面试题：Redis队列优化MySQL商品库存更新的高级策略问题

批量处理：

在Redis中，可以设置一个合适的阈值，例如每收集到100个库存更新请求，再批量从Redis队列中取出数据，一次性更新到MySQL。这样可以减少MySQL的更新次数，降低压力。
示例代码（以Python为例，使用redis - py库和pymysql库）：

import redis
import pymysql

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='test')
cursor = conn.cursor()

batch_size = 100
while True:
    batch = r.lrange('stock_update_queue', 0, batch_size - 1)
    if not batch:
        break
    update_sql = "UPDATE products SET stock = %s WHERE product_id = %s"
    data = []
    for item in batch:
        product_id, stock = item.decode('utf - 8').split(',')
        data.append((stock, product_id))
    cursor.executemany(update_sql, data)
    conn.commit()
    r.ltrim('stock_update_queue', batch_size, -1)
conn.close()

使用Redis事务：
- Redis事务可以保证在事务执行期间，一系列操作要么全部成功，要么全部失败。对于库存更新请求，可以将相关操作放入一个Redis事务中，确保数据的一致性。
- 例如，假设库存更新请求包含商品ID和更新数量，首先从Redis中获取当前库存值，然后在事务中进行更新操作，最后将结果同步到MySQL。
- 示例代码（以Python为例，使用redis - py库）：
```
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

product_id = '123'
update_amount = 10

pipe = r.pipeline()
current_stock = pipe.get(product_id)
if current_stock is None:
    new_stock = update_amount
else:
    new_stock = int(current_stock.decode('utf - 8'))+update_amount
pipe.set(product_id, new_stock)
pipe.execute()

# 后续将新的库存值同步到MySQL
```

缓存库存数据：

将库存数据缓存在Redis中，对于频繁的库存查询请求，直接从Redis中获取数据，减少对MySQL的读压力。
当有库存更新请求时，先更新Redis中的库存数据，再异步更新MySQL。可以使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）来异步处理MySQL的更新，确保数据最终一致性。
例如，在Python中使用Flask框架处理库存查询和更新：

from flask import Flask
import redis

app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

@app.route('/stock/<product_id>', methods=['GET'])
def get_stock(product_id):
    stock = r.get(product_id)
    if stock is None:
        # 从MySQL获取库存并更新到Redis
        # 这里省略MySQL查询代码
        stock = 100
        r.set(product_id, stock)
    return str(stock)

@app.route('/update_stock/<product_id>/<update_amount>', methods=['POST'])
def update_stock(product_id, update_amount):
    current_stock = r.get(product_id)
    if current_stock is None:
        new_stock = int(update_amount)
    else:
        new_stock = int(current_stock.decode('utf - 8'))+int(update_amount)
    r.set(product_id, new_stock)
    # 将更新请求发送到消息队列，异步更新MySQL
    # 这里省略消息队列发送代码
    return 'Stock updated successfully'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

限流：

利用Redis的原子操作（如INCR）实现限流，限制单位时间内进入MySQL的库存更新请求数量。例如，设置每秒最多允许100个库存更新请求进入MySQL。
示例代码（以Python为例，使用redis - py库）：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

limit = 100
period = 1  # 秒

def is_allowed():
    key = 'update_limit_key'
    current_count = r.incr(key)
    if current_count == 1:
        r.expire(key, period)
    return current_count <= limit

while True:
    if is_allowed():
        # 从Redis队列取出数据更新MySQL
        # 这里省略更新MySQL代码
        pass
    else:
        time.sleep(0.01)

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