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1. 基于Session的购物车(适合小型单体应用)

  • 核心思路:将购物车数据存储在用户会话(Session)中,适用于无需持久化的临时购物车。

  • 实现步骤

    1. 数据结构:使用Map<商品ID, 商品数量>或自定义CartItem对象(包含商品ID、数量、选中状态等)。
    2. 操作逻辑
  • 添加商品:检查Session中是否存在购物车,若不存在则初始化;存在则更新商品数量。

  • 删除商品:从Session的购物车Map中移除指定商品。

  • 合并购物车:用户登录后,将临时购物车(Session)与用户数据库中的购物车合并。
    3. 生命周期:购物车数据随Session过期而清除(默认30分钟)。

  • 代码示例

    HttpSession session = request.getSession();
    Map<Long, Integer> cart = (Map<Long, Integer>) session.getAttribute("cart");
    if (cart == null) {cart = new HashMap<>();session.setAttribute("cart", cart);
    }
    cart.put(productId, quantity);
    
  • 优缺点

    • 优点:实现简单,无数据库依赖。
    • 缺点:数据易丢失(Session过期或服务器重启);不支持多端同步。

2. 基于数据库的购物车(适合需要持久化的场景)

  • 核心思路:将购物车数据持久化到数据库,适用于用户登录后长期保存购物车。

  • 数据库设计

    CREATE TABLE cart (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,user_id BIGINT NOT NULL,        -- 用户IDproduct_id BIGINT NOT NULL,     -- 商品IDquantity INT NOT NULL,          -- 商品数量selected BOOLEAN DEFAULT TRUE,  -- 是否选中create_time TIMESTAMP,update_time TIMESTAMP
    );
    
  • 实现步骤

    1. 添加商品
  • 检查用户购物车中是否已存在该商品:存在则UPDATE quantity,否则INSERT新记录。
    2. 合并购物车

  • 用户登录后,将未登录时的临时购物车(如Cookie或LocalStorage)与数据库购物车合并。
    3. 性能优化

  • 缓存机制:将购物车数据缓存到Redis,减少数据库查询。

  • 批量操作:支持批量添加/删除商品,减少数据库IO。

  • 代码示例(MyBatis):

    <update id="updateCartQuantity">UPDATE cart SET quantity = #{quantity}, update_time = NOW()WHERE user_id = #{userId} AND product_id = #{productId}
    </update>
    
  • 优缺点

    • 优点:数据持久化,支持多端同步。
    • 缺点:频繁读写时数据库压力大;需处理高并发场景下的数据一致性。

3. 基于Redis的购物车(适合高并发、分布式场景)

  • 核心思路:利用Redis的高性能读写和数据结构(Hash、String)存储购物车。

  • 数据结构设计

    • Keycart:user:{userId}
    • Value:Hash结构,field为商品ID,value为商品数量及其他信息(JSON格式)。
  • 实现步骤

    1. 添加商品

      // 使用Redis Hash存储购物车(Jedis示例)
      jedis.hset("cart:user:1001", "product_202", "{\"quantity\":2, \"selected\":true}");
      
    2. 合并购物车

  • 用户登录后,将临时购物车(如Cookie中的商品列表)与Redis中的购物车合并。
    3. 过期时间:设置Key的过期时间(如7天未操作自动清除)。

  • 优缺点

    • 优点:高性能,支持分布式系统;天然支持过期时间。
    • 缺点:需处理Redis与数据库的数据同步(如结算时持久化到数据库)。

4. 分布式购物车的进阶设计

  • 场景:大型电商系统,需保证高可用、数据一致性和扩展性。
  • 核心方案
    1. 读写分离
  • 读操作:优先从Redis读取购物车数据。
  • 写操作:先更新Redis,再异步同步到数据库。
    2. 数据分片
  • 按用户ID哈希分片,将购物车数据分散到多个Redis实例或数据库表中。
    3. 商品信息缓存
  • 将商品详情(价格、库存)缓存到Redis,避免每次查询数据库。
    4. 并发控制
  • 使用Redis的WATCH命令或分布式锁(Redisson)防止重复提交。

面试回答要点总结

  1. 根据场景选择技术栈
    • 临时购物车 → Session或Cookie。
    • 持久化需求 → 数据库 + 缓存(Redis)。
    • 高并发分布式 → Redis + 异步同步。
  2. 数据结构设计
    • 简单场景用Map,复杂场景用数据库表或Redis Hash。
  3. 关键问题处理
    • 合并购物车:登录时合并临时购物车与持久化数据。
    • 数据一致性:通过缓存+数据库双写或异步消息队列(如RabbitMQ)保证。
    • 性能优化:缓存、批量操作、分库分表。
  4. 扩展性:分布式架构设计思路(分片、读写分离)。

示例回答
“在实现购物车时,我会先明确业务需求。如果是小型系统,可以用Session存储临时购物车;如果需要持久化,则选择数据库存储,并结合Redis缓存提高性能。对于高并发场景,Redis的Hash结构能高效管理购物车商品,同时通过异步同步机制保证数据最终一致性。此外,需处理用户登录前后的购物车合并,以及商品信息变更时的同步问题。”

http://www.yayakq.cn/news/439309/

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