下单设计 java 设计下单流程

订单流程设计

订单流程图

1. 如何在高并发下，保证数据的唯一性？例如某商品同时有上百个定单， 如何保证定单下单成功的同时，保证库存正确
   我也是想的队列或者加锁，都是串行的方式，如果数据量再大，客服端可能就响应慢
   以尝试将库存扣减和下单分开，下单可以先创建成中间态订单，异步减库存，减成功再改订单状态
   。热点库存在扣减时可以累加减。减少并发。读写分离，读可以缓存，异步更新。
   一致的呢 只是把一个动作改成了N个动作，可以分压
   秒杀系统套路 读写分离 拆单 分流
   按我们的观察，如果你只做hash查询与操作还可以没啥问题， 如果你做keys等等这种操作， 这就是噩梦。 所以阿里出了个什么规范
   不允许这种操作就是这种道理。用的cluster模式

java 应用优化

1. log42j 异步打日志
2. 定位慢sql 优化代码逻辑
3. 优化 jvm 参数
4. 将Servlet容器变成Undertow
5. http 换成 scoket (不太现实 php 调java) dubbo rpc 调用 ：改动量过大
6. 去除 springapplication componentscan 通过 @Bean @Import 方式 加载bean
7. 去除 springboot 的 无用的 依赖 提高 应用加载速度
8. 内网 交互 避免网络带来的影响 延迟 抖动 等
9. 应用 单独部署 配置 高配服务器

优化方案

redis 缓存 近几天 订单 提高查询速度

缓存 穿透： 布隆 过滤器 缓存null 值

缓存雪崩： 事前 做高可用限流 服务降级 sentinel 热点参数 限流 等 方案

事中：

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。

针对 Redis 服务不可用的情况：

1. 采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。
2. 限流，避免同时处理大量的请求。

针对热点缓存失效的情况：

1. 设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
2. 缓存永不失效。

缓存击穿

处理

2 把 java 代码分布式锁 改成 mq 队列 去 创建 订单流水 和减库存

通过 topic 的 队列数量 保证 半有序消息的 吞吐量 和 有序性

常见redis 用法

1. 按prefix+活动+商品做key，值就是剩余库存数。下单时直接dec，当发现dec的返回值小于等于0说明没抢到。
   抢到的再走下单的流程。
   这就实现了redis的快速判断。
   也有人按订单先成生成好，放在mysql里。其他信息是空的。然后把订单号放在redis的一个队列里，每次下单取一个订单号去update。这样数据库不会锁
   php也可以查询按prefix+活动+商品做key这个值，发现少于0就别抢了。
   无货状态最好是写在前端的js里，没货就别刷了。如果可以补货，一分钟才刷一次。
   如果可能有货。也限制10秒才能刷一次。这样减少到服务端的流量。
   基本原理就是在业务交易的链路上，层层堵截，缓存和卸载流量，让真正的流量跑到服务器和数据库去。让无用流量尽早返回。
2. 高并发下 库存扣减
   1 内存表分库分表

1. 在 mysql Innodb 内核 热点 数据行 数据行合并 锁 ，减少行锁 时间

2 超高 并发下 redis 分桶

https://developer.aliyun.com/article/754897