MyFirstDay_答案_1.**猫(自己整理)
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2022-06-13 15:26:00
1>***猫： python基础类： 技能类： 业务类: 你对电商的业务了解吗？ 我问你一个具体的电商的业务啊：电商在大多数领域中都是有库存的，我在下订单的时候，我的库存的变化，你知道吗？(我问的是你怎么去处理库存的变化?)因为客户下单的时候，有些是去减库存了，有些不减对吧？你的理解呢? 你事务的时 ......
1>***猫：
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python基础类：
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字符串反转的常用处理方式:
# 方法一:使用字符串切片 s = "hello python" result = s[::-1] print(result) # [out]nohtyp olleh # 方法二:使用列表的reverse方法 l = list(s) l.reverse() result = "".join(l) print(result) # 方法三:使用reduce from functools import reduce s = "hello python" result = reduce(lambda x, y: y + x, s) print(result) # 方法四:使用递归函数 def func(s): if len(s) < 1: return s return func(s[1:]) + s[0] result = func(s) print(result) # 方法五:使用栈 def func(s): l = list(s) # 模拟全部入栈 result = "" while len(l) > 0: result += l.pop() # 模拟出栈 return result result = func(s) print(result) # 方法六:for循环 def func(s): result = "" max_index = len(s) - 1 for index, value in enumerate(s): result += s[max_index - index] return result result = func(s) print(result)-
你说一下python中的迭代器、生成器、装饰器
# 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：iterator # 在python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator # 在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”: decorator # 生成器和迭代器的区别： # 1、语法方面来讲： # 生成器是用函数中yield语句来创建的。迭代器的创建首先跟函数无关，可以用iter([1,2])来创建。 # 2、使用方面来讲： # 由于生成器是使用函数的方式创建的，所以生成器里面的所有过程都会被执行，但请注意生成器里面的过程只有在被next()调用或者for循环调用时，里面的过程才会被执行
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你说一下python中的迭代器、生成器、装饰器
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如果让你实现一个迭代器，你会怎么做
# 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。 # 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器： list = [1, 2, 3, 4] it = iter(list) print(next(it)) print(next(it)) # 迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历： list = [1, 2, 3, 4] it = iter(list) for x in it: print(x, end=" ") # 也可以使用 next() 函数： import sys list = [1, 2, 3, 4] it = iter(list) while true: try: print(next(it)) except stopiteration: sys.exit() # 创建一个迭代器 # 把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。 # # 如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。 # __iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 stopiteration 异常标识迭代的完成. # __next__() 方法（python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。 # 创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1： # stopiteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 stopiteration 异常来结束迭代。 # 在 20 次迭代后停止执行： class mynumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): if self.a <= 20: x = self.a self.a += 1 return x else: raise stopiteration myclass = mynumbers() myiter = iter(myclass) for x in myiter: print(x) -
怎么样获取一个生成器？
# 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
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你有用过yield对象吗？得到的是一个什么样的对象？
# 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。 # 以下实例使用 yield 实现斐波那契数列： import sys def fibonacci(n): a, b, counter = 0, 1, 0 while true: if(counter > n): return yield a a, b = b, a + b counter += 1 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成 while true: try: print(next(f), end=" ") except stopiteration: sys.exit() -
你有了解过python中的协程吗？
# 协程，又称微线程，纤程。英文名coroutine。 # 协程的概念很早就提出来了，但直到最近几年才在某些语言（如lua）中得到广泛应用。 # 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如a调用b，b在执行过程中又调用了c，c执行完毕返回，b执行完毕返回，最后是a执行完毕。 # 所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 # 子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。 # 协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 def consumer(): r = '' while true: n = yield r if not n: return print('[consumer] consuming %s...' % n) r = '200 ok' def produce(c): c.send(none) n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[producer] producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[producer] consumer return: %s' % r) c.close() c = consumer() produce(c) -
技能类：
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你有用过git吗？
git是分布式版本控制系统 集中式vs分布式： 集中式版本控制系统，版本库集中存放在*服务器，必须要联网才能工作,没有历史版本库。 分布式版本控制系统，没有“*服务器”，每个开发人员电脑上都有一个完整的版本库。 分布式优势：安全性更高，无需联网，若“*服务器”故障，任何一个其他开发者本地都有最新的带历史记录的版本库。 主要区别在于历史版本库的存放，集中式历史版本只存在于*服务器，而分布式中每个本地库都有历史记录存放。
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你有合过代码吗?
git status 查看下当前代码状态，有需要提交的就提交，没有需要提交的就保持原样 git pull 拉取远程代码，使得本地代码保持最新 git branch -a 查看最新代码所在分支 remotes/origin/head -> origin/master 最新的分支会有remotes/origin/head ->指明 git merge origin/master 执行合并命令把最新分支代码合并到本地当前分支 git diff 查看冲突信息 git status 查看下状态看看那些文件需要手工调整 git add . 把修改好的文件添加到索引 git commit -m '合并xxx分支代码' 提交代码 git push 把合并好的代码推送到远程 如果合并过程中出现问题，可以使用以下命令回退到日志的合并之前的位置 git reset --hard commit_id
- 你有布署过代码吗？
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布署的步骤是怎样的？你是怎么样把你的代码放到服务器中的？
# 1、提交代码当在本地开发&测试完毕后，将代码合并到 master 分支，并 push 到远程的 git 仓库。 # 通常在开发中使用 git 作为代码版本管理工具，通过创建一个 dev 分支来进行开发工作，在发布的时候再将代码合并到 master 分支，这样可以保证 master 分支永远都是稳定的版本 git push origin master # 2、拉取并部署代码到预发机通过以下命令从 git 仓库获取到最新的代码 git pull # 因为开发运行环境和线上运行环境的数据库、缓存等配置的差异，拉取的代码一般无法直接在预发机上直接运行。通常的做法是，在预发机上执行一个 shell 脚本，将线上的配置覆盖开发环境的配置。 cp code/path/to/config-dist code/path/to/config # 预发机的主要作用是留出缓冲的空间，检验代码是否在线上环境可以正常工作。对于一个 web 项目，我们可以设置域名的 host 配置，直接访问预发机。 # 3、同步代码到线上一般情况下，一个 web 项目都会有多个业务机，通过负载均衡将请求流量平均分配的 n 台机器，以提高服务的承载能力和可用性。 # 因此，这里面临着一个发布代码到 n 台机器的问题。显然，我们不能一台台的发布，这样效率太低了。通常，我们通过在预发机上执行 shell 脚本，将代码 rsync 到 n 台机器上。 rsync /path/to/code user@127.0.0.1::path/to/code --exclude-list=exclude.list # 4、快速回滚发布完代码后，我们会在预发机的 git 仓库上执行 ： git tag v20160522 # 记录此次发布的版本。如果在发布后发现出了问题，可以在预发机的 git 仓库执行如下命令： git tag -l # 找出上一次发布的版本，并回滚代码： git reset --hard v20160521 # 然后，再通过步骤 3 的方式，将回滚的代码同步到 n 台业务机上。 # # 作者：ceelog # 链接：https://www.jianshu.com/p/79dc6e0278e2 # 来源：简书 # 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
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docker你有使用过吗？谈一谈
# docker镜像可以完全看作一台全新的电脑使用，无论什么镜像都是对某一东西进行了配置，然后打包后可以快速移植到需要的地方直接使用 # 省去复杂的配置工作 # 比如python web项目部署，如果是新部署，需要装系统，配置各类环境，费时费力还容易出错， # 而docker就可以省去配置环境的麻烦，直接把所需的包丢进去，实现分分钟部署一个项目 # 给ubuntu安装docker，我安装的是docker ee: wget -qo- https://get.docker.com/ | sh # 安装好之后，便是启动docker sudo service docker start # 启动后，是没有任何镜像的，不过可以通过pull命令获取相关镜像 sudo docker images sudo docker pull nginx sudo docker pull nginx 默认获取最新版本，即tag为latest的，如果要获取其他版本，则需要使用 sudo docker pull nginx:xxxx # 获取镜像后，通过docker run使其运行起来 sudo docker ps -a 列出所有容器， 不加 -a 仅列出正在运行的，像退出了的或者仅仅只是创建了的就不列出来 sudo docker run -d -p 8800:80 --name nginx_xiao nginx #运行指定的镜像 dudo docker run -d --privileged=true -p 83:80 --name nginx83 nginx #提升权限 #宿主主机端口：容器内部端口 # -d 后台运行 # -p 8800:80 是指定对外暴露的端口 容器内部用80 对应外部宿主主机的的8800 代理一样 # --name指定容器的名字 最后的nginx 代码要运行的镜像名字 有tag的加上tag 如 nginx：xxx 默认为latest # 然后访问宿主主机地址+8800端口 # pull到的镜像肯定有很多需要修改的地方，比如配置文件等或者要自己增加些什么玩意儿进去 sudo docker exec -it 54d26bbce3d6 /bin/bash # 通过exec命令进入到容器内部进行操作， 其中字符串部分可以是容器id或容器名字 # 进入之后就和操作新的系统一样，操作完成之后输入exit退出 # 那么问题又来了， 进入容器内部并修改了东西后，怎么生成新的镜像供下次直接使用 sudo docker commit nginx_huang huang/nginx:v1.0 nginx_huang 表示我们刚修改的容器名字或者id huang/nginx:v1.0 为保存的镜像名字 ：后面为tag # 刚刚commit的镜像仅仅是保存在本地的，如果要提交到网络上供其他人pull 使用呢？ 如 https://cloud.docker.com/ # 1.在https://cloud.docker.com/上注册一个账号 # 2.提交本地镜像到https://cloud.docker.com/上去 # 这样别人就可以通过docker pull xiaochangwei/nginx:v1.0 来获取并使用这个镜像了 sudo docker commit nginx_huang huang/nginx:v1.0 镜像名里面包含了 我注册的账户名，这里需要一致，否则无法push # 到这里镜像怎么获取，查看，启动，编辑，保存，提交 容器查看 都知道了，但是怎么停止、启动、删除容器呢 # 1.通过 sudo docker ps -a查看存在的容器信息 # 2.通过 sudo docker start/stop/restart xxx 来启动、停止、重启指定的容器 # 2.通过 sudo docker rm xxx 指定容器名或者容器id来删除，删除前请先停止容器，保证在非运行状态 # 同样镜像的删除按如下操作 # 1.通过sudo docker images 列出所有镜像 # 2.通过sudo docker rmi xxx 来删除指定的镜像，镜像存在依赖关系，先删除最下层，最后删除顶层，建议根据镜像名字来删除 -
你平时是怎么去debug你的代码的？比如说有些代码是第一次写，你不知道你写的是不是对的，一但出现了问题，你要怎么去定位它，检测它？
# 1.操作步骤： # 1-1.添加断点：直接在标记处点击鼠标左键即可。（删除断点只需再点击断点处即可） def add(x, y): z = x + y return z def sub(x, y): z = x - y return z def debug_test(): # 点击左侧，添加断点 a = 10 b = 5 sum = add(a, b) sub = sub(a, b) print(sum) print(sub) if __name__ == "__main__": debug_test() # 1-2.debug下运行代码：七星瓢虫shift + f9 # 1-3.按照所需调试进行代码调试。debug的调试方式如下所示： # 分别为： # 1.show execution point (f10) 显示当前所有断点 # 2.step over(f8) 单步调试(若函数a内存在子函数a时，不会进入子函数a内执行单步调试，而是把子函数a当作一个整体，一步执行。) def add(x, y): z = x + y return z def sub(x, y): z = x - y return z def debug_test(): # 3 # 断点处 a = 10 # 4 b = 5 # 5 sum = add(a, b) # 6 sub = sub(a, b) # 7 print(sum) # 8 print(sub) # 9 if __name__ == "__main__": # 1 debug_test() # 2 # 10 # 4.step into my code(alt + shift +f7) 执行下一行但忽略libraries（导入库的语句）（目前感觉没什么用） def add(x, y): z = x + y # 7 return z # 8 def sub(x, y): z = x - y # 11 return z # 12 def debug_test(): # 3 # 断点处 a = 10 # 4 b = 5 # 5 sum = add(a, b) # 9 sub = sub(a, b) # 13 print(sum) # 14 print(sub) # 15 if __name__ == "__main__": # 1 debug_test() # 2 # 16 # 5.force step into(alt + shift +f7) 执行下一行忽略lib和构造对象等 （目前感觉没什么用） # 6.step out（shift+f8）当目前执行在子函数a中时，选择该调试操作可以直接跳出子函数a，而不用继续执行子函数a中的剩余代码。并返回上一层函数。 # 7.run to cursor(alt +f9) 直接跳到下一个断点 # --------------------- # 作者：放下扳手&拿起键盘 # 来源：csdn # 原文：https://blog.csdn.net/william_hehe/article/details/80898031 - 你有多长时间的软件开发经验？
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你有用过git吗？
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业务类:
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你对电商的业务了解吗？
# 电商项目用户部分：主要分为三大类——1、用户浏览商品 ，2、购买商品 ，3、管理订单 # 电商项目管理部分：主要也为三大类——1、商品数据整合网站 ，2、接受用户信息数据存入后台（注册和管理），3、处理用户订单问题
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我问你一个具体的电商的业务啊：电商在大多数领域中都是有库存的，我在下订单的时候，我的库存的变化，你知道吗？(我问的是你怎么去处理库存的变化?)因为客户下单的时候，有些是去减库存了，有些不减对吧？你的理解呢?
# 电商项目用户部分：主要分为三大类——1、用户浏览商品 ，2、购买商品 ，3、管理订单 # 电商项目管理部分：主要也为三大类——1、商品数据整合网站 ，2、接受用户信息数据存入后台（注册和管理），3、处理用户订单问题 # 一个简单的使用场景：一件商品的库存只有5件，同时a用户买了5个，b用户买了5个，都提交数据，照成库存不足的问题。 # 逻辑：根据一般电商商品的模型类，生成订单一般包括订单类（order）和订单详情类（detailorder)，这两张表根据外键order_id 进行关联，所以是同生共死的关系，所以我们在这里用事务来控制。那么python如何解决库存问题呢？ # python 提供了2种方法解决该问题的问题：1，悲观锁；2，乐观锁 # 悲观锁：在查询商品储存的时候加锁 select_for_update() 在发生事务的commit或者是事务的rollback时，自动释放该锁，这样其他用户就可以接着查询该商品。 # 乐观锁：乐观锁不是真正的锁，在创建订单之前查询商品的库存，在创建订单详情表前，update更新查询数据，如果两次查询的库存量一样就创建详情表，并减去库存，否则，循环三次，如果都不一样，就发生rollback。 # 使用场景：并发量高的时候使用悲观锁，缺点：加锁消耗资源 # 并发量低的时候使用乐观锁，缺点：乐观锁循环耗费时间。 # --------------------- # 作者：huangyali_python # 来源：csdn # 原文：https://blog.csdn.net/huangyali_python/article/details/79511654
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你事务的时候有没有出现死锁的情况?
# 所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁 # 解决方法，递归锁，在python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁rlock。 from threading import thread,lock import time mutexa=lock() mutexb=lock() class mythread(thread): def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutexa.acquire() print('\033[41m%s 拿到a锁\033[0m' %self.name) mutexb.acquire() print('\033[42m%s 拿到b锁\033[0m' %self.name) mutexb.release() mutexa.release() def func2(self): mutexb.acquire() print('\033[43m%s 拿到b锁\033[0m' %self.name) time.sleep(2) mutexa.acquire() print('\033[44m%s 拿到a锁\033[0m' %self.name) mutexa.release() mutexb.release() if __name__ == '__main__': for i in range(10): t=mythread() t.start() # 这个rlock内部维护着一个lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用rlock代替lock，则不会发生死锁，二者的区别是：递归锁可以连续acquire多次，而互斥锁只能acquire一次 from threading import thread,rlock import time mutexa=mutexb=rlock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止 class mythread(thread): def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutexa.acquire() print('\033[41m%s 拿到a锁\033[0m' %self.name) mutexb.acquire() print('\033[42m%s 拿到b锁\033[0m' %self.name) mutexb.release() mutexa.release() def func2(self): mutexb.acquire() print('\033[43m%s 拿到b锁\033[0m' %self.name) time.sleep(2) mutexa.acquire() print('\033[44m%s 拿到a锁\033[0m' %self.name) mutexa.release() mutexb.release() if __name__ == '__main__': for i in range(10): t=mythread() t.start() -
你刚刚说到的下单之后的库存锁的问题？你是在下单的时候去扣库存，还是在支付完成了以后去扣?
# 一、扣减库存的三种方案 # （1）下单减库存 # 用户下单时减库存 # 优点：实时减库存，避免付款时因库存不足减库存的问题 # 缺点：恶意买家大量下单，将库存用完，但是不付款，真正想买的人买不到 # （2）付款减库存 # 下单页面显示最新的库存，下单时不会立即减库存，而是等到支付时才会减库存。 # 优点：防止恶意买家大量下单用光库存，避免下单减库存的缺点 # 缺点：下单页面显示的库存数可能不是最新的库存数，而库存数用完后，下单页面的库存数没有刷新，出现下单数超过库存数，若支付的订单数超过库存数，则会出现支付失败。 # （3）预扣库存 # 下单页面显示最新的库存，下单后保留这个库存一段时间（比如10分钟），超过保留时间后，库存释放。若保留时间过后再支付，如果没有库存，则支付失败。例如：要求30分钟内支付订单。 # 优点：结合下单减库存的优点，实时减库存，且缓解恶意买家大量下单的问题，保留时间内未支付，则释放库存。 # 缺点：保留时间内，恶意买家大量下单将库存用完。并发量很高的时候，依然会出现下单数超过库存数。 # 二、如何解决恶意买家下单的问题 # 这里的恶意买家指短时间内大量下单，将库存用完的买家。 # （1）限制用户下单数量 # 优点：限制恶意买家下单 # 缺点：用户想要多买几件，被限制了，会降低销售量 # （2）标识恶意买家 # 优点：卖家设定一个备用库存，当支付时，库存已用完，扣减备用库存数，这就是常见的补货场景 # 缺点：因高并发场景下，数据可能存在不一致性的问题 # 三、如何解决下单成功而支付失败（库存不足）的问题 # （1）备用库存 # 商品库存用完后，如果还有用户支付，直接扣减备用库存。 # 优点：缓解部分用户支付失败的问题 # 缺点：备用库存只能缓解问题，不能从根本上解决问题。另外备用库存针对普通商品可以，针对特殊商品这种库存少的，备用库存量也不会很大，还是会出现大量用户下单成功却因库存不足而支付失败的问题。 # 四、如何解决高并发下库存超卖的场景 # 库存超卖最简单的解释就是多成交了订单而发不了货。 # 场景： # 用户a和b成功下单，在支付时扣减库存，当前库存数为10。因a和b查询库存时，都还有库存数，所以a和b都可以付款。 # a和b同时支付，a和b支付完成后，可以看做两个请求回调后台系统扣减库存，有两个线程处理请求，两个线程查询出来的库存数 inventory=10， # 然后a线程更新最终库存数 lastinventory=inventory - 1 = 9， # b线程更新库存数 lastinventory=inventory - 1 = 9。 # 而实际最终的库存应是8才对，这样就出现库存超卖的情况，而发不出货。 # 那如何解决库存超卖的情况呢？ # 1.sql语句更新库存时，如果扣减库存后，库存数为负数，直接抛异常，利用事务的原子性进行自动回滚。 # 2.利用sql语句更新库存，防止库存为负数 # update [库存表] set 库存数 - 1 where 库存数 - 1 > 0 # 如果影响条数大于1，则表示扣减库存成功，否则订单失败，并退款。 # 五、秒杀场景下如何扣减库存 # （1）下单减库存 # 因秒杀场景下，大部分用户都是想直接购买商品的，可以直接用下单减库存。 # 大量用户和恶意用户都是同时进行的，区别是正常用户会直接购买商品，恶意用户虽然在竞争抢购的名额，但是获取到的资格和普通用户一样，所以下单减库存在秒杀场景下，恶意用户下单并不能造成之前说的缺点。 # 而且下单直接扣减库存，这个方案更简单，在第一步就扣减库存了。 # （2）将库存放到redis缓存中 # 查询缓存要比查询数据库快，所以将库存数放在缓存中，直接在缓存中扣减库存。然后在通过mq异步完成数据库处理。 # （3）使用量自增方式 # 可以先增加已使用量，然后与设定的库存进行比较，如果超出，则将使用量减回去。 # # 项目中用到了很多机制，但是没有总结出来，学习架构需要不断地总结。 # # 六 第三方支付 # 1 支付成功多次回调：把减库存放在微信支付的成功回调url的方法里面。但是微信支付成功之后微信支付平台会发送8次请求到回调地址。这样的做法就会导致库存减少，一定要验证返回的编号是否已经完成扣减。
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如果用户不支付，你的库存怎么办?（我还是没有听到你说，处理库存的点）
# 设置支付时间，下单应该是锁定库存但是不减库存。如果你整个下单支付是队列方式的话，就支付完成之后立即减库存。超时就释放掉锁
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如果支付失败了，你对库存有一个什么样的动作?
# 支付完成后对库存进行更新，更新库存在事务中进行同时加锁，加的锁要避免堵塞，支付失败或者支付异常回滚，重新更新库存 # 方案1：在下单就锁定库存 # 优点：可以解决库存减扣问题 # 缺点：体验差，如果只下单未付款，库存被锁定，让有意愿购买的用户无从下单，对销售业务有很大影响； # # 方案2：支付后减扣库存 # 优点：防止恶意下单，只要有足够的实际库存，随便多少意向客户下单 # 缺点：下单页面显示的库存数可能不是最新的库存数，其他用户可能提示库存不足，可能出现超卖问题。 # # 方案3：调起支付界面前锁定库存 # # 优点：防止恶意下单，只要有足够的实际库存，随便多少意向客户下单 # 缺点：体验差，有可能在支付时提示库存被其他用户锁定，提示库存不足 # # 方案4：下单占库存根据库存大小决定库存锁定时间 # # 库存充足下单占库存，设定库存最大占用时间，按库存大小限购数量按策略缩减库存占用时间 # # # # # # 具体以哪种方案为主还是要看公司的业务做决定 # # # # # 下面主要讲解方案3 支付前锁定库存的的实现步骤，以下是使用到的关键表 # # ------------------------------------------------------------------------------------- # 订单表 # 订单唯一编号 库存锁定状态（1库存已锁定 2库存已释放 3库存已确认,库存减扣成功） # ------------------------------------------------------------------------------------- # 订单详细表 # 订单编号 商品id 购买数量 # ------------------------------------------------------------------------------------- # 商品库存表 # 商品id 库存数量 实际锁定库存数量 预锁定库存数量 限购数量 # ------------------------------------------------------------------------------------- # # a商品库存 1个 # # # 用户1 下单1个 # 用户2 下单1个 # # # 业务场景及解决方式: # 1.支付前预占库存 ：用户1和用户2可能同时点击支付按钮，此时对于商品锁定库存来说只能有一个用户会锁定a商品的库存，剩下一个肯定锁定失败，此时应该提示其中一个用户（库存可能不足，请稍后再试），这里更新库存减扣应该都有前置条件的或者说版本号 # # 2.限制支付时间，需要设置一个支付时间 # # （设置三方支付过期时间为30分钟）调起支付页面锁定库存30分钟，30分钟后还未支付则还原预减库存 # # 3.检测恶意下单用户加入到店铺黑名单 # # 4.加入限购 # # 5.优化方式 # 另一个用户跳转到三方支付界面， # 如果此用户取消支付，客户端应该发送一条消息告诉服务端恢复库存锁定， # 如果此用户支付成功，客户端应该发送一条消息告诉服务端确认减扣库存， # 客户端可能因某种情况发送失败，此时要考虑使用定时任务恢复超过多久库存还处于（根据锁定状态）锁定中的订单商品库存，应该先调用支付系统关闭原有未完成支付的订单，然后再恢复商品锁定库存 # 支付系统异步通知支付成功修改库存，此时根据库存锁定状态进行不同的业务处理（1库存已锁定 2库存已释放 3库存已确认,库存减扣成功） # --------------------- # 作者：www.weixuehu.com # 来源：csdn # 原文：https://blog.csdn.net/t_332741160/article/details/80340188 # 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
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