秒杀系统优化：分布式锁与异步队列提升性能

"本次课程主要讨论了下单优化的策略，包括使用分布式锁、异步队列和处理数据一致性。在优化前，系统采用传统的数据库查询和更新方式，导致TPS（每秒事务处理量）较低。通过引入缓存优化，如查询商品信息时从缓存而非数据库获取，以及在扣减库存后直接更新缓存，性能得到了显著提升。此外，课程还探讨了数据库锁的使用，特别是悲观锁的概念，并展示了如何在Java中使用MyBatis的注解实现行级锁。" 在分布式系统中，为了保证高并发下的数据一致性，通常会采用分布式锁。分布式锁是多节点间协调操作的关键技术，它可以防止多个节点同时修改同一数据，确保数据的一致性。课程提到了三种常见的分布式锁实现：数据库锁、Redis锁和Zookeeper锁。数据库锁是基于数据库本身的锁定机制，如MySQL的`FOR UPDATE`语句实现悲观锁，可以防止数据被并发修改。Redis锁则利用Redis的原子性操作，如`SETNX`命令，实现快速且可扩展的锁服务。Zookeeper锁则是通过Zookeeper的节点创建与删除来实现分布式锁。 缓存优化是提高系统性能的有效手段。在本案例中，查询商品信息由直接从数据库查询改为从缓存中获取，大大减少了数据库的访问压力，提高了TPS。同时，库存扣减也进行了优化，库存更新先发生在缓存中，降低了数据库的写操作，提升了系统响应速度。然而，这种优化策略需要考虑缓存与数据库的一致性问题，例如，当缓存中的数据被更新但数据库尚未同步时，可能引发数据不一致。 数据库锁在并发控制中扮演重要角色，悲观锁是一种预防性的锁定策略，它假设并发环境中会发生冲突，所以在读取数据时立即加锁，确保在事务期间数据不会被其他事务修改。在Java中，MyBatis可以通过`@Select`注解配合`for update`子句实现悲观锁，确保在查询时锁定相关记录，直到事务结束才释放锁。 在实际的秒杀场景下，为了进一步提高系统性能，可能会结合异步队列进行处理。例如，用户下单后，订单信息可以放入消息队列，后台服务异步处理订单支付和库存扣除，这样可以避免瞬时高并发对系统造成的冲击，保证核心业务的稳定性。 本课程涵盖了下单优化中的关键技术和策略，包括缓存优化以提升读取性能，使用分布式锁解决并发问题，以及数据库锁的实现，这些都是构建高性能分布式系统的重要组成部分。同时，课程也提醒了我们，在追求性能提升的同时，必须关注数据一致性与系统稳定性。