秒杀库存扣减语句性能瓶颈

Question

您好,问个问题,
假如商品有10000库存,
mq之前使用redis预减库存,mq之后使用线程池消费消息,
目前一个队列有五个消费者,每个消费者每秒消费50个消息,
那么如果库存量增大,那就要增加消费者,那么对于mysql扣减库存的并发就要变高了,更新sql就变慢了.
因为队列中有不同商品的消息并且是手动ack,不能方便实现批量扣减库存,分桶的话又太麻烦,请问,还有其他解决方案么.
目前可能有30-50个热点商品,每个库存999件.最好控制到多少并发呢

Answer 1

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秒杀库存扣减语句性能瓶颈

你遇到了秒杀库存扣减语句性能瓶颈的问题。主要是因为库存量增大，导致扣减语句的性能下降。

解决方案：

1. 优化数据库索引：确保库存表的索引正确，特别是库存量大的情况下，索引可以大大提高查询速度。
2. 使用乐观锁：使用乐观锁机制，可以避免并发写入导致的锁竞争，提高性能。
3. 使用批量更新：使用批量更新语句，可以减少数据库连接次数，提高性能。
4. 使用异步扣减：使用异步扣减机制，可以将扣减操作从数据库中分离出来，提高性能。
5. 使用消息队列：使用消息队列可以将扣减操作异步化，避免数据库连接竞争，提高性能。

代码示例：

// 使用乐观锁
public void deductStock(Long id, int count) {
    Stock stock = stockDao.findById(id);
    if (stock.getStockCount() >= count) {
        stock.setStockCount(stock.getStockCount() - count);
        stockDao.update(stock);
    } else {
        // 库存不足
    }
}

// 使用批量更新
public void deductStockBatch(List<Long> ids, int count) {
    List<Stock> stocks = stockDao.findByIds(ids);
    for (Stock stock : stocks) {
        stock.setStockCount(stock.getStockCount() - count);
    }
    stockDao.updateBatch(stocks);
}

// 使用异步扣减
public void deductStockAsync(Long id, int count) {
    Stock stock = stockDao.findById(id);
    if (stock.getStockCount() >= count) {
        stock.setStockCount(stock.getStockCount() - count);
        stockDao.update(stock);
        // 异步扣减完成
    } else {
        // 库存不足
    }
}

这些解决方案可以单独使用，也可以组合使用以提高性能。