当前位置: 首页 > 编程笔记 >

django解决订单并发问题【推荐】

长孙文栋
2023-03-14
本文向大家介绍django解决订单并发问题【推荐】,包括了django解决订单并发问题【推荐】的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

并发处理

在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常。

解决办法:

悲观锁

当查询某条记录时,即让数据库为该记录加锁,锁住记录后别人无法操作,使用类似如下语法

select stock from tb_sku where id=1 for update;
SKU.objects.select_for_update().get(id=1)

悲观锁类似于我们在多线程资源竞争时添加的互斥锁,容易出现死锁现象,采用不多。

乐观锁

乐观锁并不是真实存在的锁,而是在更新的时候判断此时的库存是否是之前查询出的库存,如果相同,表示没人修改,可以更新库存,否则表示别人抢过资源,不再执行库存更新。类似如下操作

update tb_sku set stock=2 where id=1 and stock=7;
SKU.objects.filter(id=1, stock=7).update(stock=2)

任务队列

将下单的逻辑放到任务队列中(如celery),将并行转为串行,所有人排队下单。比如开启只有一个进程的Celery,一个订单一个订单的处理。

总结

以上所述是小编给大家介绍的django解决订单并发问题,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对小牛知识库网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

 类似资料:
  • 本文向大家介绍基于Django的乐观锁与悲观锁解决订单并发问题详解,包括了基于Django的乐观锁与悲观锁解决订单并发问题详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 订单并发这个问题我想大家都是有一定认识的,这里我说一下我的一些浅见,我会尽可能的让大家了解如何解决这类问题。 在解释如何解决订单并发问题之前,需要先了解一下什么是数据库的事务。(我用的是mysql数据库,这里以mysql为例)

  • 本文向大家介绍JAVA如何解决并发问题,包括了JAVA如何解决并发问题的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 并发问题的根源在哪 首先,我们要知道并发要解决的是什么问题?并发要解决的是单进程情况下硬件资源无法充分利用的问题。而造成这一问题的主要原因是CPU-内存-磁盘三者之间速度差异实在太大。如果将CPU的速度比作火箭的速度,那么内存的速度就像火车,而最惨的磁盘,基本上就相当于人双腿走路。 这样

  • 主要内容:一、对Java并发仍停留在理论阶段,二、中间件系统的内核机制:双缓冲机制,三、百万并发的技术挑战,四、内存数据写入的锁机制以及串行化问题,五、内存缓冲分片机制+分段枷锁机制,六、缓冲区写满时的双缓冲交换,七、且慢!刷写磁盘不是会导致锁持有时间过长吗?,八、内存 + 磁盘并行写机制,九、为什么必须要用双缓冲机制?,十、总结这篇文章,给大家聊聊一个百万级并发的中间件系统的内核代码里的锁性能优化。 很多同学都对Java并发编程很感兴趣,学习了很多相关的技术和知识。比如volatile、Ato

  • 本文向大家介绍django解决跨域请求的问题,包括了django解决跨域请求的问题的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 解决方案 1.安装django-cors-headers 2.配置settings.py文件 OK!问题解决! 其他解决方案 另外还从网上看到其他两种解决方案,但都不太合适。在此列出,供大家参考 1.使用JSONP 使用Ajax获取json数据时,存在跨域的限制。不过,在We

  • 本文向大家介绍如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题?相关面试题,主要包含被问及如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作,但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同,这样也就导致了结果的不同! 推荐一种方案:分布式锁(zookeeper 和 redis 都可

  • 我们的程序正在使用队列。多个消费者正在处理消息。 消费者执行以下操作: 从队列接收打开或关闭状态消息。 从存储库中获取最新状态。 比较存储库的状态和从消息接收到的状态。 如果开/关状态不同,则更新数据。(此时其他相关数据也更新。) 假设此过程由多个使用者处理,则预计会出现以下问题。 生产者发送消息1: on、2: off和3: on。 消费者A接收消息#1并将消息#1存储在存储中,因为没有最新数据