电商系统在高并发下单场景下,如何确保数据库数据一致性并提升系统性能?这是一个极具挑战性的问题,因为下单操作通常包含多个步骤,例如扣减库存和更新用户余额。传统串行化处理虽然简单,但性能瓶颈明显,无法满足高并发需求。
本文探讨两种高效方案:
方案一:基于Redis的缓存策略
将库存信息从关系型数据库(例如MySQL)迁移到内存数据库Redis,显著提升读写速度。下单时,直接从Redis读取库存,并利用Lua脚本保证库存扣减的原子性,确保数据安全。最后,将Redis数据同步回MySQL,保持数据一致性。此方案有效减轻数据库压力,提升系统吞吐量。
方案二:数据库乐观锁机制
乐观锁基于“冲突少发”的假设,仅在更新数据前检查数据是否被修改。通过在数据库表中添加版本号或时间戳,更新时对比版本号或时间戳是否一致,不一致则拒绝更新,避免直接锁竞争,提升并发效率。同样,需确保最终数据库数据一致性。
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