在设计表时，不仅仅只有商品表，商品表中有个总库存，我们还需要涉及一张SKU表，里面有SKU库存和单价字段，用户每购买一件商品，实际上购买的都是SKU商品，这样在下订单成功后，应该根据所购买的商品的唯一的SKU号来进行相应的SKU库存的减少，当然商品的总库存保存在商品主表中，也需要减少总库存中的库存量。
78 、Linux查看日志Linux日志文件一般在/var/log目录下，通过查看日志，我们可以看到Linux系统内核和许多程序会产生各种错误信息、警告信息和提示信息，这些信息对于管理员了解系统的运营状态是非常有用的，这些信息都被保存在相应的日志文件中。syslog是一个历史悠久的日志系统，几乎所有的UNIX和Linux操作系统都是采用syslog进行系统日志的管理和配置。在默认的syslog配置下，日志文件通常都保存在“/var/log”目录下。默认配置的syslog日志如下：
我们可以通过下面几个命令分别进行查看：
1、cat命令：
功能：1）显示整个文件。
2）把文件串连接后传到基本输出，如将几个文件合并为一个文件或输出到屏幕。
2、more命令：
以百分比的形式查看日志。
3、less命令：
跟more功能差不多，只不过less支持前后翻阅文件。
4、head命令：
功能：从文本文件的头部开始查看，head 命令用于查看一个文本文件的开头部分。
5、tail命令：
功能：tail 命令用于显示文本文件的末尾几行。
79、库存设置？库存分为商品总库存和SKU库存，往往商品总库存的为SKU库存的总和。一般在商城的后台对货品设置最高库存及最低库存后，当前库存数量与最高、最低两者比较，超出库存或者低于库存的，则被统计成报表形式反映，便于用户掌握货品库存超、短缺状态及数量。
80、订单、库存两个表 如何保证数据的一致性？在一个电子商务系统中，正常的应该是订单生成成功后，相应的库存进行减少。必须要保证两者的一致性，但有时候因为某些原因，比如程序逻辑问题，并发等问题，导致下单成功而库存没有减少的情况。这种情况我们是不允许发生的，MySQL中的事务刚好可以解决这一问题，首先得选择数据库的存储引擎为innoDB,事务规定了只有下订单完成了，并且相应的库存减少了才允许提交事务，否则就事务回滚，确保数据一致性。
81、O2O 用户下单 c端下单 如何保证b a端 数据一致 O2O为线上和线下模式， O2O模式奉行的是“线上支付+实体店消费”的消费模式，即消费者在网上下单完成支付后，凭消费凭证到实体店消费。O2O模式是把商家信息和支付程序放在线上进行，而把商品和服务兑现放在线下，也就是说O2O模式适用于快递无法送达的有形产品。数据一致性的问题是O2O行业中最常见的问题，我们可以类似于数据库的主从复制的思路来解决这个问题。O2O有个供应商系统，类似于主服务器，在C端（从服务器）下单时，数据同步更新到供应商系统端，b、a实时从供应商系统中拉取数据进行同步，比如利用定时任务，定时拉取数据进行同步。82 、Redis 如何防止高并发
其实redis是不会存在并发问题的，因为他是单进程的，再多的command都是one by one执行的。我们使用的时候，可能会出现并发问题，比如get和set这一对。
redis为什么会有高并发问题
redis的出身决定
Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对redis进行并发访问时会出现问题。发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。
同时，单线程的天性决定，高并发对同一个键的操作会排队处理，如果并发量很大，可能造成后来的请求超时。
在远程访问redis的时候，因为网络等原因造成高并发访问延迟返回的问题。
解决办法
在客户端将连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。
服务器角度，利用setnx变向实现锁机制。
85 、 秒杀当中的细节你是怎么得出来的
通过性能测试及模拟秒杀场景。每个问题都经过反复测试，不断的发现问题，不断的解决。