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天河网站建设服务快速搭建网站的软件

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异步秒杀的处理流程是怎样的?如何保证消息不丢失?
  1. 用户请求到达后,先通过 Redis 预减库存并判断资格(比如一人一单)
  2. 资格校验通过后,将订单信息写入 Redis Stream
  3. 消费者服务监听 Stream,读取消息并异步执行:扣减数据库库存、生成订单、发送通知
  4. 消费完成后发送确认,未确认消息会被重新投递
如何保证 “一人一单” 的业务逻辑?防止重复下单的机制有哪些?

核心逻辑:

  1. 基于用户 ID 和商品 ID 生成唯一键,存入 Redis 并设置过期时间
  2. 下单前检查该键是否存在,存在则拒绝重复下单

防重复机制:

  • 后端:
    • Redis 加锁+ 分布式锁(Redisson)双重校验
    • 数据库唯一索引(UNIQUE KEY uk_user_goods (user_id, goods_id)),防止最终数据重复
为什么选择 Redis Stream 实现消息队列?相比 RabbitMQ有什么优势?

相比 RabbitMQ 等中间件, Redis Stream 更轻量, , 使用简单, 不用额外部署中间件,运维成本低, 适合中小规模消息场景

Redisson 分布式锁的实现原理是什么?为什么选择可重入锁?

实现原理: 基于  SET NX PX 命令实现,核心是:

  1. 加锁:向 Redis 写入键值对,设置过期时间
  2. 解锁:通过 Lua 脚本判断锁的持有者是否为当前线程,若是则删除键
  3. 续期:内置 Watch Dog 机制,若线程未执行完,每隔 1/3 过期时间自动延长锁有效期

选择可重入锁的原因:
秒杀场景中,同一线程可能多次获取锁,可重入锁允许同一线程重复加锁,避免死锁

乐观锁在项目中的具体实现方式?适用场景是什么?

实现方式: 在数据库表中添加 version 字段,更新时通过版本号判断能否更新成功

适用场景:

  • 库存扣减(秒杀场景下并发高,但冲突频率较低)
  • 不需要长时间持有锁的场景,避免悲观锁的性能损耗
分布式锁的超时时间如何设置?出现死锁如何解决?

超时时间设置:

  • 预估业务执行时间,设置超时时间为预估时间的 2-3 倍
  • 结合 RedissonWatch Dog 机制,自动延长超时时间,避免业务未完成锁提前释放

死锁解决:

  • 根本避免:设置合理超时时间,确保锁能自动释放
  • 排查手段:通过 Redis 命令(如 KEYS lock:*)找到长期未释放的锁,手动删除
  • 为锁添加唯一标识(如 UUID),只允许持有者解锁,避免误释放
如何解决缓存穿透问题?布隆过滤器的实现细节是什么?

解决:

  • 对不存在的商品 ID,在 Redis 缓存空值,设置短期过期时间
  • 引入布隆过滤器,提前拦截不存在的请求

布隆过滤器实现:

  • 初始化:将所有商品 ID 哈希到一个 bitmap
  • 校验:用户请求时,先通过布隆过滤器判断 ID 是否存在,不存在则直接返回,避免访问数据库
缓存雪崩的预防措施有哪些?项目中是如何配置缓存过期时间的?
  • 缓存过期时间加随机值,避免大量缓存同时失效
  • Redis 集群部署,避免单点故障
  • 缓存失效时,返回兜底数据,而非直接访问数据库

过期时间配置:

  • 热点数据:较长过期时间+ 主动更新
  • 非热点数据:较短过期时间+ 随机偏移,降低雪崩风险
缓存击穿的解决方案是什么?热点数据如何特殊处理?

缓存击穿解决:

  • 互斥锁:缓存失效时,只允许一个线程查询数据库并重建缓存,其他线程等待重试
  • 热点数据永不过期:结合定时任务后台更新,避免过期瞬间的并发冲击

热点数据处理:

  • 秒杀商品等热点数据,提前加载到本地缓存和 Redis,设置永不过期
  • 通过 Redis Cluster 分片存储,避免单节点压力过大
  • 限制单用户访问频率,防止恶意请求击穿缓存
缓存与数据库的数据一致性如何保证?采用哪种更新策略?

策略:先更新数据库,再删除缓存

  • 步骤:更新 MySQL 数据 → 删除 Redis 对应缓存 → 后续读请求会从数据库加载新数据并重建缓存

  • 优化:

    • 延迟删除:删除缓存时加短暂延迟,避免并发更新时的缓存脏写
    • 最终一致性:通过定时任务对比缓存与数据库数据,修复差异
Lua 脚本在 Redis 操作中的作用是什么?写过哪些核心的 Lua 脚本?

作用:

  • 保证多个 Redis 命令的原子性
  • 减少网络交互,提升性能

脚本示例:

库存预减与资格校验:

-- 检查用户是否已下单,未下单则预减库存
local userKey = 'order:user:' .. ARGV[1] .. ':goods:' .. ARGV[2]
local stockKey = 'stock:' .. ARGV[2]
if redis.call('EXISTS', userKey) == 1 thenreturn 0  -- 已下单
end
local stock = redis.call('GET', stockKey)
if not stock or tonumber(stock) <= 0 thenreturn -1  -- 库存不足
end
redis.call('DECR', stockKey)
redis.call('SET', userKey, 1, 'EX', 86400)  -- 标记已下单,有效期1天
return 1  -- 成功
http://www.dtcms.com/a/501532.html

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