django中解决并发问题，悲观锁、乐观锁和任务队列的解决方案

使用乐观锁并发下单
重要提示：

在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时，先查询商品库存，再修改商品库存，会出现资源竞争问题，导致库存的最终结果出现异常。

1. 并发下单问题演示和解决方案

解决办法：

悲观锁

当查询某条记录时，即让数据库为该记录加锁，锁住记录后别人无法操作，使用类似如下语法

select stock from tb_sku where id=1 for update;

SKU.objects.select_for_update().get(id=1)

悲观锁类似于我们在多线程资源竞争时添加的互斥锁，容易出现死锁现象，采用不多。
乐观锁

乐观锁并不是真实存在的锁，而是在更新的时候判断此时的库存是否是之前查询出的库存，如果相同，表示没人修改，可以更新库存，否则表示别人抢过资源，不再执行库存更新。类似如下操作

update tb_sku set stock=2 where id=1 and stock=7;

SKU.objects.filter(id=1, stock=7).update(stock=2)

任务队列
将下单的逻辑放到任务队列中（如celery），将并行转为串行，所有人排队下单。比如开启只有一个进程的Celery，一个订单一个订单的处理。

2. 使用乐观锁并发下单

思考：
下单成功的条件是什么？
首先库存大于购买量，然后更新库存和销量时原始库存没变。

结论：
所以在用户库存满足的情况下，如果更新库存和销量时原始库存有变，那么继续给用户下单的机会。

class OrderCommitView(LoginRequiredJSONMixin, View):
    """订单提交"""

def post(self, request):
    """保存订单信息和订单商品信息"""
    # 获取当前保存订单时需要的信息
    ......

    # 显式的开启一个事务
    with transaction.atomic():
        # 创建事务保存点
        save_id = transaction.savepoint()

        # 暴力回滚
        try:
            # 保存订单基本信息 OrderInfo（一）
            order = OrderInfo.objects.create(
                order_id=order_id,
                user=user,
                address=address,
                total_count=0,
                total_amount=Decimal('0'),
                freight=Decimal('10.00'),
                pay_method=pay_method,
                status=OrderInfo.ORDER_STATUS_ENUM['UNPAID'] if pay_method == OrderInfo.PAY_METHODS_ENUM['ALIPAY'] else
                OrderInfo.ORDER_STATUS_ENUM['UNSEND']
            )

            # 从redis读取购物车中被勾选的商品信息
            redis_conn = get_redis_connection('carts')
            redis_cart = redis_conn.hgetall('carts_%s' % user.id)
            selected = redis_conn.smembers('selected_%s' % user.id)
            carts = {}
            for sku_id in selected:
                carts[int(sku_id)] = int(redis_cart[sku_id])
            sku_ids = carts.keys()

            # 遍历购物车中被勾选的商品信息
            for sku_id in sku_ids:
                while True:
                    # 查询SKU信息
                    sku = SKU.objects.get(id=sku_id)

                    # 读取原始库存
                    origin_stock = sku.stock
                    origin_sales = sku.sales

                    # 判断SKU库存
                    sku_count = carts[sku.id]
                    if sku_count > origin_stock:
                        # 事务回滚
                        transaction.savepoint_rollback(save_id)
                        return http.JsonResponse({'code': RETCODE.STOCKERR, 'errmsg': '库存不足'})

                    # 模拟延迟
                    # import time
                    # time.sleep(5)

                    # SKU减少库存，增加销量
                    # sku.stock -= sku_count
                    # sku.sales += sku_count
                    # sku.save()

                    # 乐观锁更新库存和销量
                    new_stock = origin_stock - sku_count
                    new_sales = origin_sales + sku_count
                    result = SKU.objects.filter(id=sku_id, stock=origin_stock).update(stock=new_stock, sales=new_sales)
                    # 如果下单失败，但是库存足够时，继续下单，直到下单成功或者库存不足为止
                    if result == 0:
                        continue

                    # 修改SPU销量
                    sku.spu.sales += sku_count
                    sku.spu.save()

                    # 保存订单商品信息 OrderGoods（多）
                    OrderGoods.objects.create(
                        order=order,
                        sku=sku,
                        count=sku_count,
                        price=sku.price,
                    )

                    # 保存商品订单中总价和总数量
                    order.total_count += sku_count
                    order.total_amount += (sku_count * sku.price)

                    # 下单成功或者失败就跳出循环
                    break

            # 添加邮费和保存订单信息
            order.total_amount += order.freight
            order.save()
        except Exception as e:
            logger.error(e)
            # 事务回滚
            transaction.savepoint_rollback(save_id)
            return http.JsonResponse({'code': RETCODE.DBERR, 'errmsg': '下单失败'})

    # 保存订单数据成功，显式的提交一次事务
    transaction.savepoint_commit(save_id)

    # 清除购物车中已结算的商品
    pl = redis_conn.pipeline()
    pl.hdel('carts_%s' % user.id, *selected)
    pl.srem('selected_%s' % user.id, *selected)
    pl.execute()

    # 响应提交订单结果
    return http.JsonResponse({'code': RETCODE.OK, 'errmsg': '下单成功', 'order_id': order.order_id})

3. MySQL事务隔离级别

事务隔离级别指的是在处理同一个数据的多个事务中，一个事务修改数据后，其他事务何时能看到修改后的结果。

MySQL数据库事务隔离级别主要有四种：

• Serializable：串行化，一个事务一个事务的执行。
• Repeatable read：可重复读，无论其他事务是否修改并提交了数据，在这个事务中看到的数据值始终不受其他事务影响。
• Read committed：读取已提交，其他事务提交了对数据的修改后，本事务就能读取到修改后的数据值。
• Read uncommitted：读取未提交，其他事务只要修改了数据，即使未提交，本事务也能看到修改后的数据值。
• MySQL数据库默认使用可重复读（ Repeatable read）。

使用乐观锁的时候，如果一个事务修改了库存并提交了事务，那其他的事务应该可以读取到修改后的数据值，所以不能使用可重复读的隔离级别，应该修改为读取已提交（Read committed）。

修改方式：