电商系统中的下单功能的mysql架构设计
简单的订单业务的基本模型设计用户、商品(库存)、订单、付款,这里只考虑商品和订单,流程是下订单 -> 减库存,这两步必须同时完成,不能下了订单不减库存(超卖),或者减了库存没有生成订单(少卖)。超卖商家库存不足,消费者下了单买不到东西,体验不好;少卖商家库存积压或者需要反复修改商品信息,反复麻烦,体验也不好。
在系统初期,承接流量小,很多创业团队都是单库的模型(是的,大家都在一起。。。)。这种模型带来了极大的方便,不用跨库,更没有跨节点,能够方便的利用数据库提供的事务来实现下单和减库存的原子操作,还能进行各种联表和子查询(运营MM需求再变态,我会SQL能奈我何)。但也正是这些优点,会成为流量上来后对系统进行扩展的绊脚石。联表、子查询、事务都是将多张表绑定在了一起,拆库、拆表就麻烦了。
后期系统流量逐渐升高,单库的读写性能不够,这时候会考虑将数据库进行拆库、分表。比如商品和订单分为两个集群,集群内又根据各自业务维度进行分库和分表,商品可以根据卖家维度来切分,订单一般根据买家维度切分,并且根据卖家维度做冗余。这个时候出现的问题,还是经典问题——数据一致性,数据拆分后商品和订单不在一个库里,怎么保证一致性;买家维度的订单数据怎么和卖家维度的订单数据保证一致性。有两个解决思路:
(1)分布式事务,经典的有基于2PC的实现。优点是封装得足够好后使用起来和单库虽然有区别(主要是复杂查询语句),但总体来说对业务的改动不会很大。缺点是性能太差,本来引入分布式数据库主要是为了成倍的提高性能,但因为分布式事务的引入将这个性能的提升大打折扣,很多时候这个性能是难以接受的。
(2)消息中间件,本文主角,消息中间件的一大职能就是负责各个系统间的交流,非常适合这里的商品和订单系统的同步问题。引入消息中间件后的下单流程是:用户A下订单后给消息中间件发送消息,商品系统订阅订单消息,并扣除相应的库存。
这里有几个注意点:
a、消息的传递是需要时间的,下单前查看有库存,但在并发条件下,实际减库存时可能库存不够,所以必须在库存扣减成功后才能显示订单成功,即下单后标记已下单,但用户对该状态不可见,等待商品系统减库存成功后,再通知订单系统更新状态(仍然是消息中间件的运用哦);
b、对消息的可靠性要求很高,发送消息时返回成功就要保证该消息会被投递,发送失败需要下单业务自己做回滚;
c、消息的可靠性高表示一定会有消息重复,这里需要商品系统自己做幂等,可以通过消息id来做去重,否则会少卖;
d、下单成功失败前端用户都希望尽早得到通知,所以在下单成功后需要设定一个定时消息,在一段时间后如果订单库存还没有扣除成功,这个时候应该通知用户下单失败,并且定期回补这部分多扣的库存。
引入消息中间件,可以很好的解决了分布式数据库数据同步的问题,避免了分布式事务。并且额外的好处是减少了减库存时候的并发锁争抢,性能杠杠的。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Anda boleh membuka phpmyadmin melalui langkah -langkah berikut: 1. Log masuk ke panel kawalan laman web; 2. Cari dan klik ikon phpmyadmin; 3. Masukkan kelayakan MySQL; 4. Klik "Login".

Buat pangkalan data menggunakan Navicat Premium: Sambungkan ke pelayan pangkalan data dan masukkan parameter sambungan. Klik kanan pada pelayan dan pilih Buat Pangkalan Data. Masukkan nama pangkalan data baru dan set aksara yang ditentukan dan pengumpulan. Sambung ke pangkalan data baru dan buat jadual dalam penyemak imbas objek. Klik kanan di atas meja dan pilih masukkan data untuk memasukkan data.

Anda boleh membuat sambungan MySQL baru di Navicat dengan mengikuti langkah -langkah: Buka aplikasi dan pilih Sambungan Baru (Ctrl N). Pilih "MySQL" sebagai jenis sambungan. Masukkan nama host/alamat IP, port, nama pengguna, dan kata laluan. (Pilihan) Konfigurasikan pilihan lanjutan. Simpan sambungan dan masukkan nama sambungan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

Redis menggunakan satu seni bina berulir untuk memberikan prestasi tinggi, kesederhanaan, dan konsistensi. Ia menggunakan I/O multiplexing, gelung acara, I/O yang tidak menyekat, dan memori bersama untuk meningkatkan keserasian, tetapi dengan batasan batasan konkurensi, satu titik kegagalan, dan tidak sesuai untuk beban kerja yang berintensifkan.

Memulihkan baris yang dipadam secara langsung dari pangkalan data biasanya mustahil melainkan ada mekanisme sandaran atau transaksi. Titik Utama: Rollback Transaksi: Jalankan balik balik sebelum urus niaga komited untuk memulihkan data. Sandaran: Sandaran biasa pangkalan data boleh digunakan untuk memulihkan data dengan cepat. Snapshot Pangkalan Data: Anda boleh membuat salinan bacaan pangkalan data dan memulihkan data selepas data dipadam secara tidak sengaja. Gunakan Pernyataan Padam dengan berhati -hati: Periksa syarat -syarat dengan teliti untuk mengelakkan data yang tidak sengaja memadamkan. Gunakan klausa WHERE: Secara jelas menentukan data yang akan dipadam. Gunakan Persekitaran Ujian: Ujian Sebelum Melaksanakan Operasi Padam.
