这篇文章给大家分享的是有关SQL导致购物车服务无法使用怎么办的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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概述

之前处理过一个购物车故障，觉得还挺经典的，在这里跟大家分享一下。这个故障直接导致前端添加购物车、获取用户购物车列表等操作都失败了。购物车是入口，一旦出现问题，影响极其严重。

临时处理

购物车服务所有接口，是有打印响应时间的，发现比平时慢了很多。由于情况已是十万火急了，我只能先重启购物车，缓冲一下，然后利用这段缓冲时间，赶紧定位问题。

问题定位

之前对购物车应用基于Spring Cloud微服务化了，已经稳定运行了几个月了，且当时上线前也经过压测，接口性能是没问题的。怎么突然之间就有问题了呢？根据以往的经验，大部分故障都是SQL语句引起的，因此首先导出数据库的所有慢SQL(腾讯云有导出慢SQL的工具)语句，发现大部分慢查询都是来自库存查询的SQL语句，有些甚至是10秒钟才执行完。

后来仔细一看，库存慢查询语句，要查询库存的商品比平时多很多。商品个数少的话，这条语句还是非常快的，一旦多了就开始慢了。

解决方案

由于库存计算体系的历史原因，这条SQL是很难优化的。情况又是十万火急的，大老板一直在问咋回事。因此临时改代码，将商品库存放到Redis缓存起来。购物车服务的话，是允许库存数据不实时的，因为后面的结算和支付会实时计算库存，库存不足的时候，会提示用户的。

注意：

• 由于购物车是入口，流量很大，而从购物车到结算页再到支付，由于有一个操作步骤，因此结算页和支付页的流量是没有购物车那么大的；

• 部分用户购物车上的商品数据是非常多的，但是未必都会买，用户也可以勾选要买的商品，然后下单；

• 部分用户没有清理购物车失效商品的习惯，导致购物车上的商品非常多。

  
  

终极解决方案

将库存服务独立出去，将商品库存数据放置到缓存，并引入实时刷新缓存中库存数据的机制，让缓存中的数据尽量保证新鲜。这样的话，查询库存的时候，大部分都可以从缓存中获取，不会穿透到数据库上。

补充

我们对接口进行压测的时候，部分场景下，要考虑入参的个数，不能简单的用几个数据压测，觉得性能OK就不管了。

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