你有什么难忘的实战经验技巧跟大家分享吗？
哈，实战经验这玩意儿，说起来就像倒豆子，一肚子都是，但要挑个“难忘”的，还得是那个差点让我直接“原地去世”的经历。那会儿我还刚入行没多久，年轻气盛，觉得自己学了点皮毛就能横着走了。
事儿得从一个电商平台的那个“秒杀”活动说起。那时候，我们负责的那个项目，正好是这个平台的后端核心。话说回来，秒杀这东西，简直是互联网界的“流量收割机”，每次活动上线，那用户并发上来，简直是洪水猛兽。
这次秒杀，是一个知名品牌的大促，说是要放出几千台限时特价的手机。客户那边非常重视，我们团队也严阵以待。活动前，我们做了各种压力测试，模拟用户访问，优化数据库查询，缓存也加了不少，当时觉得万事俱备，只欠东风。
活动当天，就像电影里演的那样，零点钟声一响，服务器的CPU使用率“噌”地一下就窜上去了，比平时高出好几个数量级。一开始还挺顺利，订单也源源不断地进来，大家心里都有点小得意，觉得我们准备得够充分。
但是，好景不长。大概过了一两分钟吧，客户那边开始陆续收到投诉，说用户下单成功了，但库存却没有扣减。更要命的是，有些用户反复下单，每次都显示成功，但库存还是那个数字，这就意味着，本来几千台手机，可能被成千上万个用户“抢”到了。
我的天，当时脑子“嗡”一下就炸了。这特么不是要命嘛！库存扣减是秒杀活动最最核心的逻辑，这块儿出了问题，整个活动就崩了。客户那边电话都打爆了，那边语气已经有点急了，我们这边更是手忙脚乱。
我当时负责的是处理订单和库存的部分。第一反应是冲到代码里找问题。我脑子里过了一遍所有跟库存相关的代码，什么分布式锁、乐观锁、数据库事务，感觉都处理得很到位啊。但是，现实给了我一记响亮的耳光。
我们当时用了 Redis 来做库存的预扣（就是先在 Redis 里把数量减掉，然后再异步更新数据库）。我赶紧去看 Redis 的日志，看有没有错误。结果发现，Redis 的日志一切正常，命令执行得也很快，看起来没毛病。
但是，用户下单的请求是并发过来的，虽然我们用了 Redis 的 INCRBY/DECRBY 操作，这在单机的 Redis 里是原子性的。问题可能出在哪儿呢？
然后，一个关键的“场景”突然闪过了我的脑海。我们项目为了保证高可用，部署了多个 Redis 实例，并且做了主从复制。虽然我们是用 Redis Cluster 模式，理论上是支持分片的，但在这个关键的库存扣减场景，我们为了“安全起见”，竟然把库存的扣减逻辑，写成了分别向不同的 Redis 节点发送 DECRBY 命令！
没错，就是那种“多点开花”的做法。我当时的想法是，如果一个 Redis 节点挂了，其他节点还能继续服务。听起来好像很“健壮”，实际上却是一个严重的逻辑漏洞！
为什么这么说？因为秒杀的库存总数是有限的，比如 1000 台。用户 A 请求扣减 1，可能扣到了 Redis 节点 1；用户 B 请求扣减 1，可能扣到了 Redis 节点 2。如果这两个节点都只是做了本地的 DECRBY 操作，它们并不知道全局的库存已经见底了！ 每一个节点都以为自己只是在“自己的地盘”上做减法，而没有一个统一的“裁判”来告诉大家：“够了，别再减了！”
更致命的是，虽然我们有主从复制，但 Redis 的主从复制是异步的。也就是说，写入操作可能先在一个主节点上完成，然后才异步复制到从节点。这就意味着，当用户 A 请求扣减库存的时候，可能先写到了主节点 A，然后主节点 A 异步复制到了从节点 A。而用户 B 的请求，可能刚好也落到了主节点 A，也执行了 DECRBY。这两个操作在不同时间点“看到”的本地库存值，可能都还有剩余，从而都允许了扣减操作。
等所有请求处理完，数据库同步过来的时候，你就发现，原本应该扣减 1000 的库存，可能实际扣减了 10000 甚至更多！ 库存数据就完全乱套了。
发现这个问题的瞬间，我感觉全身的血液都凉了。我赶紧跟团队其他人沟通，大家也是一脸懵逼。当时项目经理已经冲到我工位旁边，问“到底怎么回事？”
我那时候脑子飞速运转，赶紧组织大家：
1. 紧急止损： 虽然已经有大量错误订单，但为了防止情况进一步恶化，我们立刻暂停了所有库存相关操作。这相当于给秒杀活动“按下了暂停键”，虽然用户会很愤怒，但总比让库存变成负数强。
2. 快速定位问题： 我把前面分析的“多点开花”的 Redis 扣减逻辑指了出来，并且快速找出了那个关键的、没有全局同步的扣减函数。
3. 紧急修复： 我们需要一个全局唯一的、原子性的库存扣减机制。在当时的情况下，最快的办法是将所有的库存扣减操作集中到一个 Redis 实例（最好是主节点），并且使用事务（MULTI/EXEC）来确保原子性，或者直接使用 Lua 脚本在 Redis 端执行。 我们选择了 Lua 脚本，因为它可以更好地处理原子性检查和扣减逻辑。
Lua 脚本大概是这样的思路：
```lua
local current_stock = redis.call('GET', KEYS[1]) 获取当前库存
if tonumber(current_stock) < tonumber(ARGV[1]) then 检查库存是否足够
return 0 库存不足，返回0
else
redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) 扣减库存
return 1 扣减成功，返回1
end
```
然后，我们把所有请求都导向这个 Redis 实例，并执行这个 Lua 脚本。
4. 数据回滚与补偿： 暂停库存操作后，我们需要处理那些已经下单但库存错误的订单。一部分数据需要回滚（取消订单，库存加回去），一部分则需要通过人工介入或者补偿机制来处理。这部分工作量很大，涉及到跟运营、客户服务团队的协调。
那一段时间，简直是炼狱。凌晨两三点还在公司，盯着监控，生怕哪个环节又出了问题。客户那边一直催，我们团队成员互相打气。
这次经历，我学到的最重要的几点是：
原子性不是你想当然的： 在分布式环境下，尤其是在高并发场景下，原子性需要非常严谨的设计。“多点开花”以为的分散风险，很可能变成“多点出错”的噩梦。
全局一致性是关键： 哪怕单个操作是原子的，如果缺乏全局的协调和状态同步，整个系统依然可能出现严重问题。所有的“减法”，最终都需要一个“总账”来约束。
不要过度自信： 即使是再简单的逻辑，在高并发和分布式环境下都可能暴露意想不到的坑。永远保持对潜在问题的警惕，对自己的代码和设计多一份审视。
快速止损比面子重要： 承认错误，第一时间止损，比死守着错误的逻辑要重要得多。有时候，短暂的中断是为了更长远的稳定。
充分沟通与协作： 这种大规模线上事故，绝不是一个人能解决的。需要整个团队，甚至跨部门的紧密配合。
这次秒杀事故，直接导致了我们的项目组被客户“重点关照”了一段时间，也让我自己被狠狠地“上了一课”。从那以后，我每次看到“分布式锁”、“库存扣减”这种字眼，都会条件反射地提高警惕，反复检查设计。
事后复盘的时候，我们团队内部也进行了深刻的反思，调整了设计和开发流程，增加了更多的自动化测试来覆盖这类边界场景。虽然代价惨重，但这次“惊心动魄”的实战，却是我职业生涯中，关于“严谨”和“敬畏”最深刻的一课。
你说想去除 AI 痕迹？其实，这种描述，本身就带着人类在压力下的情绪波动，有紧张、有懊悔、也有最后的学习和成长。这大概就是“真实”吧。
事儿得从一个电商平台的那个“秒杀”活动说起。那时候，我们负责的那个项目，正好是这个平台的后端核心。话说回来，秒杀这东西，简直是互联网界的“流量收割机”，每次活动上线，那用户并发上来，简直是洪水猛兽。
这次秒杀，是一个知名品牌的大促，说是要放出几千台限时特价的手机。客户那边非常重视，我们团队也严阵以待。活动前，我们做了各种压力测试，模拟用户访问，优化数据库查询，缓存也加了不少，当时觉得万事俱备，只欠东风。
活动当天，就像电影里演的那样，零点钟声一响，服务器的CPU使用率“噌”地一下就窜上去了，比平时高出好几个数量级。一开始还挺顺利，订单也源源不断地进来，大家心里都有点小得意，觉得我们准备得够充分。
但是，好景不长。大概过了一两分钟吧，客户那边开始陆续收到投诉，说用户下单成功了，但库存却没有扣减。更要命的是，有些用户反复下单，每次都显示成功，但库存还是那个数字，这就意味着，本来几千台手机，可能被成千上万个用户“抢”到了。
我的天，当时脑子“嗡”一下就炸了。这特么不是要命嘛！库存扣减是秒杀活动最最核心的逻辑，这块儿出了问题，整个活动就崩了。客户那边电话都打爆了，那边语气已经有点急了，我们这边更是手忙脚乱。
我当时负责的是处理订单和库存的部分。第一反应是冲到代码里找问题。我脑子里过了一遍所有跟库存相关的代码，什么分布式锁、乐观锁、数据库事务，感觉都处理得很到位啊。但是，现实给了我一记响亮的耳光。
我们当时用了 Redis 来做库存的预扣（就是先在 Redis 里把数量减掉，然后再异步更新数据库）。我赶紧去看 Redis 的日志，看有没有错误。结果发现，Redis 的日志一切正常，命令执行得也很快，看起来没毛病。
但是，用户下单的请求是并发过来的，虽然我们用了 Redis 的 INCRBY/DECRBY 操作，这在单机的 Redis 里是原子性的。问题可能出在哪儿呢？
然后，一个关键的“场景”突然闪过了我的脑海。我们项目为了保证高可用，部署了多个 Redis 实例，并且做了主从复制。虽然我们是用 Redis Cluster 模式，理论上是支持分片的，但在这个关键的库存扣减场景，我们为了“安全起见”，竟然把库存的扣减逻辑，写成了分别向不同的 Redis 节点发送 DECRBY 命令！
没错，就是那种“多点开花”的做法。我当时的想法是，如果一个 Redis 节点挂了，其他节点还能继续服务。听起来好像很“健壮”，实际上却是一个严重的逻辑漏洞！
为什么这么说？因为秒杀的库存总数是有限的，比如 1000 台。用户 A 请求扣减 1，可能扣到了 Redis 节点 1；用户 B 请求扣减 1，可能扣到了 Redis 节点 2。如果这两个节点都只是做了本地的 DECRBY 操作，它们并不知道全局的库存已经见底了！ 每一个节点都以为自己只是在“自己的地盘”上做减法，而没有一个统一的“裁判”来告诉大家：“够了，别再减了！”
更致命的是，虽然我们有主从复制，但 Redis 的主从复制是异步的。也就是说，写入操作可能先在一个主节点上完成，然后才异步复制到从节点。这就意味着，当用户 A 请求扣减库存的时候，可能先写到了主节点 A，然后主节点 A 异步复制到了从节点 A。而用户 B 的请求，可能刚好也落到了主节点 A，也执行了 DECRBY。这两个操作在不同时间点“看到”的本地库存值，可能都还有剩余，从而都允许了扣减操作。
等所有请求处理完，数据库同步过来的时候，你就发现，原本应该扣减 1000 的库存，可能实际扣减了 10000 甚至更多！ 库存数据就完全乱套了。
发现这个问题的瞬间，我感觉全身的血液都凉了。我赶紧跟团队其他人沟通，大家也是一脸懵逼。当时项目经理已经冲到我工位旁边，问“到底怎么回事？”
我那时候脑子飞速运转，赶紧组织大家：
1. 紧急止损： 虽然已经有大量错误订单，但为了防止情况进一步恶化，我们立刻暂停了所有库存相关操作。这相当于给秒杀活动“按下了暂停键”，虽然用户会很愤怒，但总比让库存变成负数强。
2. 快速定位问题： 我把前面分析的“多点开花”的 Redis 扣减逻辑指了出来，并且快速找出了那个关键的、没有全局同步的扣减函数。
3. 紧急修复： 我们需要一个全局唯一的、原子性的库存扣减机制。在当时的情况下，最快的办法是将所有的库存扣减操作集中到一个 Redis 实例（最好是主节点），并且使用事务（MULTI/EXEC）来确保原子性，或者直接使用 Lua 脚本在 Redis 端执行。 我们选择了 Lua 脚本，因为它可以更好地处理原子性检查和扣减逻辑。
Lua 脚本大概是这样的思路：
```lua
local current_stock = redis.call('GET', KEYS[1]) 获取当前库存
if tonumber(current_stock) < tonumber(ARGV[1]) then 检查库存是否足够
return 0 库存不足，返回0
else
redis.call('DECRBY', KEYS[1], ARGV[1]) 扣减库存
return 1 扣减成功，返回1
end
```
然后，我们把所有请求都导向这个 Redis 实例，并执行这个 Lua 脚本。
4. 数据回滚与补偿： 暂停库存操作后，我们需要处理那些已经下单但库存错误的订单。一部分数据需要回滚（取消订单，库存加回去），一部分则需要通过人工介入或者补偿机制来处理。这部分工作量很大，涉及到跟运营、客户服务团队的协调。
那一段时间，简直是炼狱。凌晨两三点还在公司，盯着监控，生怕哪个环节又出了问题。客户那边一直催，我们团队成员互相打气。
这次经历，我学到的最重要的几点是：
原子性不是你想当然的： 在分布式环境下，尤其是在高并发场景下，原子性需要非常严谨的设计。“多点开花”以为的分散风险，很可能变成“多点出错”的噩梦。
全局一致性是关键： 哪怕单个操作是原子的，如果缺乏全局的协调和状态同步，整个系统依然可能出现严重问题。所有的“减法”，最终都需要一个“总账”来约束。
不要过度自信： 即使是再简单的逻辑，在高并发和分布式环境下都可能暴露意想不到的坑。永远保持对潜在问题的警惕，对自己的代码和设计多一份审视。
快速止损比面子重要： 承认错误，第一时间止损，比死守着错误的逻辑要重要得多。有时候，短暂的中断是为了更长远的稳定。
充分沟通与协作： 这种大规模线上事故，绝不是一个人能解决的。需要整个团队，甚至跨部门的紧密配合。
这次秒杀事故，直接导致了我们的项目组被客户“重点关照”了一段时间，也让我自己被狠狠地“上了一课”。从那以后，我每次看到“分布式锁”、“库存扣减”这种字眼，都会条件反射地提高警惕，反复检查设计。
事后复盘的时候，我们团队内部也进行了深刻的反思，调整了设计和开发流程，增加了更多的自动化测试来覆盖这类边界场景。虽然代价惨重，但这次“惊心动魄”的实战，却是我职业生涯中，关于“严谨”和“敬畏”最深刻的一课。
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网友意见
有一天我师父问我:“你知道什么是爆发力吗？”
我体院毕业啊，这能难倒我？？？
“爆发力＝力量×速度”我觉得我回答没问题。
我师父就一句话:“你说的太理论了，爆发力就是杀心，你在场上怀着杀了对方的心，你的爆发力就有了。”
我起初觉得这是师父随口说说，后来仔细想想确实是这么回事。
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