内容简介:之前处理过一个购物车故障,觉得还挺经典的,在这里跟大家分享一下。这个故障直接导致前端添加购物车、获取用户购物车列表等操作都失败了。购物车是入口,一旦出现问题,影响极其严重。购物车服务所有接口,是有打印响应时间的,发现比平时慢了很多。由于情况已是十万火急了,我只能先重启购物车,缓冲一下,然后利用这段缓冲时间,赶紧定位问题。之前对购物车应用基于
概述
之前处理过一个购物车故障,觉得还挺经典的,在这里跟大家分享一下。这个故障直接导致前端添加购物车、获取用户购物车列表等操作都失败了。购物车是入口,一旦出现问题,影响极其严重。
临时处理
购物车服务所有接口,是有打印响应时间的,发现比平时慢了很多。由于情况已是十万火急了,我只能先重启购物车,缓冲一下,然后利用这段缓冲时间,赶紧定位问题。
问题定位
之前对购物车应用基于 Spring Cloud
微服务化了,已经稳定运行了几个月了,且当时上线前也经过压测,接口性能是没问题的。怎么突然之间就有问题了呢?基于以往的经验,大部分故障都是 SQL
语句引起的,因此首先导出数据库的所有慢 SQL
(腾讯云有导出慢 SQL 的工具)语句,发现大部分慢查询都是来自库存查询的 SQL
语句,有些甚至是10秒钟才执行完。
后来仔细一看,库存慢查询语句,要查询库存的商品比平时多很多。商品个数少的话,这条语句还是非常快的,一旦多了就开始慢了。
解决方案
由于库存计算体系的历史原因,这条 SQL
是很难优化的。情况又是十万火急的,大老板一直在问咋回事。因此临时改代码,将商品库存放到 Redis
缓存起来。购物车服务的话,是允许库存数据不实时的,因为后面的结算和支付会实时计算库存,库存不足的时候,会提示用户的。
注意:
- 由于购物车是入口,流量很大,而从购物车到结算页再到支付,由于有一个操作步骤,因此结算页和支付页的流量是没有购物车那么大的;
- 部分用户购物车上的商品数据是非常多的,但是未必都会买,用户也可以勾选要买的商品,然后下单;
- 部分用户没有清理购物车失效商品的习惯,导致购物车上的商品非常多。
终极解决方案
将库存服务独立出去,将商品库存数据放置到缓存,并引入实时刷新缓存中库存数据的机制,让缓存中的数据尽量保证新鲜。这样的话,查询库存的时候,大部分都可以从缓存中获取,不会穿透到数据库上。
补充
我们对接口进行压测的时候,部分场景下,要考虑入参的个数,不能简单的用几个数据压测,觉得性能 OK
就不管了。
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