6）退单处理
退单后要同时恢复用户的权益，比如优惠券的再次使用，限购次数等 。确保用户体验 。


2.1.4 商品中心1）限时商品的下架控制
这个和超时订单设计方案类似，前面已经提到不再赘述 。
2）库存管理
普通商品可以直接借助数据库锁实现，一般分乐观锁和悲观锁两种方案，如果采用悲观锁（如select语
句带forupdate），会带来很大的性能阻塞，所以更多的采用乐观锁设计 。（幂等性课题的锁机制有详
细讲解）
乐观锁就是在最后执行库存扣减操作时，将事务开始前获取的库存数量带入到SQL语句中作为更新的
where条件，如果数量相等，则该条更新库存的语句成功执行返回update条数为1；如果不相等，则表
示该商品的库存信息已经被其他事务修改，需要放弃该条update的执行，采用重试处理 。
库存秒杀商品因为大批量的访问在一瞬间涌入，数据库扛不住 。可以采用 redis缓存做decr处理，正常
下单后，再使用mq异步更新到db 。（秒杀不超卖课题的库存控制）


2.2 技术中台2.2.1 数据库优化数据库层的调优，一般发生在大促前的预备阶段，一旦大促开始，对数据库的优化已经来不及了 。

• 在大促开始前梳理耗时查询业务，对关键业务压测 。
• 开启mysql的慢查询日志（两种方式）

文章插图

• 使用mysqldumpslow命令解析mysql慢查询日志

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• 借助explain查看sql执行计划，对sql调优，或其他优化工具 。

2.2.2 缓存优化1） 策略
热点数据预热：
【2017年双十一交易额】常规缓存设计趋向于懒加载，大促期间的热点数据尽量做到预热加载 。比如某个促销专题，不要等待活
动开始的一瞬间再读库加缓存，搞不好引发击穿 。
细粒度设计：
集合与单体分开存储，缓存结构细粒度化 。如某个橱窗的推荐商品列表，常规存储一个key，value为整
个商品集合 。优化为列表与每个商品详细信息设置两个独立缓存值，在查询环节组装，可以降低发生修
改时对缓存的冲击 。新增一个推荐则失效列表，修改商品则仅仅失效当前商品缓存 。
可用性：
只要缓存失效时间设置分散，雪崩的可能性不大
防范恶意攻击引发穿透，前端做到防刷，业务层面要注意合法性校验，非法key的失效时间需要评
估 。
击穿可能性升高，大促高并发下，修改时，如果采用key删除策略很可能触发击穿，修改少可以优
化为双写 。
2）多级缓存
优化缓存体系，对关键业务请求，如商品详情页，采用多级缓存处理

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2.2.3 分流与限流CDN的引入本身起到了按ip分流的作用，但是我们可以在下层做到更细粒度化的控制 。根据业务情况将
不同的请求分流到各自的服务器 。
限流不同与分流，是对下层的保护，当系统超过一定流量后，超过的流量做直接拒绝处理，以便保护后
端的服务，原则就是要么不进来，进来的都正常服务 。常见的限流算法有三种：计数器、漏桶、令牌
桶 。

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1） 业务分流
根据不同的业务线分发请求，配备二级域名如b2b.xxx.com，b2c.xxx.com，或者在nginx软负载层针对

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