高并发场景下如何高效处理单操作的并行处理？

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高并发场景下单操作的并行处理

在高并发环境下，订单处理通常涉及多个操作，如减库存、增减用户金额等。传统的串行化处理方式会带来性能瓶颈。是否存在更好的方案呢？

方案一：Redis缓存库存信息

将库存信息加载到Redis缓存中，通过Redis来判断并扣减库存。利用Redis的lua脚本可以保证库存的安全性，同时减轻MySQL数据库的访问压力。

方案二：数据库乐观锁

利用数据库的乐观锁机制来处理并发操作。即，在更新数据时，先获取数据的版本号。如果版本号与预期的不符，则说明数据已经被其他事务更新，此时回滚当前事务并重试。

到这里，我们也就讲完了《高并发场景下如何高效处理单操作的并行处理？》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！