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# 第19节：扫描库表补偿发货单MQ消息

作者：小傅哥
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# 零、优秀作业

# 一、开发日志

  • 由于本章节需要用到 Redis 所以我们在云服务器搭建 Redis 服务，这样可以更加方便的使用。如果你暂时还没有云服务器，那么在本地搭建 Redis 也可以，只是少了一些云环境的配置练习 云服务器地址 (opens new window)
  • 在抽奖系统中引入 Redis 模块，优化用户参与抽奖活动。因为只要有大量的用户参与抽奖，那么这个就属于秒杀场景。所以需要使用 Redis 分布式锁的方式来处理集中化库存扣减的问题，否则在 TPS 达到1k-2k，就会把数据库拖垮。
  • 在设计秒杀流程时，优化锁的颗粒度力度，不要把锁直接放到活动编号上，这样在极端临界情况下会出现秒杀解锁失败，导致库存有剩余但不能下单的情况。所以需要增加锁的颗粒度，以滑动库存剩余编号的方式进行加锁，例如 100001_1、100001_2、100001_3，以此类推，具体看代码实现。
  • 增加缓存扣减库存后，发送 MQ 消息进行异步更新数据库中活动库存，做最终数据一致性处理。这一部分如果你的系统并发体量较大，还需要把 MQ 的数据不要直接对库更新，而是更新到缓存中，再由任务最阶段同步，以此减少对数据库表的操作

# 二、扣减流程

  • 优化活动领域，活动参与流程中的库存扣减操作，这部分我们原来是使用数据库行级锁🔐 处理的库存扣减，但因为会存在并发问题所以这里优化为 Redis 分布式锁进行处理。
  • 活动领取完成后，其实这个时候只是把缓存的库存扣掉了，但数据库中的库存并没有扣减，所以我们需要发送一个 MQ 消息，来对数据库中的库存进行处理。因为 MQ 可以消峰因此在降低 MQ 分片的情况下，消费效率有所下降，并不会对数据库造成压力，保证最终数据一致性即可。但也有例外，所以我们提到可以使用定时任务来更新数据库库存

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