###トレーニング クラスの e コマース プロジェクトに関するヘルプが必要です。インタビュー プロジェクトの実際の質問に答えるにはどうすればよいですか?##
1. アクティビティをショッピングカートに追加したときの価格は 8 元ですが、イベントが終了すると 10 元になります。
2. イベント終了後、多数の商品の価格を改定する必要があり、ニュースが蓄積されていますが、どうすれば解決できますか?
大規模な価格改定によりニュースが蓄積される中、私は次のような解決策を提案できます。
- 非同期処理: 価格変更操作を非同期タスクとして設計し、イベント終了後、変更が必要な商品情報をメッセージキューに入れ、マルチスレッドまたは分散処理システムで非同期にメッセージを処理します。これにより、アクティビティ中のリアルタイム コンピューティングの負荷が軽減され、メッセージの蓄積の発生を回避できます。
- リソース容量の増加: 実際の状況に応じて、サーバーの数の増加、データベースのパフォーマンスの最適化などを含むシステムの処理能力を増やし、多数の価格変更リクエストをより速く処理できるようにし、メッセージの可能性を高めます。蓄積を減らすことができます。
- バッチ処理: 製品を一定のルールに従ってバッチ処理し、すべての製品を一度に処理するのではなく、一部の製品の価格変更要求をその都度処理します。これにより、メッセージ蓄積のリスクを効果的に制御し、システムの過負荷を回避できます。
- 見積もりと最適化: イベント中の商品価格の変更を事前に見積もり、履歴データとイベントの規模に基づいておおよその変更量を見積もり、高い同時実行要件を満たし、メッセージの蓄積を回避するためにシステムのパフォーマンスを最適化します。
- 監視とアラーム: メッセージキューの長さ、システム負荷、その他の指標をリアルタイムで監視する監視システムを設定し、異常な状況が発生した場合に適時にアラームを送信して、迅速に対応し、対応する対策を講じます。メッセージ蓄積問題はさらに悪化します。
要約すると、上記のソリューションは、多数の商品の価格変更によって引き起こされるメッセージの蓄積の問題に効果的に対処するのに役立ちますが、具体的な選択は実際の状況とシステム アーキテクチャに関連します。
3. 同じキュー内で、ショッピング カートの価格変更専用のメッセージと、その他のメッセージが存在します。他の処理の遅さが、価格の更新タスクに影響を与えている可能性があります。実行が遅い人は行き詰らないでしょうか?
この状況に対応して、実行速度の遅いタスクが価格更新タスクに影響を与えないようにするには、次の解決策を検討できます。
- 優先キュー: メッセージ キューに優先順位の概念を導入し、価格更新タスクに高い優先順位を設定して、タスクがより速く実行できるようにします。このようにして、遅いタスクがある場合でも、価格更新タスクがブロックされないようにすることができます。
- 非同期処理: 遅いタスクの場合は、非同期タスクとして設計し、別のスレッドまたはプロセスで処理することができます。これにより、価格更新タスクがブロックされるのを防ぐことができます。スレッド プールまたはタスク スケジューラを使用して、タスクの実行を管理および制御できます。
- タイムアウトメカニズム: 実行速度が遅いタスクについては、適切なタイムアウト時間を設定できます。タイムアウトを超えると失敗またはキャンセルとしてマークされ、価格更新タスクは続行されます。これにより、長時間にわたるブロックが回避され、価格更新がタイムリーに完了することが保証されます。
- タスク分割: 大きなタスクを複数の小さなタスクに分割し、各小さなタスクの実行時間が比較的短いため、単一タスクの過剰な実行時間によるブロックを回避できます。これらの小さなタスクは、並列コンピューティングまたは分散コンピューティングを使用して同時に実行できます。(たとえば、IDM ダウンローダーダウンローダーはタスク分割を使用します)
- 監視とアラーム：タスクの実行とキューの長さをリアルタイムに監視する監視システムを設定し、タスクの実行時間が長すぎる場合やキューの長さが異常な場合は、アラームを発行してタイムリーな処理と調整を行います。 。
実際のアプリケーションでは、特定のビジネス シナリオやシステム要件に応じて適切なソリューションを選択したり、複数のソリューションを組み合わせて、遅いタスクが価格更新に及ぼす影響に対処したりできます。
4. たとえば、アクティビティがあるときにすべてのデータではなくホット データが Redis に配置されるようにするにはどうすればよいですか?
すべてのデータではなくホットスポット データが確実に Redis に配置されるようにするには、次の方法があります。
- データの熱分析: まず、データの熱分析を実行して、どのデータが頻繁にアクセスされるホット データであるかを特定します。データのアクセス頻度と人気の指標は、ログ分析とビジネス統計を通じて取得できます。
- キャッシュ戦略: 熱分析の結果に従って、どのデータを Redis にキャッシュする必要があるかを決定するキャッシュ戦略を策定します。ホット データをキャッシュする必要があるデータとしてマークし、アクセス頻度の低いデータはキャッシュから除外します。
- 排除戦略: Redis のメモリ リソースが不十分な場合は、適切な排除戦略を採用して、アクセス頻度の低いデータの排除を優先し、ホット データのストレージを確保する必要があります。
- キャッシュ更新戦略: アクティブなシナリオの場合、アクティブ更新戦略または遅延更新戦略を使用して、キャッシュされたデータとデータベース内のデータの一貫性を保つことができます。アクティブな更新では、アクティビティがトリガーされたときやデータが変更されたときにすぐにキャッシュを更新できますが、遅延した更新では、スケジュールされたタスクを通じてキャッシュを更新して、データベースへの頻繁なアクセスを削減できます。
- キャッシュ無効化戦略: アクティビティのライフ サイクルとデータ変更の頻度に応じて、適切なキャッシュ無効化時間を設定して、アクティビティ中にキャッシュされたデータを有効に保ち、アクティビティ終了後に自動的に期限切れになるようにして、データの期限切れや不要なデータの保持を回避します。
システムのパフォーマンス、メモリ リソース、データの整合性を総合的に考慮しながら、特定のビジネス シナリオや要件に応じてホット データの選択とキャッシュ戦略を決定する必要があります。
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