前言：📫 作者简介：小明java问道之路，专注于研究计算机底层，就职于金融公司后端高级工程师，擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的设计和架构📫 

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本文导读

购物车数据量存储最少在亿级左右，但是由于写入多读取多更新多删除多，日常流量高的时候偶发慢sql，当前购物车的实现：同步写库+异步写缓存

一、电商中购物车数据模型分析

购物车中实现的功能：加购物车、查看购物车、编辑购物车sku、编辑掉商品数据、选中购物车里的多个商品去结算、查看购物车商品总数、删除购物车，分享购物车等等

购物车数据量存储在亿级左右，但是由于写入多读取多更新多删除多，日常流量高的时候偶发慢sql，当前购物车的实现：同步写库+异步写缓存

购物车来说，如果是在搞一些活动（拼单，满减等非单个商品必须进入购物车下单）的时候——购物车写多读多。购物车可能会出现高并发的写，购物车的写操作同步落库，可能会导致库的压力很大。

解决方案：购物车写多读多，大量高并发的写大量高并发的读，可以把主数据存储转为 redis 缓存，基于 redis 做主存储，高性能读写异步的把数据同步到 mysql 持久化。

二、购物车的多种redis数据结构实战(购物车复杂缓存实战与异步落库)

购物车写多读多场景，缓存作为主数据存储，抗高并发写和读，落库异步，商品系统一般来说也会使用缓存架构来提供读的接口的实现。

同时购物车里是需要包含很多数据的，分成多个缓存 key，进行缓存操作。

// 选用redis中的hash结构，更新缓存中的商品扩展信息
cart_hash {
        {skuid1}:cartSkuInfo;
        {skuid2}:cartSkuInfo;
}

// 更新缓存中的数量
cart_hash { cartType_userId
        {skuid1}:2;
        {skuid2}:1;
}

// 更新排序 sorted set（可排序的set集合）
// 把每个skuid和加入购物车的时间，写入到sorted set
sorted set [{skuId -> score(时间)}]

// 购物车缓存模型：
hash:{skuId -> count} ,hash :{skuId -> cartSkuInfo}, zset : [{skuId -> timestamp}]

三、购物车异步落库的消息丢失与不一致

购物车的主数据存储是通过redis来实现的，写和读redis没有不一致的问题（不崩的情况下）

用redis数据存储，万一redis集群全盘都崩溃了以后，这个时候就会导致我们的购物车的主数据都没了，mysql数据库来进行降级， 降级提供购物车的写和读，等缓存恢复了以后，再进行缓存prewarn预热的加载，把数据库的数据加载到缓存。

case1：mq系统或mysql崩溃

如果要是我们刚刚写完缓存了之后，还没来得及发送消息到mq里去，mq系统崩了，导致缓存写成功了，但是异步消息没过去，mq出了一些故障，导致消息没发送成功，redis里有数据， mq和数据库里面没有消息和数据，导致redis和mysql数据不一致，只要redis中有数据就可以了，因为读写redis，mysql只做备份，mysql需要备份增量

case2：redis崩溃

redis崩溃，但是mysql没有同步到，结果->丢一条数据（临时性存储空间，极端情况，不影响主业务使用）业务上来说，购物车是临时性的数据，仅仅是把一些商品再购物车里进行暂存而已，迟早购买或忘记，要不然会直接去发起购买，这些数据就得删除，时间一长，用户也不清楚加了什么。极端情况下少了商品，需要用户重新添加购物车。

四、购物车加入商品多线程并发问题解决

使用redis提供的分布式锁：

String updateCartLockKey = RedisLockKeyConstants.UPDATE_CART_LOCK_KEY +userId+skuId;
boolean locked = redisLock.blockedlock(updateCartLockKey);
if(!locked) {
    throw new BaseBizException("商品加入购物车失败，购物车中已有此商品");|
}

try{

} catch(){
} finally {
      redisLock. unlock (RedisLockKeyConstants.UPDATE_CART_LOCK_ KEY);
}

五、应用新缓存数据结构，购物车的查询功能实践

查询缓存操作：

// 从缓存中获取有序的商品ID列表
// 把sorted set里所有的数据都查出来，写入数据的时候默认就已经排序过了
Set<String> orderSkuIds = redisCache.zrevrange(RedisKeyConstant.SHOPPING_CART_ZSET+userId,INDEX,END);

// 获取购物车信息
Map<String, String> cartInfo = redisCache.hGetAll(RedisKeyConstant.SHOPPING_CART_EXT+userId;

// sorted set + hash来实现的
// 先查询按时间排序的商品skuId集合，每个skuId对应商品信息
// 再序列化成对象
...

// 除了查询操作，都需要加redisLock

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