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我成为技术创作者的初心#xff0c;起初只是把笔记拍照分享到团队群#xff0c;没想到大家反馈特别热烈#xff0c;有人说“原来这里要注意线程安全问题”#xff0c;有人追问“如果遇到跨域场景该怎么调整”。看着这些问题#xff0c;我突然意识到#xff1a;自己…机缘我成为技术创作者的初心起初只是把笔记拍照分享到团队群没想到大家反馈特别热烈有人说“原来这里要注意线程安全问题”有人追问“如果遇到跨域场景该怎么调整”。看着这些问题我突然意识到自己踩过的坑、总结的经验或许能成为别人前行的“铺路石”。于是我试着把笔记整理成结构化的文章发布在技术社区上这便是我创作之路的起点。比起单纯的学习记录通过文章进行技术交流的价值感让我坚定了持续输出的决心。收获创作带来的收获远超出最初的预期既有量化的成果更有质的提升。在粉丝积累上不乏同领域的开发工程师、高校教师和技术面试官这种被专业群体认可的感觉格外踏实。数据层面最让我印象深刻的是一篇关于“AI工厂的概念溯源与研究背景”的文章更宝贵的是人脉积累通过创作我认识了十多位志同道合的同行我们组建了技术研讨群每周分享行业动态和技术难点。这种双向的技术交流让我的专业视野开阔了许多。日常如今创作早已融入我的生活成为工作与学习的“催化剂”而非“负担”。作为一名后端开发工程师日常工作繁忙但我发现创作与工作其实是相辅相成的——工作中遇到的典型问题正是创作的绝佳素材而创作时的深度梳理又能反过来提升工作效率。成就回顾创作和工作经历最让我骄傲的一段代码“分布式库存防超卖”核心逻辑。这段代码解决了高并发场景下的库存一致性问题import redisimport loggingfrom sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, BigIntegerfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom datetime import timedelta初始化日志配置logging.basicConfig(levellogging.INFO)logger logging.getLogger(name)初始化Redis连接redis_client redis.Redis(host‘localhost’,port6379,db0,decode_responsesTrue # 使返回结果为字符串便于处理)初始化MySQL连接SQLAlchemy ORMDATABASE_URL “mysqlpymysql://user:passwordlocalhost:3306/ecommerce”engine create_engine(DATABASE_URL)SessionLocal sessionmaker(autocommitFalse, autoflushFalse, bindengine)Base declarative_base()商品库存模型对应MySQL表class GoodsStock(Base):tablename “goods_stock”id Column(BigInteger, primary_keyTrue, indexTrue) goods_id Column(BigInteger, uniqueTrue, indexTrue, nullableFalse) stock_num Column(Integer, nullableFalse, default0) version Column(Integer, nullableFalse, default1) # 乐观锁版本号自定义异常类class BusinessException(Exception):passclass OptimisticLockException(Exception):passdef deduct_stock(goods_id: int, buy_num: int) - bool:“”分布式库存扣减核心方法基于RedisMySQL实现支持高并发防超卖:param goods_id: 商品ID:param buy_num: 购买数量:return: 扣减结果“”redis_key fstock:pre:{goods_id}db SessionLocal()try: # 1. Redis预扣减原子操作避免分布式锁开销 # incrby支持负数等价于Redis的DECRBY命令 pre_deduct redis_client.incrby(redis_key, -buy_num) # 预扣减失败库存不足直接返回 if pre_deduct is None or pre_deduct 0: # 回滚Redis操作 redis_client.incrby(redis_key, buy_num) logger.info(f商品{goods_id}库存不足请求数量{buy_num}) return False # 2. MySQL实际扣减乐观锁防止并发更新 # 开启事务SQLAlchemy默认开启 stock db.query(GoodsStock).filter(GoodsStock.goods_id goods_id).first() if not stock or stock.stock_num buy_num: raise BusinessException(库存不足扣减失败) # 乐观锁核心更新时校验版本号确保数据未被其他线程修改 update_rows db.query(GoodsStock).filter( GoodsStock.goods_id goods_id, GoodsStock.version stock.version # 版本号匹配才更新 ).update({ GoodsStock.stock_num: GoodsStock.stock_num - buy_num, GoodsStock.version: GoodsStock.version 1 # 版本号自增 }, synchronize_sessionFalse) if update_rows 0: raise OptimisticLockException(并发更新冲突请重试) # 提交事务 db.commit() # 3. 扣减成功删除Redis预扣减标记 redis_client.delete(redis_key) # 4. 更新Redis缓存库存供查询使用设置30分钟过期 current_stock stock.stock_num - buy_num redis_client.setex( fstock:current:{goods_id}, timedelta(minutes30), current_stock ) return True except Exception as e: # 异常回滚恢复Redis预扣减库存 回滚数据库事务 redis_client.incrby(redis_key, buy_num) db.rollback() logger.error(f库存扣减异常商品{goods_id}异常信息{str(e)}) raise e finally: # 关闭数据库连接 db.close()def get_real_stock(goods_id: int) - int:“”库存查询兜底方法缓存穿透防护:param goods_id: 商品ID:return: 真实库存“”cache_key fstock:current:{goods_id}# 1. 先查缓存cache_stock redis_client.get(cache_key)if cache_stock is not None:return int(cache_stock)# 2. 缓存未命中查数据库并回写缓存 db SessionLocal() try: stock db.query(GoodsStock).filter(GoodsStock.goods_id goods_id).first() real_stock stock.stock_num if stock else 0 # 设置缓存30分钟过期 redis_client.setex(cache_key, timedelta(minutes30), real_stock) return real_stock finally: db.close()憧憬在职业规划上我希望未来3年能成长为“技术专家优质创作者”的复合型人才。工作中深耕分布式系统和高并发架构领域争取成为团队的技术骨干创作上则希望打破“单点技术分享”的局限打造更体系化的内容。Tips您发布的文章将会展示至 里程碑专区 您也可以在 专区 内查看其他创作者的纪念日文章优质的纪念文章将会获得神秘打赏哦