处理高并发，防止库存超卖
资料：
（1）分布式系统事务一致性解决方案：
http://www.infoq.com/cn/articles/solution-of-distributed-system-transaction-consistency
（2）MySQL事务隔离级别的实现原理：
https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/8365921.html
（3）当前读和快照读：
https://www.cnblogs.com/cat-and-water/p/6427612.html
（4）mysql处理高并发，防止库存超卖：
https://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/38568825?utm_source=blogxgwz2
（5）Redis和Memcache对比及选择：
https://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/36176029
（6）高并发下防止商品超卖的Redis实现（通过 jMeter 模拟并发）：
https://blog.csdn.net/Allen_jinjie/article/details/79292163?utm_source=blogxgwz0
（7）Redis和请求队列解决高并发：
https://blog.csdn.net/ZHJUNJUN93/article/details/78560700?utm_source=blogxgwz17
（7）redis集群和kafka集群作为消息队列比较（优先考虑kafka）：
https://www.2cto.com/kf/201701/587505.html
（8）面试中关于Redis的问题看这篇就够了（业务上避免过度复用一个 redis，它只是一个单线程。既用它做缓存、做计算，还拿它做任务队列，这样不好。）：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NDQ4MzU5OA%3D%3D&idx=1&mid=2247483867&sn=39a06fa3d6d8f09eefaaf3d2b15b40e4
（9）Kafka，Mq和Redis作为消息队列使用时的差异有哪些？
https://www.wukong.com/answer/6527968849956962568/
（10）Redis与RabbitMQ作为消息队列的比较：
https://blog.csdn.net/gb4215287/article/details/79457445
（11）如何设计一个秒杀系统：
https://www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/6557596.html
（12）基于 SpringBoot+Mybatis+Redis+RabbitMQ 秒杀系统：
https://blog.csdn.net/qq_33524158/article/details/81675011
一、事务的四大特性：
1.原子性（Atomicity）（要么不执行，要么全部执行）
2.一致性（Consistency）（假设有多个数据库服务器，当修改了某一个数据库中的某一记录之后，【其他的数据库也要进行同步修改】）
3.隔离性（Isolation）（假设有事务1和事务2，则事务1绝不可以影响到事务2，事务2也绝不可以影响到事务1，即【事务1和事务2是相互独立的事件】）
4.持久性（Durability）（将【某应用服务器】的事务通过事务管理器记录到日志文件中，则当该应用服务器重启时，可以读取这些日志文件）
二、悲观锁和乐观锁的区别：
三、MySQL事务隔离级别：
1.读未提交：一个事务可以读取到另一个事务未提交的修改。这会带来脏读、幻读、不可重复读问题。（基本没用）
2.读已提交（Committed-Read）：一个事务只能读取另一个事务已经提交的修改。其避免了脏读，但仍然存在不可重复读和幻读问题。
3.可重复读（Repeatable-Read）（乐观锁）：同一个事务中多次读取相同的数据返回的结果是一样的。其避免了脏读和不可重复读问题。
4.串行化（Serializable_Read）（悲观锁）：事务串行执行。避免了以上所有问题，包括幻读。
MySQL默认的隔离级别是【可重复读】。
四、避免库存超卖
（1）非秒杀的正常的、避免库存超卖的方法（利用关系型数据库的Repeatable-Read事务隔离级别）
beginTranse(开启事务)
try{
//quantity为请求减掉的库存数量
$dbca->query('update s_store set amount = amount - quantity where amount>=quantity and postID = 12345');
}catch($e Exception){
rollBack(回滚)
}
commit(提交事务)
（2）在秒杀的情况下，肯定不能如方法一那样高频率的去读写数据库，会严重造成性能问题的，
必须使用缓存，将需要秒杀的商品放入缓存中，再为每个缓存商品建立请求队列，以最快的速度缓存请求并响应客户端，最后再悠闲地处理队列中的请求。
五、各个消息队列的比较
1.利用redis实现的消息队列：一个轻量级的消息队列（数据量越大，效率越低，一般用于数据量较小的即时秒杀系统）
2.rabbitmq：一个重量级的、可靠的消息队列（数据量越大，效率越低，一般用于缓存可延迟的操作，比如银行转账）
3.kafka/Jafka：一个追求高吞吐量的、较不可靠的消息队列（一般用于缓存大数据中采集的数据）
