模型
- 活動 -> 場次 -> 獎品 -> 商品
- 用戶獎品記錄
存儲 5%的請求
- MySQL 存儲配置信息最住，更新庫存數(shù)量摄悯，記錄用戶行為
- 結(jié)合 rocket mq职恳，批量下載用戶行為诬垂，進行本地區(qū)分并統(tǒng)計好行為對應(yīng)的庫存消耗（一個行為對應(yīng)可能是多個用戶）
- update的不是-1的方式稚机，而是-n的方式牍戚，減少不行update帶來的block風(fēng)險侮繁，雖然現(xiàn)有集群能支撐現(xiàn)有的日活量，但是成原則上不允許-1的方式
- insert 也不建議一條條insert翘魄，雖然這種在原則上是可以的鼎天，但是batchInsert是更好的選擇
緩存 90%的請求
- Tair 作為分布式緩存，承載用戶的并發(fā)請求暑竟、用戶計數(shù)器斋射、庫存計數(shù)器
- 使用 setCount/incr/desr 進行庫存/用戶行為計數(shù)(只支持 int)
- 使用 動態(tài)活動時間動態(tài)計算expire time對活動信息進行緩存
- expire time 是second單位，只支持 int
- Guava Cache 作為本地緩存但荤，二級緩存
隊列 解耦用戶記錄
- RocketMQ 批量記錄用戶操作罗岖，本地計算后實時更新運營監(jiān)控庫存數(shù)據(jù)
- 采用 pull 模式，設(shè)置 min/max thread 以及 maxBatchPull腹躁，自己實現(xiàn)批量處理邏輯
- 不采用 transaction 模式桑包，影響性能，帶來的收益不夠大
前后端約定協(xié)議
- 解決99%的用戶并發(fā)請求纺非，使緩存方案不需要嚴格設(shè)計
- 這里涉及到專利的問題（等專利pass后描述）
- 方案的目的是提高轉(zhuǎn)換率哑了，在成本允許的范圍內(nèi)(或者暫時不考慮成本，成本后續(xù)結(jié)算)烧颖。
- 控制最大成本的前提下弱左，提高用戶可用性，提高用戶轉(zhuǎn)換率
