【万字原创】 从0~1实现 微服务下 下单/秒杀场景最终一致性解决方案(rocketmq)：完整流程，模型，讲解，压测，部署介绍以及完整demo源码和源码说明(1) |
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【万字原创】从0~1实现 微服务下 下单/秒杀场景最终一致性解决方案(rocketmq)：完整流程，模型，讲解，压测，部署介绍以及完整demo源码和源码说明(1)-整体介绍【万字原创】从0~1实现 微服务下 下单/秒杀场景最终一致性解决方案：流程，模型，讲解，压测，部署以及完整demo源码(2)-goods+order服务完整源码
概述
本文主要是对高并发下异步降波峰的场景的一种模拟，由于微服务下，数据库和个业务代码都是分离的，所以即使用到了mq,依然存在数据一致性以及feign/rpc的调用问题，本文是基于源码的minicloud 微服务框架下开发的demo，主要是提供微服务下最终一致性的一种解决方案，不要纠结与代码，主要是看思路 为什么要使用最终一致性解决方案最终一致性方案说白了就是异步方案，后台延时异步处理一些业务，这样做的好处是降低了同步处理进行的业务处理阻塞， 高并发下同步处理是很容易对thread,io,db 造成阻塞的，虽然好处是实时的相应处理结果，但一般实际业务上，用户是允许先迅速得到一个反馈，比如xxx完成，正常处理中。。。，然后几秒到十几秒甚至是更久的给一个明确结果的 单体服务下与微服务下最终一致性解决方案有哪些不同 单体服务下：由于所有业务都在一个服务内开发，数据库也不太涉及分库问题（数据切割跨库例外）， 所以开发起来可以直接将业务划分为发送->mq消费即可，mq消费端其实也是集成如单体服务中的，好处是可以直接复用业务内的service 等业务代码，不涉及任何远程调用 微服务下：微服务下基本上都是根据业务切割服务的，数据库也都是按业务划分的，这是优点其实也是缺点，优点是业务更清晰，更便于开发和部署，缺点是服务之间经常需要远程调用比如feign或者dubble，只要涉及到远程，就得考虑超时，挤压，数据一致性问题，这些处理起来如果是同步业务的话，高并发下是很容易造成波峰挤压的，很有可能用户调用时候会点击了一个业务比如下单，然后就一直在等待，最后可能会返回超时或者是下单失败，库存不足，这样不但，用户体验很不好，而且很容易也把系统压崩了 下单/秒杀场景中下涉及服务以及整体流程这里是模拟了两个服务，商品服务和订单服务，库存和商品放在一个服务,下单/秒杀整体流程图如下：
1. goods服务：商品服务后台管理首先初始化/维护商品数量到reids+db 2. 用户选择商品（一个或多个）和数量点击下单 3. order服务：订单服务首先根据redis(lua表达式原子性)判断+扣除商品数量 3.1 order服务：如果数量不足，则直接返回给用户下单失败，提示库存不足 3.2 order服务：如果数量足够，则创建一个订单并插入数据库，返回被用户订单创建中，并将订单信息发送到rocketmq（事务消息） 4. mq消费者服务：远程调用goods服务扣除商品数据库库存 4.1 goods服务： 查询是否有扣除记录，没有则插入扣除库存表，有则直接返回扣除成功，库存不足则返回扣除失败，提示库存不足 4.2 mq消费者服务：远程goods服务扣除成功则远程调用order服务更新订单状态为成功（只有状态是处理中的才会更新） 4.3 mq消费者服务：远程goods服务扣除失败则远程调用order服务更新订单状态为失败（只有状态是处理中的才会更新） 5. 定时任务：定时查询订单状态为创建中的订单，如果超过一定时间，则重新发送mq消息 单体服务与微服务下部署节点参考图
本篇主要是对思路以及整体流程的介绍，后续会有完整源码以及运行，压测的完整内容 |
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