面试题：高并发下Redis缓存与数据库事务的性能优化

Question

假设在一个高并发的电商系统中，商品库存同时依赖Redis缓存和数据库事务来管理。当大量的扣减库存请求同时到达时，如何设计Redis缓存和数据库事务的协同策略，以确保系统既保证数据的准确性，又能维持较高的性能？需要阐述具体的实现思路和关键技术点。

Answer 1

实现思路

1. Redis预扣库存：
   • 利用Redis的原子操作，如decr命令。在收到扣减库存请求时，先在Redis中对商品库存进行扣减。例如，假设有商品ID为product:1，库存初始值为100，当请求到达，执行decr product:1，如果返回值大于等于0，说明预扣库存成功；如果返回值小于0，说明库存不足，直接返回库存不足的响应给客户端，不再进行后续数据库操作。
2. 数据库异步更新：
   • 对于预扣库存成功的请求，将扣减库存的操作封装成消息发送到消息队列（如Kafka）。消息中包含商品ID、扣减数量等关键信息。
   • 有一个独立的消费者服务监听消息队列，从队列中获取扣减库存消息，然后开启数据库事务进行库存更新。例如，在MySQL中，使用START TRANSACTION开启事务，执行UPDATE products SET stock = stock - {quantity} WHERE product_id = {product_id} AND stock >= {quantity}语句，如果更新的行数大于0，说明数据库库存扣减成功，执行COMMIT提交事务；如果更新行数为0，说明库存不足，执行ROLLBACK回滚事务，并将库存恢复到Redis中的值（可通过incr命令）。
3. 缓存一致性处理：
   • 当数据库库存更新成功后，需要更新Redis中的库存值，保证缓存和数据库的一致性。可以通过直接在Redis中设置新的库存值来实现，例如SET product:1 {new_stock}。
   • 为了防止消息队列消费失败等异常情况，定期（如每隔一定时间）检查Redis和数据库库存的一致性。可以通过计算数据库中库存总量与Redis中库存总量进行对比，如果不一致，根据实际业务逻辑进行修复（如以数据库为准更新Redis）。

关键技术点

1. Redis原子操作：
   • 利用Redis单线程模型保证原子操作的一致性。decr等命令在高并发场景下能确保库存扣减的准确性，避免竞争条件。
2. 消息队列：
   • 消息队列的使用要保证高可用性和消息不丢失。例如在Kafka中，通过设置合适的副本因子和ISR（In - Sync Replicas）策略来确保消息的可靠传递。同时，要处理好消息的重复消费问题，如在数据库更新操作中采用幂等性设计，即多次执行相同的扣减库存操作结果相同。
3. 数据库事务：
   • 在数据库事务中，要注意锁的使用。例如在MySQL中，使用行锁（通过UPDATE... WHERE...语句中的条件来锁定具体行），避免锁表造成的性能瓶颈。同时，合理设置事务的隔离级别，如采用READ COMMITTED隔离级别，既能保证读取已提交的数据，又能减少锁争用。
4. 缓存更新策略：
   • 选择合适的缓存更新时机，既要保证数据库更新成功后及时更新缓存，又要避免在事务未提交时更新缓存导致数据不一致。同时，在处理缓存一致性检查时，要高效地获取数据库和Redis中的库存数据，可通过建立合适的索引等方式提高查询性能。