化（数据库）	420	1649	10%

在这里插入图片描述

7-2交易验证优化

用户风控策略优化：策略缓存模型化

将itemmodel和usermodel存入redis
线程数=1000、5秒内发起、循环20次

类别	TPS	响应时间（毫秒）	CPU%
优化后（数据库）	1200	600	10%

活动校验策略优化：引入活动发布流程、模型缓存化、紧急下线能力

给item_id加上唯一索引

库存行锁优化：
1、扣减库存缓存化
方案一：
（1）活动发布同步库存进缓存
（2）下单交易减缓存库存
问题：
（1）数据库记录不一致
方案二：
（1）活动发布同步库存进缓存
（2）下单交易减缓存库存
（3）异步消息扣减数据库内缓存
2、异步同步数据库
问题：
（1）异步消息发送失败
（2）扣减操作执行失败
（3）下单失败无法正确回补库存
3、库存数据库最终保存一致