架构设计篇问题之商城系统高并发写的问题如何解决

简介: 架构设计篇问题之商城系统高并发写的问题如何解决

问题一:商城系统如何处理高并发写的问题?

商城系统如何处理高并发写的问题?


参考回答:

商城系统处理高并发写的问题时,可以采用分库分表的方法。通过基于Hash取模或一致性Hash算法,确保写入操作能够均匀落盘到各个数据库或表中,从而提升整体系统的写入性能。


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问题二:业务分配不均导致的热key读写问题如何解决?

业务分配不均导致的热key读写问题如何解决?


参考回答:

可以根据业务场景进行range分片,将热点范围下的子key打散到不同的数据库或表中。另外,也可以考虑使用分片元数据服务器,通过询问元数据服务器来确定数据应该路由到哪个实际分片,但这种方式会增加系统的复杂性和维护成本。


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问题三:分布式事务一致性有哪些主流实现方案?

分布式事务一致性有哪些主流实现方案?


参考回答:

分布式事务一致性的主流实现方案包括基于MQ的可靠消息投递机制(最终一致性)和基于重试加确认的最大努力通知方案。此外,还有2PC两阶段提交、3PC三阶段提交、TCC短事务、SAGA长事务方案等,但这些方案在工业上落地代价较大,不适合互联网场景。对于金融支付等需要强一致性的场景,可以采用前两种方案实现。


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问题四:分布式事务原理是什么?

分布式事务原理是什么?


参考回答:

分布式事务原理主要涉及全局事务协调器(保证原子性)、全局锁(保证隔离性)以及DB本地事务(保证原子性、持久性)。全局事务协调器负责协调多个本地事务的提交或回滚,全局锁用于确保在分布式环境下事务的隔离性,而DB本地事务则利用undo log(原子性)、redo log(持久性)、数据库锁(原子性&隔离性)和MVCC(隔离性)等技术保证单个数据库事务的ACID属性。


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问题五:RocketMQ事务消息适用于哪些场景?

RocketMQ事务消息适用于哪些场景?


参考回答:

适用于对同步性要求不高的处理链路。如果业务场景对同步性要求较高,则不建议使用RocketMQ事务消息。同时,在使用RocketMQ事务消息时,必须确保下游MQ消费方能够成功消费消息,并实现幂等性逻辑,以避免数据不一致的问题。


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