1樓：
秒殺系統， 小庫存場景，瞬間搶購完成的case，譬如iphone 11 上億人搶乙個，可通過使用事務的悲觀鎖的實現（為了降低併發衝突，可對於事務內要讀取且後續要基於此做更新的select語句 + for update來實現降低併發衝突，即加共享讀鎖），事務執行操作的結果，都需要通過判斷affectedRow是否返回0，返回0則通過rollback transaction執行回滾。 也可以不用事務，通過應用層面寫sql來實現樂觀鎖 ，譬如減庫存
select itemVersion from itemTable where itemid=id;
update itemTable set itemNum=itemNum-1 where itemVersion=oldVersion and itemid=id;
若庫存量很大，併發量也大，則併發衝突概率就大，失敗重試就多，系統做很多無用功，效能低。
此時加快取，只能降低讀的壓力，寫衝突仍舊長時間存在。
所以針對大庫存，採用訊息中介軟體，將下單和減庫存解耦，下單還是通過建立訂單,持久化至資料庫，同時寫入訊息中介軟體一條某商品待減庫存的訊息（包含order id, user id)，減庫存通過快取的DECRBY操作，完成後回寫此訂單id的狀態，完全非同步化來做。
對於秒殺，給使用者延遲幾秒，前端做好提示即可。同時，若商品種類及商品數量很多，還存在熱點商品，針對海量使用者併發搶購，通過user id對訂單db分庫分表，先均攤使用者壓力；通過item id切片來寫入訊息中介軟體topic對應hasing取模後的partition。然後閃購後台作業通過配置的模數N 來啟動N個例項，通過配置指定partition執行消費，通過user id及order id來查詢及更新訂單狀態。
補充：對於訂單系統，由於基於user id分庫分表，order id為主鍵，如何分布式的生成，保障全域性單調或趨勢遞增， 可基於snowflake或segment方案
2樓：乾貨滿滿張雜湊
首先，假設你的秒殺活動是實時告訴使用者結果的場景。假設你只用了 redis 和 mysql。假設你是先更新redis判斷庫存足夠（這個是lua指令碼實現，保證原子性），之後再進行後續邏輯（下單，扣庫存，扣款等等）。
資料庫事務內不能出現其他型別的IO，例如redis操作，防止redis出現問題時，事務一直失敗或者redis緩慢時，資料庫也被拖慢。
也就是lua指令碼實現每次成功秒殺redis進行incr操作加一，當從0加到100，再有使用者參與秒殺就提示使用者庫存不足，只有redis判斷庫存足夠的時候，lua指令碼實現讀取，判斷數量，之後incr操作加一，再返回成功或者失敗，這是乙個原子操作，再進行後續邏輯（下單，扣庫存，扣款等等）。
我的建議，你的下單扣款，在乙個事務內，之後給使用者就返回成功。扣庫存，由於是操作同一行的乙個字段，很容易Lock wait timeout，這個非同步序列更新資料庫即可（但是必須是update set amount = A2, version=V2 where amount = V1 and version = V1這麼更新，用於後面redis更新）。
但是這裡有乙個問題，使用者餘額不足怎麼辦？redis更新完，程序重啟怎麼辦？這些問題，可以通過補償邏輯實現，由於搶成功的，是下單扣款這個事務完成的，所以定時對於搶完的商品，掃一下資料count一下訂單數量是否對的上，如果對不上，就更新快取內的庫存。
還有 redis 如果掛了，怎麼辦？那麼需要轉換成資料庫扣庫存，先計算出訂單數量，從而得出庫存餘額，更新資料庫（由於之前的是帶版本的更新，這裡強制更新完，之前剩餘的非同步庫存更新其實就全都更新失敗了），之後通過資料庫商品這一行的鎖，進行秒殺。
最後需要考慮的是超過redis承載能力的流量控制，redis更新，資料庫更新都有自己的併發極限。超過redis極限，就會報超時 redis command timeout，超過資料庫極限，就會報Lock wait timeout。我們要做的是，保證流量打到redis不要超過redis的極限，流量打到資料庫不要超過資料庫的極限。
資料庫前面有redis這一incr成功才繼續更新，其實已經算是控流了。如果超過了redis的承受極限，就可以直接隨機丟棄掉一些流量。
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