redis实现库存扣减风险的原理 redis实现库存扣减风险 _redis

本文目录一览：

1、如何使用redis实现分布式锁功能?
2、redismysql库存扣减失败怎么办
3、对于有效订单的高并发问题
4、通过redis+lua实现加减库存

如何使用redis实现分布式锁功能?简而言之，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个线程可以访问被保护的资源。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性。解释下：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key，否则啥都不做。
通过调用 unlockInnerAsync（threadId）来删除 redis 中的 key 来释放锁。特别注意一点，当不是持有锁的线程释放锁时引起的失败，不需要调用 cancelExpirationRenewal 方法，取消定时，因为锁还是被其他线程持有。
需要在获得 lock-key 后判断加锁对象是否为当前client，是，则解锁。
首先我们要搭建一个Redis服务器，用Redis服务器来存储锁信息。
fencing token可以理解成采用全局递增的序列替代随机字符串，即有序token，作为锁token来使用流程：假设有5个Redis节点A，B，C，D， E 。这个问题用Redis实现分布式锁暂时无解。而生产环境这种情况是存在的。
redismysql库存扣减失败怎么办1、如果只用Redis来进行存储，处理完数据直接返回前端即可。如果还要持久化到DB，要尽量避免直接操作DB ，因为DB往往是最大的IO瓶颈，如果要异步落库到DB ，比如使用MQ 。要注意处理Redis扣减和消息发送的原子性处理。
2、还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。
3、解决方法：这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果说删除缓存成功，而更新数据库失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓存的一致性。
4、【方案一】http：//？sort=created 程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据。
5、检查库存（RPC）锁库存（RPC）开启事务，插入订单表（MySQL）调用某些其他下游服务（RPC）更新订单状态 commit 事务（MySQL）当消息消费到步骤3的时候，我们假设MySQL异常导致失败了，触发消息重试。
对于有效订单的高并发问题1、如果方案是扣减时候先lua扣redis ，扣成功了同步扣mysql，这样可以解决流量大库存少的问题，基本上库存比较少没有啥问题。
2、第三步异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。
3、因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。
4、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。
5、高并发的系统如何保证幂等性？查询查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以，查询一次和查询多次一样的。
6、对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。
通过redis+lua实现加减库存我们先分析场景，通过多种方案对比，选用了redis+lua的组合来满足我们的业务需要。利用redis单线程的特点，以及redis6版本后开始对lua的支持，我们采用redis执行lua脚本来确保我们查询+修改的串行执行。
缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。
【redis实现库存扣减风险的原理 redis实现库存扣减风险】这是因为Redis采用单线程模型，通过一个事件循环来处理客户端请求，LUA脚本的执行也是在事件循环中完成的。