redis扣减库存，redis 库存超卖

通过redis+lua实现加减库存

1、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。

2、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。

3、加载脚本： script load命令可以将脚本内容加载到Redis内存中。

redismysql库存扣减失败怎么办

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。

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。

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。

【方案一】http：//？sort=created 程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据。

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。

如何处理数据库并发问题

锁机制。在数据库系统中，当多个事务同时对同一数据进行读写和修改时，会产生数据的不一致性问题，为了解决此问题，数据库系统通过锁机制来确保数据的一致性和完整性。

mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。

在数据库系统中，如果要执行一个大的数据查询，为了提高速度、降低响应时间，用户可以通过系统配置或者在命令中，要求对该大数据量查询进行并行处理，将该查询划分成多个子查询。

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