方案介绍
1.优化并发读
技术栈：Nginx、缓存技术（如Redis、Memcached）、数据库索引优化
实现方案：
- Nginx反向代理与负载均衡：使用Nginx作为反向代理，通过负载均衡策略将请求均匀分配到多个服务器，提升并发处理能力。
- 缓存策略：利用Redis或Memcached等缓存系统，将热点数据缓存到内存中，减少对数据库的访问。
- 数据库索引优化：对数据库查询字段建立索引，加快查询速度。
2.优化并发写
技术栈：消息队列（如RabbitMQ、Kafka）、Redis、数据库事务、乐观锁/悲观锁
实现方案：
- 消息队列：使用RabbitMQ等消息队列进行请求的异步处理，实现请求的削峰填谷，保护后端服务不被直接压垮。
- Redis预减库存：使用Redis进行库存的预减操作，利用Redis的原子性保证库存数据的一致性。
- 数据库事务：在数据库层面使用事务处理并发写操作，确保数据的一致性。
- 乐观锁/悲观锁：在数据库操作中采用乐观锁（如版本号控制）或悲观锁（如行锁）机制，防止数据在并发写时出现冲突。
3.数据一致性保证
技术栈：分布式锁、事务管理、Redis原子操作
实现方案：
- 分布式锁：在分布式系统中使用分布式锁（如Redis分布式锁）来协调多个节点的操作，保证数据的一致性。
- 事务管理：在数据库操作中严格管理事务，确保数据的原子性、一致性、隔离性和持久性。
- Redis原子操作：利用Redis的原子操作（如INCR、DECR）来实现库存的预减和恢复，保证库存数据的一致性。
4.支持高并发访问
技术栈：页面缓存、Redis预减库存、消息队列、分布式Session共享
实现方案：
- 页面缓存：将静态页面或数据缓存到CDN或本地缓存中，减少对后端服务的请求。
- Redis预减库存：在Redis中预先存储商品库存信息，并进行库存的预减操作，减少对数据库的并发写压力。
- 消息队列：使用消息队列将高并发的请求异步处理，实现请求的削峰填谷。
- 分布式Session共享：通过Session共享机制（如Redis Session共享）解决分布式系统中Session不一致的问题。