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。
原文链接
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