关于某些秒杀的设计

[hytex]

我一直有一个疑问，看过一些秒杀代码，类中都会有一个 hashmap 来存储当前某个产品的库存，进入方法的时候获取对应商品的库存，如果够的话就执行之后的代码，如果不够的话就去库或者 redis 继续取。伪代码如下

    private HashMap map  = new HashMap();

	/**
    * 库存判断
    */
    public void preHandle(int id) {
        //判断 map 中的数量
        if(Integer.parseInt(map.get("id").toString())<1){
            //获取库中的数量，并 put 到当前的 map 中,假定 result 为库中获取到的数量
            int result = 10;
            //如果数量>0 ，则执行下单逻辑
            if(result>0){
                order();
            }else {
                //抛出库存不足的异常
            }
            
        }
        //执行下单逻辑
        order();
    }

    public void order(){
        //订单逻辑
    }

那如果现在我有 3 台机器，其中两台中的 map 中的 id 为 1 的商品数量为 0 了，只有一台 map 中 id 为 1 的数量为 10 。我是如何确保对应访问的流量是对应到有余量的服务上的呢

[7911364440]

本地缓存只能在单机上用

[lmshl]

鉴于秒杀系统的流量，没必要去平衡这点差异，还没等你把流量转发给有余量的进程上去，那点余量就已经被别人秒掉了。

[bootvue]

分布式缓存 分布式锁

[lmshl]

如果你真的对”正确答案“感兴趣的话，可以了解一下什么是《位置透明（ Location Transparency ）》 https://doc.akka.io/docs/akka/current/general/remoting.html

它是分布式系统中的概念

[wolfie]

没请求到 有库存的实例上，算用户倒霉。下一个。

[hytex]

@lmshl 明白你的意思了，确实…

[hytex]

@7911364440 单机、秒杀。 这两个词放在一起总感觉有点违和。

[wdwwtzy]

没懂，假设 3 台机器，真实库存是 100 ，那这个 map 存 100 还是 33 ？ 100 的话那不就超卖了，33 的话还可以理解……

[oceanthe1h]

为 0 了不应该先去 Redis 里找吗，为什么要把流量路由走呢

[ailer]

这个 map 是减轻 Redis 压力的吧？难道不是一种缓存措施吗？