购物车数据应采用Redis+本地缓存+MySQL分层存储：Redis为主存（Hash结构，支持原子操作与自动过期），本地缓存加速读热点，MySQL异步持久化兜底并支持乐观锁防超卖。
购物车模块是电商系统中用户行为最密集、并发要求较高、且与库存、订单强耦合的核心模块。设计时需兼顾实时性、一致性、可扩展性和用户体验，不能只考虑“存商品”，更要应对秒杀、库存扣减、跨端同步、失效清理等真实场景。
购物车数据应存在哪？Redis + 本地缓存 + 持久化兜底
纯数据库（如MySQL）扛不住高频读写，纯内存又怕服务重启丢数据。主流方案是分层存储：
- 主存储用 Redis（Hash 或 JSON String）：以 userId 为 key，商品 skuId 为 field，value 存数量、选中状态、加入时间等。支持原子增减（INCRBY）、批量读（HGETALL）、过期自动清理（EXPIRE 30d）。
- 本地缓存（Caffeine/Guava）做读热点加速：对高频访问的购物车摘要（如商品数、总价）加一层 L1 缓存，TTL 控制在 10–30 秒，避免 Redis 穿透。
- MySQL 作为最终一致的持久化备份：用户登录/提交订单/定时任务触发时，将 Redis 中有效数据异步落库。表结构建议含 user_id、sku_id、quantity、is_selected、create_time、update_time、version（用于乐观锁防超卖）。
添加/修改/删除商品必须保证幂等与原子性
前端重复点击、网络重试、多端操作（App + Web）都可能导致脏写。关键做法：
- 所有写操作带唯一请求 ID（如 traceId 或业务生成的 cartOpId），服务端用 Redis SETNX 记录已处理 ID，5 分钟内拒绝重复请求。
- 数量变更用 Lua 脚本封装：先查当前值 → 判断库存余量 → 更新数量 → 返回新总数。整个过程在 Redis 单线程中执行，杜绝竞态。
- 删除商品时，不直接 DEL key，而是用 HDEL + 设置空值过期（防止缓存穿透），或统一走“逻辑删除”字段（is_deleted=1）。
购物车与库存联动：预占库存 + 异步校验
不能等到下单才查库存（体验差+超卖风险高），也不能实时扣减（影响库存系统吞吐）。折中方案：
- 用户加入购物车时，调用库存服务预占（freeze）对应 SKU 的数量（如冻结 2 件），返回冻结成功/失败。冻结记录有 TTL（如 30 分钟），超时自动释放。
- 购物车页面展示时，实时调用库存接口查询“可用库存 = 总库存 - 已售 - 已冻结”，动态禁用超量添加按钮，并提示“仅剩 X 件”。
- 结算页加载时，再次批量校验所有商品的冻结状态和实时库存，任一失效则前端高亮提醒，后端返回可结算子集。
合并登录态：未登录购物车如何无感迁入？
用户浏览时加购（Cookie/Local Storage 存临时 cartId），登录后需合并。常见策略：
- 前端在登录成功响应头中携带原临时 cartId；后端查出该临时购物车商品，逐条尝试加入用户正式购物车。
- 冲突处理：若同一 sku 已存在，则数量相加；若新商品价格/规格已变更，按最新快照覆盖并标记“已更新”。
- 合并完成后，立即清空临时购物车（删 Cookie / 失效 Redis 临时 key），并广播消息通知其他端（如 Web 端）刷新。
基本上就这些。购物车看着简单，但细节全在边界里——比如“删除商品后是否保留历史记录”、“优惠券怎么绑定到购物车子项”、“跨店铺购物车如何隔离”……实际落地得结合业务权衡。不复杂，但容易忽略。
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