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求助GPT,培訓(xùn)班電商項(xiàng)目.面試項(xiàng)目實(shí)際問題幫忙看看如何解答

2023-07-25 17:23 作者:ChatGPT云炬學(xué)長(zhǎng)  | 我要投稿


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###求助,培訓(xùn)班電商項(xiàng)目.面試項(xiàng)目實(shí)際問題幫忙看看如何解答?##

1.做活動(dòng)加入購物車時(shí)價(jià)格是8塊 活動(dòng)結(jié)束后變?yōu)?0塊 你怎么處理?

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2.活動(dòng)結(jié)束大批量商品要修改價(jià)格,造成消息堆積如何解決?

在面對(duì)大規(guī)模價(jià)格修改引發(fā)消息堆積的情況下,我可以提供以下幾種解決方案:

  1. 異步處理:將價(jià)格修改操作設(shè)計(jì)為異步任務(wù),在活動(dòng)結(jié)束后,將需要修改價(jià)格的商品信息放入消息隊(duì)列中,然后通過多線程或分布式處理系統(tǒng)異步處理這些消息。這樣可以減少活動(dòng)期間的實(shí)時(shí)計(jì)算壓力,避免消息堆積情況的發(fā)生。

  2. 增加資源容量:根據(jù)實(shí)際情況,增加系統(tǒng)的處理能力,包括增加服務(wù)器數(shù)量、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能等,以便能夠更快地處理大批量的價(jià)格修改請(qǐng)求,減少消息堆積的可能性。

  3. 分批處理:將商品按照一定的規(guī)則進(jìn)行分批處理,每次處理一部分商品的價(jià)格修改請(qǐng)求,而不是一次性處理全部商品。這樣可以有效控制消息堆積的風(fēng)險(xiǎn),避免系統(tǒng)負(fù)載過重。

  4. 預(yù)估和優(yōu)化:提前對(duì)活動(dòng)期間的商品價(jià)格修改進(jìn)行預(yù)估,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和活動(dòng)規(guī)模估算出大致的修改量,并進(jìn)行系統(tǒng)性能優(yōu)化以滿足高并發(fā)的需求,避免消息堆積的發(fā)生。

  5. 監(jiān)控和報(bào)警:設(shè)置監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)消息隊(duì)列的長(zhǎng)度、系統(tǒng)負(fù)載等指標(biāo),當(dāng)出現(xiàn)異常情況時(shí)及時(shí)發(fā)出報(bào)警,以便快速響應(yīng)并采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施,防止消息堆積問題進(jìn)一步惡化。

綜上所述,以上提供的解決方案可以幫助有效應(yīng)對(duì)大批量商品價(jià)格修改引發(fā)的消息堆積問題,具體的選擇與實(shí)際情況和系統(tǒng)架構(gòu)有關(guān)。

3.同樣的隊(duì)列里面,有的消息是專門去修改購物車的價(jià)格,有的消息是做別的事情的,可能做別的事情的特別慢影響到了價(jià)格更新的任務(wù),那你應(yīng)該怎么處理讓那些執(zhí)行慢的不要卡住呢?

針對(duì)這種情況,可以考慮以下幾種解決方案來避免執(zhí)行慢的任務(wù)影響到價(jià)格更新的任務(wù):

  1. 優(yōu)先級(jí)隊(duì)列:在消息隊(duì)列中引入優(yōu)先級(jí)概念,給價(jià)格更新的任務(wù)設(shè)置更高的優(yōu)先級(jí),確保它們能夠更快地得到執(zhí)行。這樣即使有執(zhí)行慢的任務(wù)存在,也能保證價(jià)格更新的任務(wù)不會(huì)被阻塞。

  2. 異步處理:對(duì)于執(zhí)行慢的任務(wù),可以將它們?cè)O(shè)計(jì)為異步任務(wù),使用單獨(dú)的線程或進(jìn)程來處理,這樣可以避免它們阻塞價(jià)格更新的任務(wù)。可以使用線程池或者任務(wù)調(diào)度器來管理和控制任務(wù)的執(zhí)行。

  3. 超時(shí)機(jī)制:對(duì)于執(zhí)行慢的任務(wù),可以設(shè)置一個(gè)合理的超時(shí)時(shí)間,在超過該時(shí)間后,將其標(biāo)記為失敗或者取消,并繼續(xù)執(zhí)行價(jià)格更新的任務(wù)。這樣可以避免長(zhǎng)時(shí)間的阻塞,確保價(jià)格更新能夠及時(shí)完成。

  4. 任務(wù)拆分:將大的任務(wù)拆分為多個(gè)小任務(wù),每個(gè)小任務(wù)執(zhí)行的時(shí)間較短,這樣可以避免單個(gè)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間過長(zhǎng)導(dǎo)致阻塞。可以利用并行計(jì)算或者分布式計(jì)算來并發(fā)執(zhí)行這些小任務(wù)。(比如IDM下載器下載器就是用的任務(wù)拆分)

  5. 監(jiān)控和報(bào)警:設(shè)置監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)任務(wù)的執(zhí)行情況和隊(duì)列長(zhǎng)度,當(dāng)任務(wù)執(zhí)行時(shí)間過長(zhǎng)或隊(duì)列長(zhǎng)度異常時(shí),及時(shí)發(fā)出報(bào)警,以便進(jìn)行及時(shí)處理和調(diào)整。

在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和系統(tǒng)需求選擇適合的解決方案,或者結(jié)合多種方案來處理執(zhí)行慢的任務(wù)對(duì)價(jià)格更新的影響。

4.比如說有活動(dòng) 怎么確保把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放到redis中而不是所有的數(shù)據(jù)?

確保將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放入Redis而不是所有數(shù)據(jù)可以通過以下方法實(shí)現(xiàn):

  1. 數(shù)據(jù)熱度分析:首先,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行熱度分析,確定哪些數(shù)據(jù)是頻繁訪問的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)??梢酝ㄟ^日志分析、業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)等方式獲取數(shù)據(jù)的訪問頻率和熱度指標(biāo)。

  2. 緩存策略:根據(jù)熱度分析的結(jié)果,制定緩存策略,決定哪些數(shù)據(jù)需要被緩存到Redis中。將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)標(biāo)記為需要緩存的數(shù)據(jù),而將不頻繁訪問的數(shù)據(jù)排除在緩存之外。

  3. 淘汰策略:當(dāng)Redis內(nèi)存資源不足時(shí),需要采用合適的淘汰策略,優(yōu)先淘汰不頻繁訪問的數(shù)據(jù),以保證熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

  4. 緩存更新策略:針對(duì)活動(dòng)場(chǎng)景,可以采用主動(dòng)更新或者延時(shí)更新的策略來保持緩存的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一致。主動(dòng)更新可以在活動(dòng)觸發(fā)或者數(shù)據(jù)變更時(shí)立即更新緩存,而延時(shí)更新可以通過定時(shí)任務(wù)來更新緩存,以減少對(duì)數(shù)據(jù)庫的頻繁訪問。

  5. 緩存失效策略:根據(jù)活動(dòng)的生命周期和數(shù)據(jù)變化的頻率,設(shè)置適當(dāng)?shù)木彺媸r(shí)間,使緩存數(shù)據(jù)在活動(dòng)期間保持有效,并在活動(dòng)結(jié)束后自動(dòng)失效,避免數(shù)據(jù)過期或者保留不必要的數(shù)據(jù)。

需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求來確定熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的選擇和緩存策略,同時(shí)綜合考慮系統(tǒng)的性能、內(nèi)存資源以及數(shù)據(jù)的一致性。

5.用mq做訂單超時(shí)取消的優(yōu)勢(shì)?

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6.如果用戶剛好在關(guān)單的前一秒中,點(diǎn)了去支付,還能支付成功嗎,是怎么處理的?

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7.訂單剛付款完但是剛好超時(shí)了 進(jìn)了死信隊(duì)列,怎么辦?

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