MyFirstDay_答案_1.**貓(自己整理)

来源:https://www.cnblogs.com/wangxue533/archive/2019/04/08/10626558.html
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1>***貓： python基礎類： 技能類： 業務類: 你對電商的業務瞭解嗎？ 我問你一個具體的電商的業務啊：電商在大多數領域中都是有庫存的，我在下訂單的時候，我的庫存的變化，你知道嗎？(我問的是你怎麼去處理庫存的變化?)因為客戶下單的時候，有些是去減庫存了，有些不減對吧？你的理解呢? 你事務的時 ...


1>***貓：

  1. python基礎類：

    1. 字元串反轉的常用處理方式: 
      # 方法一:使用字元串切片
s = "hello python"
result = s[::-1]
print(result)
# [Out]nohtyp olleh


# 方法二:使用列表的reverse方法
l = list(s)
l.reverse()
result = "".join(l)
print(result)

# 方法三:使用reduce
from functools import reduce

s = "hello python"

result = reduce(lambda x, y: y + x, s)

print(result)


# 方法四:使用遞歸函數
def func(s):
    if len(s) < 1:
        return s
    return func(s[1:]) + s[0]


result = func(s)
print(result)


# 方法五:使用棧
def func(s):
    l = list(s)  # 模擬全部入棧
    result = ""
    while len(l) > 0:
        result += l.pop()  # 模擬出棧
    return result


result = func(s)
print(result)


# 方法六:for迴圈
def func(s):
    result = ""
    max_index = len(s) - 1
    for index, value in enumerate(s):
        result += s[max_index - index]
    return result


result = func(s)
print(result)

       

      1. 你說一下python中的迭代器、生成器、裝飾器

         

        # 可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator
　　
# 在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator

# 在代碼運行期間動態增加功能的方式，稱之為“裝飾器”: Decorator

# 生成器和迭代器的區別：
#     1、語法方面來講：
#         生成器是用函數中yield語句來創建的。迭代器的創建首先跟函數無關，可以用iter([1,2])來創建。
#     2、使用方面來講：
#         由於生成器是使用函數的方式創建的，所以生成器裡面的所有過程都會被執行，但請註意生成器裡面的過程只有在被next()調用或者for迴圈調用時，裡面的過程才會被執行

         

    2. 如果讓你實現一個迭代器，你會怎麼做 
      # 迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()。
# 字元串，列表或元組對象都可用於創建迭代器：
list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
print(next(it))
print(next(it))
# 迭代器對象可以使用常規for語句進行遍歷：
list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
for x in it:
    print(x, end=" ")

# 也可以使用 next() 函數：
import sys

list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)
while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

# 創建一個迭代器
# 把一個類作為一個迭代器使用需要在類中實現兩個方法 __iter__() 與 __next__() 。
# # 如果你已經瞭解的面向對象編程，就知道類都有一個構造函數，Python 的構造函數為 __init__(), 它會在對象初始化的時候執行。
# __iter__() 方法返回一個特殊的迭代器對象， 這個迭代器對象實現了 __next__() 方法並通過 StopIteration 異常標識迭代的完成.
# __next__() 方法（Python 2 里是 next()）會返回下一個迭代器對象。
# 創建一個返回數字的迭代器，初始值為 1，逐步遞增 1：
# StopIteration 異常用於標識迭代的完成，防止出現無限迴圈的情況，在 __next__() 方法中我們可以設置在完成指定迴圈次數後觸發 StopIteration 異常來結束迭代。
# 在 20 次迭代後停止執行：


class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        if self.a <= 20:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration


myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for x in myiter:
    print(x)

       

    3. 怎麼樣獲取一個生成器？ 
      # 在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值, 併在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。

       

    4. 你有用過yield對象嗎？得到的是一個什麼樣的對象？ 
      # 調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。
# 以下實例使用 yield 實現斐波那契數列：
import sys


def fibonacci(n):
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if(counter > n):
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10)   # f 是一個迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

       

    5. 你有瞭解過python中的協程嗎？ 
      # 協程，又稱微線程，纖程。英文名Coroutine。
# 協程的概念很早就提出來了，但直到最近幾年才在某些語言（如Lua）中得到廣泛應用。
# 子程式，或者稱為函數，在所有語言中都是層級調用，比如A調用B，B在執行過程中又調用了C，C執行完畢返回，B執行完畢返回，最後是A執行完畢。
# 所以子程式調用是通過棧實現的，一個線程就是執行一個子程式。
# 子程式調用總是一個入口，一次返回，調用順序是明確的。而協程的調用和子程式不同。
# 協程看上去也是子程式，但執行過程中，在子程式內部可中斷，然後轉而執行別的子程式，在適當的時候再返回來接著執行。
def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

c = consumer()
produce(c)

       

  2. 技能類：

    1. 你有用過git嗎？ 
      Git是分散式版本控制系統
集中式VS分散式：
集中式版本控制系統，版本庫集中存放在中央伺服器，必須要聯網才能工作,沒有歷史版本庫。
分散式版本控制系統，沒有“中央伺服器”，每個開發人員電腦上都有一個完整的版本庫。
分散式優勢：安全性更高，無需聯網，若“中央伺服器”故障，任何一個其他開發者本地都有最新的帶歷史記錄的版本庫。
主要區別在於歷史版本庫的存放，集中式歷史版本只存在於中央伺服器，而分散式中每個本地庫都有歷史記錄存放。

       

    2. 你有合過代碼嗎? 
      git status  
查看下當前代碼狀態，有需要提交的就提交，沒有需要提交的就保持原樣
git pull
拉取遠程代碼，使得本地代碼保持最新
git branch -a 
查看最新代碼所在分支
remotes/origin/HEAD -> origin/master
最新的分支會有remotes/origin/HEAD ->指明
git merge origin/master
執行合併命令把最新分支代碼合併到本地當前分支
git diff
查看衝突信息
git status 
查看下狀態看看那些文件需要手工調整
git add .
把修改好的文件添加到索引
git commit -m '合併XXX分支代碼'
提交代碼
git push
把合併好的代碼推送到遠程

如果合併過程中出現問題，可以使用以下命令回退到日誌的合併之前的位置
git reset --hard commit_id

       

    3. 你有佈署過代碼嗎？
    4. 佈署的步驟是怎樣的？你是怎麼樣把你的代碼放到伺服器中的？ 
      # 1、提交代碼當在本地開發&測試完畢後，將代碼合併到 master 分支，並 Push 到遠程的 Git 倉庫。
# 通常在開發中使用 Git 作為代碼版本管理工具，通過創建一個 dev 分支來進行開發工作，在發佈的時候再將代碼合併到 master 分支，這樣可以保證 master 分支永遠都是穩定的版本
git push origin master
# 2、拉取並部署代碼到預發機通過以下命令從 Git 倉庫獲取到最新的代碼
git pull
# 因為開發運行環境和線上運行環境的資料庫、緩存等配置的差異，拉取的代碼一般無法直接在預發機上直接運行。通常的做法是，在預發機上執行一個 shell 腳本，將線上的配置覆蓋開發環境的配置。
cp code/path/to/config-dist code/path/to/config
# 預發機的主要作用是留出緩衝的空間，檢驗代碼是否線上上環境可以正常工作。對於一個 Web 項目，我們可以設置功能變數名稱的 host 配置，直接訪問預發機。
# 3、同步代碼到線上一般情況下，一個 Web 項目都會有多個業務機，通過負載均衡將請求流量平均分配的 N 台機器，以提高服務的承載能力和可用性。
# 因此，這裡面臨著一個發佈代碼到 N 台機器的問題。顯然，我們不能一臺台的發佈，這樣效率太低了。通常，我們通過在預發機上執行 shell 腳本，將代碼 Rsync 到 N 台機器上。
rsync /path/to/code [email protected]::path/to/code --exclude-list=exclude.list
# 4、快速回滾發佈完代碼後，我們會在預發機的 Git 倉庫上執行 ：
git tag v20160522
# 記錄此次發佈的版本。如果在發佈後發現出了問題，可以在預發機的 Git 倉庫執行如下命令：
git tag -l
# 找出上一次發佈的版本，並回滾代碼：
git reset --hard v20160521
# 然後，再通過步驟 3 的方式，將回滾的代碼同步到 N 台業務機上。
#
# 作者：Ceelog
# 鏈接：https://www.jianshu.com/p/79dc6e0278e2
# 來源：簡書
# 簡書著作權歸作者所有，任何形式的轉載都請聯繫作者獲得授權並註明出處。

       

    5. docker你有使用過嗎？談一談 
      # docker鏡像可以完全看作一臺全新的電腦使用，無論什麼鏡像都是對某一東西進行了配置，然後打包後可以快速移植到需要的地方直接使用
# 省去複雜的配置工作
# 比如python web項目部署，如果是新部署，需要裝系統，配置各類環境，費時費力還容易出錯，
# 而docker就可以省去配置環境的麻煩，直接把所需的包丟進去，實現分分鐘部署一個項目
# 給ubuntu安裝docker，我安裝的是docker ee:
wget -qO- https://get.docker.com/ | sh
# 安裝好之後，便是啟動docker
sudo service docker start
# 啟動後，是沒有任何鏡像的，不過可以通過pull命令獲取相關鏡像
sudo docker images
sudo docker pull nginx
sudo docker pull nginx 預設獲取最新版本，即TAG為latest的，如果要獲取其他版本，則需要使用 sudo docker pull nginx:xxxx
# 獲取鏡像後，通過docker run使其運行起來
sudo docker ps -a 列出所有容器， 不加 -a 僅列出正在運行的，像退出了的或者僅僅只是創建了的就不列出來
sudo docker run -d -p 8800:80 --name nginx_xiao  nginx  #運行指定的鏡像
dudo docker run -d --privileged=true -p 83:80 --name nginx83 nginx   #提升許可權
#宿主主機埠：容器內部埠
# 　　-d  後臺運行
# 　　-p 8800:80 是指定對外暴露的埠  容器內部用80 對應外部宿主主機的的8800  代理一樣
# 　　--name指定容器的名字  最後的nginx 代碼要運行的鏡像名字  有tag的加上tag 如 nginx：xxx  預設為latest
# 然後訪問宿主主機地址+8800埠
# pull到的鏡像肯定有很多需要修改的地方，比如配置文件等或者要自己增加些什麼玩意兒進去
sudo docker exec -it 54d26bbce3d6 /bin/bash
# 通過exec命令進入到容器內部進行操作， 其中字元串部分可以是容器id或容器名字
# 進入之後就和操作新的系統一樣，操作完成之後輸入exit退出
# 那麼問題又來了， 進入容器內部並修改了東西後，怎麼生成新的鏡像供下次直接使用
sudo docker commit nginx_huang huang/nginx:v1.0
　　nginx_huang 表示我們剛修改的容器名字或者id
    huang/nginx:v1.0 為保存的鏡像名字 ：後面為tag

# 剛剛commit的鏡像僅僅是保存在本地的，如果要提交到網路上供其他人pull 使用呢？ 如 https://cloud.docker.com/
# 1.在https://cloud.docker.com/上註冊一個賬號
# 2.提交本地鏡像到https://cloud.docker.com/上去
# 這樣別人就可以通過docker pull xiaochangwei/nginx:v1.0 來獲取並使用這個鏡像了
sudo docker commit nginx_huang huang/nginx:v1.0 鏡像名裡面包含了 我註冊的賬戶名，這裡需要一致，否則無法push

# 到這裡鏡像怎麼獲取，查看，啟動，編輯，保存，提交 容器查看 都知道了，但是怎麼停止、啟動、刪除容器呢
# 1.通過 sudo docker ps -a查看存在的容器信息
# 2.通過 sudo docker start/stop/restart xxx 來啟動、停止、重啟指定的容器
# 2.通過 sudo docker rm xxx 指定容器名或者容器id來刪除，刪除前請先停止容器，保證在非運行狀態
# 同樣鏡像的刪除按如下操作
# 1.通過sudo docker images 列出所有鏡像
# 2.通過sudo docker rmi xxx 來刪除指定的鏡像，鏡像存在依賴關係，先刪除最下層，最後刪除頂層，建議根據鏡像名字來刪除

       

    6. 你平時是怎麼去debug你的代碼的？比如說有些代碼是第一次寫，你不知道你寫的是不是對的，一但出現了問題，你要怎麼去定位它，檢測它？ 
      # 1.操作步驟：
# 1-1.添加斷點：直接在標記處點擊滑鼠左鍵即可。（刪除斷點只需再點擊斷點處即可）
def add(x, y):
    z = x + y
    return z

def sub(x, y):
    z = x - y
    return z

def debug_test():           # 點擊左側，添加斷點
    a = 10
    b = 5
    Sum = add(a, b)
    Sub = sub(a, b)
    print(Sum)
    print(Sub)

if __name__ == "__main__":
    debug_test()

# 1-2.Debug下運行代碼：七星瓢蟲shift + F9
# 1-3.按照所需調試進行代碼調試。Debug的調試方式如下所示：
# 分別為：
# 1.show execution point (F10)  顯示當前所有斷點
# 2.step over(F8)  單步調試(若函數A記憶體在子函數a時，不會進入子函數a內執行單步調試，而是把子函數a當作一個整體，一步執行。)
def add(x, y):
    z = x + y
    return z

def sub(x, y):
    z = x - y
    return z

def debug_test():           # 3 # 斷點處
    a = 10                  # 4
    b = 5                   # 5
    Sum = add(a, b)         # 6
    Sub = sub(a, b)         # 7
    print(Sum)              # 8
    print(Sub)              # 9

if __name__ == "__main__":  # 1
    debug_test()            # 2 # 10

# 4.step into my code(Alt + Shift +F7) 執行下一行但忽略libraries（導入庫的語句）（目前感覺沒什麼用）
def add(x, y):
    z = x + y               # 7
    return z                # 8

def sub(x, y):
    z = x - y               # 11
    return z                # 12

def debug_test():           # 3 # 斷點處
    a = 10                  # 4
    b = 5                   # 5
    Sum = add(a, b)         # 9
    Sub = sub(a, b)         # 13
    print(Sum)              # 14
    print(Sub)              # 15

if __name__ == "__main__":  # 1
    debug_test()            # 2 # 16
# 5.force step into(Alt + Shift +F7) 執行下一行忽略lib和構造對象等  （目前感覺沒什麼用）
# 6.step out（Shift+F8）當目前執行在子函數a中時，選擇該調試操作可以直接跳出子函數a，而不用繼續執行子函數a中的剩餘代碼。並返回上一層函數。
# 7.run to cursor(Alt +F9) 直接跳到下一個斷點
# ---------------------
# 作者：放下扳手&拿起鍵盤
# 來源：CSDN
# 原文：https://blog.csdn.net/william_hehe/article/details/80898031

       

    7. 你有多長時間的軟體開發經驗？

  3. 業務類:

    1. 你對電商的業務瞭解嗎？

      # 電商項目用戶部分：主要分為三大類——1、用戶瀏覽商品 ，2、購買商品 ，3、管理訂單
# 電商項目管理部分：主要也為三大類——1、商品數據整合網站 ，2、接受用戶信息數據存入後臺（註冊和管理），3、處理用戶訂單問題

       

    2. 我問你一個具體的電商的業務啊：電商在大多數領域中都是有庫存的，我在下訂單的時候，我的庫存的變化，你知道嗎？(我問的是你怎麼去處理庫存的變化?)因為客戶下單的時候，有些是去減庫存了，有些不減對吧？你的理解呢?

      # 電商項目用戶部分：主要分為三大類——1、用戶瀏覽商品 ，2、購買商品 ，3、管理訂單
# 電商項目管理部分：主要也為三大類——1、商品數據整合網站 ，2、接受用戶信息數據存入後臺（註冊和管理），3、處理用戶訂單問題

#  一個簡單的使用場景：一件商品的庫存只有5件，同時A用戶買了5個，B用戶買了5個，都提交數據，照成庫存不足的問題。
#         邏輯：根據一般電商商品的模型類，生成訂單一般包括訂單類（Order）和訂單詳情類（DetailOrder)，這兩張表根據外鍵order_id 進行關聯，所以是同生共死的關係，所以我們在這裡用事務來控制。那麼python如何解決庫存問題呢？
#         python 提供了2種方法解決該問題的問題：1，悲觀鎖；2，樂觀鎖
#         悲觀鎖：在查詢商品儲存的時候加鎖 select_for_update()  在發生事務的commit或者是事務的rollback時，自動釋放該鎖，這樣其他用戶就可以接著查詢該商品。
#         樂觀鎖：樂觀鎖不是真正的鎖，在創建訂單之前查詢商品的庫存，在創建訂單詳情表前，update更新查詢數據，如果兩次查詢的庫存量一樣就創建詳情表，並減去庫存，否則，迴圈三次，如果都不一樣，就發生rollback。
#         使用場景：併發量高的時候使用悲觀鎖，缺點：加鎖消耗資源
#              併發量低的時候使用樂觀鎖，缺點：樂觀鎖迴圈耗費時間。
# ---------------------
# 作者：huangyali_python
# 來源：CSDN
# 原文：https://blog.csdn.net/huangyali_python/article/details/79511654

       

       

    3. 你事務的時候有沒有出現死鎖的情況?

      # 所謂死鎖： 是指兩個或兩個以上的進程或線程在執行過程中，因爭奪資源而造成的一種互相等待的現象，若無外力作用，它們都將無法推進下去。此時稱系統處於死鎖狀態或系統產生了死鎖，這些永遠在互相等待的進程稱為死鎖進程，如下就是死鎖
# 解決方法，遞歸鎖，在Python中為了支持在同一線程中多次請求同一資源，python提供了可重入鎖RLock。
from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('\033[41m%s 拿到A鎖\033[0m' %self.name)

        mutexB.acquire()
        print('\033[42m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('\033[43m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print('\033[44m%s 拿到A鎖\033[0m' %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()
# 這個RLock內部維護著一個Lock和一個counter變數，counter記錄了acquire的次數，從而使得資源可以被多次require。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，則不會發生死鎖，二者的區別是：遞歸鎖可以連續acquire多次，而互斥鎖只能acquire一次
from threading import Thread,RLock
import time

mutexA=mutexB=RLock() #一個線程拿到鎖，counter加1,該線程內又碰到加鎖的情況，則counter繼續加1，這期間所有其他線程都只能等待，等待該線程釋放所有鎖，即counter遞減到0為止

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('\033[41m%s 拿到A鎖\033[0m' %self.name)

        mutexB.acquire()
        print('\033[42m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('\033[43m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print('\033[44m%s 拿到A鎖\033[0m' %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

       

    4. 你剛剛說到的下單之後的庫存鎖的問題？你是在下單的時候去扣庫存，還是在支付完成了以後去扣?

      # 一、扣減庫存的三種方案
# （1）下單減庫存
# 　　用戶下單時減庫存
# 　　優點：實時減庫存，避免付款時因庫存不足減庫存的問題
# 　　缺點：惡意買家大量下單，將庫存用完，但是不付款，真正想買的人買不到
# （2）付款減庫存
# 　　下單頁面顯示最新的庫存，下單時不會立即減庫存，而是等到支付時才會減庫存。
# 　　優點：防止惡意買家大量下單用光庫存，避免下單減庫存的缺點
# 　　缺點：下單頁面顯示的庫存數可能不是最新的庫存數，而庫存數用完後，下單頁面的庫存數沒有刷新，出現下單數超過庫存數，若支付的訂單數超過庫存數，則會出現支付失敗。
# （3）預扣庫存
# 　　下單頁面顯示最新的庫存，下單後保留這個庫存一段時間（比如10分鐘），超過保留時間後，庫存釋放。若保留時間過後再支付，如果沒有庫存，則支付失敗。例如：要求30分鐘內支付訂單。
# 　　優點：結合下單減庫存的優點，實時減庫存，且緩解惡意買家大量下單的問題，保留時間內未支付，則釋放庫存。
# 　　缺點：保留時間內，惡意買家大量下單將庫存用完。併發量很高的時候，依然會出現下單數超過庫存數。
# 二、如何解決惡意買家下單的問題
# 這裡的惡意買家指短時間內大量下單，將庫存用完的買家。
# （1）限制用戶下單數量
# 　　優點：限制惡意買家下單
# 　　缺點：用戶想要多買幾件，被限制了，會降低銷售量
# （2）標識惡意買家
# 　　優點：賣家設定一個備用庫存，當支付時，庫存已用完，扣減備用庫存數，這就是常見的補貨場景
# 　　缺點：因高併發場景下，數據可能存在不一致性的問題
# 三、如何解決下單成功而支付失敗（庫存不足）的問題
# （1）備用庫存
# 　　商品庫存用完後，如果還有用戶支付，直接扣減備用庫存。
# 　　優點：緩解部分用戶支付失敗的問題
# 　　缺點：備用庫存只能緩解問題，不能從根本上解決問題。另外備用庫存針對普通商品可以，針對特殊商品這種庫存少的，備用庫存量也不會很大，還是會出現大量用戶下單成功卻因庫存不足而支付失敗的問題。
# 四、如何解決高併發下庫存超賣的場景
# 庫存超賣最簡單的解釋就是多成交了訂單而發不了貨。
# 場景：
# 用戶A和B成功下單，在支付時扣減庫存，當前庫存數為10。因A和B查詢庫存時，都還有庫存數，所以A和B都可以付款。
# A和B同時支付，A和B支付完成後，可以看做兩個請求回調後臺系統扣減庫存，有兩個線程處理請求，兩個線程查詢出來的庫存數 inventory=10，
# 然後A線程更新最終庫存數 lastInventory=inventory - 1 = 9，
# B線程更新庫存數 lastInventory=inventory - 1 = 9。
# 而實際最終的庫存應是8才對，這樣就出現庫存超賣的情況，而發不出貨。
# 那如何解決庫存超賣的情況呢？
# 1.SQL語句更新庫存時，如果扣減庫存後，庫存數為負數，直接拋異常，利用事務的原子性進行自動回滾。
# 2.利用SQL語句更新庫存，防止庫存為負數
#  UPDATE [庫存表] SET 庫存數 - 1 WHERE 庫存數 - 1 > 0
#  如果影響條數大於1，則表示扣減庫存成功，否則訂單失敗，並退款。
# 五、秒殺場景下如何扣減庫存
# （1）下單減庫存
# 因秒殺場景下，大部分用戶都是想直接購買商品的，可以直接用下單減庫存。
# 大量用戶和惡意用戶都是同時進行的，區別是正常用戶會直接購買商品，惡意用戶雖然在競爭搶購的名額，但是獲取到的資格和普通用戶一樣，所以下單減庫存在秒殺場景下，惡意用戶下單並不能造成之前說的缺點。
# 而且下單直接扣減庫存，這個方案更簡單，在第一步就扣減庫存了。
# （2）將庫存放到redis緩存中
# 　　查詢緩存要比查詢資料庫快，所以將庫存數放在緩存中，直接在緩存中扣減庫存。然後在通過MQ非同步完成資料庫處理。
# （3）使用量自增方式
# 可以先增加已使用量，然後與設定的庫存進行比較，如果超出，則將使用量減回去。
#
# 項目中用到了很多機制，但是沒有總結出來，學習架構需要不斷地總結。
#
# 六 第三方支付
# 1 支付成功多次回調：把減庫存放在微信支付的成功回調URL的方法裡面。但是微信支付成功之後微信支付平臺會發送8次請求到回調地址。這樣的做法就會導致庫存減少，一定要驗證返回的編號是否已經完成扣減。

       

    5. 如果用戶不支付，你的庫存怎麼辦?（我還是沒有聽到你說，處理庫存的點）

      # 設置支付時間，下單應該是鎖定庫存但是不減庫存。如果你整個下單支付是隊列方式的話，就支付完成之後立即減庫存。超時就釋放掉鎖

       

    6. 如果支付失敗了，你對庫存有一個什麼樣的動作?

      # 支付完成後對庫存進行更新，更新庫存在事務中進行同時加鎖，加的鎖要避免堵塞，支付失敗或者支付異常回滾，重新更新庫存

# 方案1：在下單就鎖定庫存
#     優點：可以解決庫存減扣問題
#     缺點：體驗差，如果只下單未付款，庫存被鎖定，讓有意願購買的用戶無從下單，對銷售業務有很大影響；
# 
# 方案2：支付後減扣庫存
#     優點：防止惡意下單，只要有足夠的實際庫存，隨便多少意向客戶下單
#     缺點：下單頁面顯示的庫存數可能不是最新的庫存數，其他用戶可能提示庫存不足，可能出現超賣問題。
# 
# 方案3：調起支付界面前鎖定庫存
# 
#     優點：防止惡意下單，只要有足夠的實際庫存，隨便多少意向客戶下單
#     缺點：體驗差，有可能在支付時提示庫存被其他用戶鎖定，提示庫存不足
# 
# 方案4：下單占庫存根據庫存大小決定庫存鎖定時間
# 
#      庫存充足下單占庫存，設定庫存最大占用時間，按庫存大小限購數量按策略縮減庫存占用時間
# 
#  
# 
#  
# 
# 具體以哪種方案為主還是要看公司的業務做決定
# 
# 
#  
# 
# 下麵主要講解方案3 支付前鎖定庫存的的實現步驟，以下是使用到的關鍵表
# 
# -------------------------------------------------------------------------------------
# 訂單表
# 訂單唯一編號     庫存鎖定狀態（1庫存已鎖定 2庫存已釋放 3庫存已確認,庫存減扣成功）
# -------------------------------------------------------------------------------------
# 訂單詳細表
# 訂單編號      商品id     購買數量
# -------------------------------------------------------------------------------------
# 商品庫存表
# 商品id     庫存數量     實際鎖定庫存數量  預鎖定庫存數量   限購數量
# -------------------------------------------------------------------------------------
# 
# A商品庫存 1個
# 
# 
# 用戶1  下單1個
# 用戶2  下單1個
# 
# 
# 業務場景及解決方式:
# 1.支付前預占庫存 ：用戶1和用戶2可能同時點擊支付按鈕，此時對於商品鎖定庫存來說只能有一個用戶會鎖定A商品的庫存，剩下一個肯定鎖定失敗，此時應該提示其中一個用戶（庫存可能不足，請稍後再試），這裡更新庫存減扣應該都有前置條件的或者說版本號
# 
# 2.限制支付時間，需要設置一個支付時間
# 
# （設置三方支付過期時間為30分鐘）調起支付頁面鎖定庫存30分鐘，30分鐘後還未支付則還原預減庫存
# 
# 3.檢測惡意下單用戶加入到店鋪黑名單
# 
# 4.加入限購
# 
# 5.優化方式
# 另一個用戶跳轉到三方支付界面，
# 如果此用戶取消支付，客戶端應該發送一條消息告訴服務端恢復庫存鎖定，
# 如果此用戶支付成功，客戶端應該發送一條消息告訴服務端確認減扣庫存，
# 客戶端可能因某種情況發送失敗，此時要考慮使用定時任務恢復超過多久庫存還處於（根據鎖定狀態）鎖定中的訂單商品庫存，應該先調用支付系統關閉原有未完成支付的訂單，然後再恢復商品鎖定庫存
# 支付系統非同步通知支付成功修改庫存，此時根據庫存鎖定狀態進行不同的業務處理（1庫存已鎖定 2庫存已釋放 3庫存已確認,庫存減扣成功）
# --------------------- 
# 作者：www.weixuehu.com 
#
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