社区电商的购物车缓存架构
在购物车中的功能主要有这几个：商品加入购物车、查看购物车列表、删除购物车商品、选中购物车商品进行结算
这里购物车的场景和之前用户信息以及菜谱分享信息还不同，如果在举办了大型购物活动时，购物车可能需要面临写多读少或者写多读多的场景，面临高并发的读和写，那么在购物车中就以 Redis 作为主存储，异步的将数据进行落库持久化
商品加入购物车
那么我们先来看一下商品加入购物车的业务场景，当将一个商品加入购物车，流程如下：
商品加入购物车，首先需要判断，商品是否已经在购物车中存在了，那么就分了两种情况，如果商品在购物车中已经存在，我们需要去对购物车中该商品的数量 +1 ，然后在缓存中更新购物车里这个商品的信息，最后发送更新消息到 MQ 中进行异步落库；如果商品在购物车中不存在，那么就直接去缓存中添加购物车里该商品的信息，再发送持久化消息到 MQ 中进行落库
那么缓存中需要存储的数据以及存储使用的数据结构如下：
- 用户购物车已有商品的数量：使用 hash 来存储，这个商品的数量用于在用户添加商品到购物车时，判断购物车中的商品数量是否超过购物车商品数量的上限
key -> shopping_cart_hash:{userId}
field -> skuId，即商品的 id
value -> 存储商品的数量
存储结构为：
shopping_cart_hash:{userId} {
{skuId}: count1,
{skuId}: count2
}- 商品的详情信息：使用 hash 来存储
key -> shopping_cart_extra_hash:{userId}
field -> skuId
value -> 商品详情
存储结构为：
shopping_cart_extra_hash:{userId} {
{skuId}: "商品详情json串",
{skuId}: "商品详情json串"
}- 存储购物车商品的顺序：使用 zset 存储，用于查询购物车的商品时使用
key -> shopping_cart_zset:{userId}
value -> skuId
score -> System.currentTimeMillis() 分数使用当前系统的时间戳即可，按照加入购物车的时间对商品进行排序那么添加购物车商品的流程如下：
在 MQ 中订阅更新消息和持久化消息即可，这里注意在订阅更新消息时，是更新用户购物车中的商品信息，那么有可能是增加商品的数量也有可能是减少商品的数量，所以在数据库中我们要判断，如果商品的数量更新后为 0 的话，就直接删除掉这条数据就好了
以及要做一些数据校验，如商品的数量最小值为 0，不可以为负数，这些都是业务层面上的考虑
这里的购物车存储架构使用 Redis 作为主存储，MySQL 作为持久化，那么如果 Redis 崩溃无法使用的话，MySQL 也可以作为一个备用存储，基于 MySQL 做一个降级处理，在 Redis 恢复的时候，可以将数据库中的数据再重新加载到 Redis 中来
就算 Redis 中一些数据没来得及发送到 MQ 进行消息落库，影响也不大，购物车中的数据在未提交订单之前，本来就是临时数据，丢一个影响不大
查询购物车中商品
查询购物车中的商品的话，直接从 Redis 中进行查询，先按照商品加入购物车的时间，查询出来所有的商品 id，再根据商品 id 去查询商品的详情，这个流程还是比较简单的
购物车中的商品是根据加入购物车的时间加入到 zset 中去的，那么查询的话使用 zrevrange shopping_cart_zset:{userId} 0 -1 根据 score 获取从大到小排序的商品 id
再根据这些商品 id 去 Redis 的 hash 中查数据的商品的详情信息，通过 hgetall shopping_cart_extra_hash:{userId} 来获取该用户购物车中的所有商品信息，将这些商品信息返回即可
购物车中商品在缓存中的可视化存储结构如下图：
选中购物车中的商品
在商品实体类中，通过一个字段 flag 来控制该该商品是否被选中了，如果选中该商品，就将 flag 设置为 1，如果取消选中，就将 flag 设置为 0
选中商品之后，直接在缓存中更新该商品的详情即可，也就是对 key=shopping_cart_extra_hash:{userId}，field={skuId} 的商品详情信息进行更新
总结
- 写多读多、写多读少的场景，以 Redis 作为主存储，通过 MQ 异步将数据进行落库持久化
- 如果存在
读出来数据，并对读出来的数据进行修改的场景的话，就要考虑是否存在并发问题了，如果存在的话，要加分布式锁进行控制