面试题：MySQL高并发环境下避免不必要数据请求的深度剖析

Question

在高并发的电商系统中，有`products`表（包含商品库存等信息），`orders`表（记录订单相关信息）。在处理订单时，需要先检查商品库存是否足够，然后更新库存并插入订单记录。如何在保证数据一致性的前提下，最大程度避免在高并发场景下对`products`表不必要的数据请求，比如减少锁等待时间、避免重复读取库存等。请从事务管理、锁机制、缓存应用等多方面详细阐述解决方案。

Answer 1

事务管理

1. 使用合适的事务隔离级别：
   • 在电商场景中，可考虑使用READ COMMITTED隔离级别。READ COMMITTED能保证一个事务只能读取到已提交的数据，在一定程度上避免脏读问题，同时相较于SERIALIZABLE等更严格的隔离级别，锁的持有时间较短，能减少锁等待时间。例如，在MySQL中，默认的事务隔离级别就是REPEATABLE READ，可以根据业务情况调整为READ COMMITTED。
   • 代码示例（以Java和JDBC为例）：

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED);
try {
    conn.setAutoCommit(false);
    // 执行检查库存、更新库存和插入订单的SQL语句
    conn.commit();
} catch (SQLException e) {
    try {
        conn.rollback();
    } catch (SQLException ex) {
        ex.printStackTrace();
    }
    e.printStackTrace();
}

2. 缩短事务的执行时间：
   • 将事务中的操作尽可能简化，避免在事务内执行复杂的业务逻辑或耗时操作。只在事务内执行检查库存、更新库存和插入订单这些核心操作。例如，不要在事务内进行复杂的价格计算等操作，可在事务外提前计算好。

锁机制

1. 行级锁：
   • 在数据库层面，使用行级锁来锁定products表中具体商品对应的行。例如，在MySQL中，默认情况下对记录的修改操作会自动获取行级锁。这样在高并发时，不同的事务可以同时操作不同商品的库存，而不会相互阻塞。
   • 示例SQL：

-- 检查库存并锁定商品行
SELECT stock FROM products WHERE product_id =? FOR UPDATE;
-- 更新库存
UPDATE products SET stock = stock -? WHERE product_id =?;

2. 乐观锁：
   • 在products表中添加一个版本号字段（如version）。每次更新库存时，检查当前版本号与读取时的版本号是否一致。如果一致，则更新库存并将版本号加1；如果不一致，说明库存已被其他事务修改，需要重新读取库存并尝试更新。
   • 示例SQL：

-- 读取库存和版本号
SELECT stock, version FROM products WHERE product_id =?;
-- 更新库存，假设读取到的库存为 @stock，版本号为 @version，要减少的库存为?
UPDATE products SET stock = @stock -?, version = version + 1 WHERE product_id =? AND version = @version;

• 代码示例（以Java和MyBatis为例）：

Product product = productMapper.selectProductWithVersion(productId);
int newStock = product.getStock() - quantity;
int updateCount = productMapper.updateStockWithVersion(productId, newStock, product.getVersion());
if (updateCount == 0) {
    // 版本号不一致，重新尝试
    // 重新读取库存并执行更新操作
}

缓存应用

1. 本地缓存：
   • 在应用服务器本地使用缓存，如Guava Cache。在处理订单时，首先从本地缓存中读取商品库存信息。如果缓存中有数据，则直接使用；如果没有，则从数据库读取，并将读取到的库存信息放入本地缓存。这样可以减少对数据库的请求次数。
   • 示例代码（以Java和Guava Cache为例）：

LoadingCache<Long, Integer> stockCache = CacheBuilder.newBuilder()
      .maximumSize(1000)
      .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
      .build(new CacheLoader<Long, Integer>() {
           @Override
           public Integer load(Long productId) throws Exception {
               return productMapper.selectStock(productId);
           }
       });
int stock = stockCache.get(productId);

2. 分布式缓存：
   • 使用分布式缓存如Redis。可以将商品库存信息存储在Redis中，并且设置合适的过期时间。在处理订单时，优先从Redis中读取库存信息。对于库存的更新操作，先更新Redis中的库存，然后再异步更新数据库中的库存（需要处理好数据一致性问题，如使用消息队列）。
   • 示例代码（以Java和Jedis为例）：

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String stockStr = jedis.get("product:" + productId + ":stock");
int stock = Integer.parseInt(stockStr);
// 更新Redis中的库存
jedis.decrBy("product:" + productId + ":stock", quantity);
// 异步更新数据库库存（可通过消息队列实现）

3. 缓存一致性处理：
   • 当数据库中的库存发生变化时，要及时更新缓存。可以采用缓存失效策略，即当数据库库存更新成功后，删除对应的缓存记录，下次请求时重新从数据库读取并放入缓存。也可以采用缓存更新策略，直接更新缓存中的库存信息，但需要注意处理缓存更新失败的情况。例如，在使用Redis时，当更新数据库库存成功后，使用DEL命令删除对应的Redis键。

其他优化

1. 批量操作：
   • 如果有多个订单需要处理，可以将对products表的操作进行批量处理。例如，将多个订单对应的商品库存检查和更新操作合并为一个SQL语句，减少数据库交互次数。在JDBC中，可以使用addBatch和executeBatch方法来实现批量操作。
2. 队列处理：
   • 使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）将订单请求进行排队处理。这样可以将高并发的订单请求转化为顺序处理，避免同时对products表进行大量的并发操作，减少锁竞争。每个订单请求进入队列后，依次从队列中取出进行库存检查、更新库存和插入订单等操作。