场景是在进行秒杀活动时处理库存扣减的逻辑。下面我会提供一个简化的处理流程，并解释每一步的操作。
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批量扣减库存:
- 当用户发起秒杀请求时，系统首先尝试批量扣减库存。
- 这通常涉及到从数据库（如MySQL）中读取当前库存数量，然后减去请求的数量。
- 如果批量扣减成功，则继续处理订单等其他逻辑。
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批量扣减失败:
- 如果由于某种原因（如库存不足）批量扣减失败，则改为单个扣减库存。
- 这意味着系统尝试逐一扣减每个商品的库存，直到库存耗尽或满足用户请求的数量。
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单个扣减库存:
- 在单个扣减的过程中，系统仍然需要确保并发安全性，避免超卖。
- 这通常通过数据库的事务、锁或其他并发控制机制来实现。
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扣减完库存后写入Redis:
- 一旦库存扣减成功（无论是批量还是单个），系统需要将库存数量更新到Redis中。
- Redis作为一个高速缓存，可以提供更快的库存查询速度，减轻数据库压力。
- 在Redis中设置库存为0表示该商品已售罄。
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写入秒杀失败表到MongoDB:
- 对于那些因为库存不足而未能成功秒杀的用户，系统需要将他们的请求信息写入到MongoDB的秒杀失败表中。
- 这有助于后续的分析和补偿措施，例如通知用户下次秒杀活动的时间或提供其他优惠。
- MongoDB作为一个面向文档的数据库，适合存储这种结构化的日志或事件数据。
注意事项:
- 并发控制: 在高并发的秒杀场景下，确保库存扣减的原子性和准确性是关键。需要使用数据库的事务、锁或其他机制来确保这一点。
- 性能优化: Redis和MongoDB的引入可以提高系统的响应速度和可扩展性。但也需要确保这些组件的性能和稳定性，避免成为新的瓶颈。
- 异常处理: 在整个流程中，需要妥善处理各种异常情况，如网络中断、数据库故障等，确保系统的健壮性。
- 日志记录: 对于关键操作，如库存扣减、写入Redis和MongoDB等，需要记录详细的日志，以便后续的问题追踪和分析。
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.Mong服务器托管oDatabase;
import org.bson.Document;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
public class SeckillService {
@Autowired
服务器托管 private ProductRepository productRepository; // 假设的库存数据访问层
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate; // Redis操作模板
@Autowired
private MongoDatabase mongoDatabase; // MongoDB数据库实例
// 批量扣减库存
@Transactional
public boolean tryBatchDecreaseStock(String productId, int quantity) {
// 读取数据库中的库存数量
long stock = productRepository.getStock(productId);
if (stock >= quantity) {
// 批量扣减库存
long newStock = stock - quantity;
if (productRepository.updateStock(productId, newStock)) {
// 批量扣减成功，更新Redis中的库存数量
updateRedisStock(productId, newStock);
return true;
}
}
return false;
}
// 单个扣减库存
@Transactional
public boolean trySingleDecreaseStock(String productId, int quantity) {
for (int i = 0; i 0) {
// 单个扣减库存
long newStock = stock - 1;
if (productRepository.updateStock(productId, newStock)) {
// 单个扣减成功，更新Redis中的库存数量
updateRedisStock(productId, newStock);
} else {
// 更新失败，可能由于并发导致的数据不一致，返回失败
return false;
}
} else {
// 库存不足，返回失败
break;
}
}
return true;
}
// 更新Redis中的库存数量
private void updateRedisStock(String productId, long stock) {
ValueOperations ops = redisTemplate.opsForValue();
ops.set(productId, stock, 1, TimeUnit.MINUTES); // 设置库存数量，并设置过期时间
}
// 写入秒杀失败记录到MongoDB
public void recordSeckillFailure(String userId, String productId) {
MongoCollection collection = mongoDatabase.getCollection("seckill_failures");
Document doc = new Document("user_id", userId)
.append("product_id", productId)
.append("failure_time", new java.util.Date());
collection.insertOne(doc);
}
// 实际业务逻辑中调用这些方法
public boolean processSeckillOrder(String userId, String productId, int quantity) {
if (tryBatchDecreaseStock(productId, quantity)) {
// 批量扣减成功，处理订单等其他逻辑...
return true;
} else {
// 批量扣减失败，尝试单个扣减
if (trySingleDecreaseStock(productId, quantity)) {
// 单个扣减成功，处理订单等其他逻辑...
return true;
} else {
// 扣减库存失败，记录秒杀失败
recordSeckillFailure(userId, productId);
return false;
}
}
}
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