🛠 حل مشکل Double Booking در سیستم‌های رزرو

تمام پلتفرم‌های رزرو مدرن با چالش Double Booking روبرو هستند: وقتی دو یا چند کاربر به‌طور همزمان تلاش می‌کنند یک منبع محدود را رزرو کنند.

این مشکل، یک race condition است که می‌تواند اعتماد کاربر را نابود کند و برای سیستم‌های پرترافیک، بحرانی است.

1️⃣ Pessimistic Locking

مکانیزم: قفل روی رکورد دیتابیس (SELECT ... FOR UPDATE)

مزایا: تضمین Consistency، جلوگیری از race condition

معایب: Throughput محدود، Deadlock Risk، مقیاس‌پذیری پایین

مناسب برای: Low-traffic / کم‌رقابت (مثل Web Check-in هواپیما)

2️⃣ Optimistic Locking

مکانیزم: بدون قفل، با استفاده از Versioning

مزایا: عملکرد خواندن بالا، افزایش concurrency

معایب: Conflict و Retry در High Contention، افزایش load روی DB

مناسب برای: Moderate traffic و منابع کم‌رقابت (رزرو هتل، رستوران)

3️⃣ In-Memory Distributed Locking

مکانیزم: Lock توزیع‌شده در Redis / In-Memory Cache

مزایا: کاهش فشار روی دیتابیس، High Concurrency، Low Latency

معایب: پیچیدگی زیرساخت، مدیریت crash و expiration، ریسک Lock ناتمام

مناسب برای: Popular events با 1K–10K RPS

4️⃣ Virtual Waiting Queue

مکانیزم: Async Queue + Backpressure + FIFO

مزایا:

محافظت از دیتابیس و cache در برابر surge

بهبود تجربه کاربری و fairness

مقیاس‌پذیری بسیار بالا (High Throughput)

معایب: پیچیدگی عملیاتی، نیاز به SSE یا WebSocket برای اطلاع‌رسانی

مناسب برای: Ultra High Traffic events (کنسرت‌ها، فیلم‌های بلاک‌باستر)

✅ جمع‌بندی فنی

هیچ راه‌حل واحدی برای همه سناریوها وجود ندارد

انتخاب معماری به الگوی ترافیک، سطح رقابت و محدودیت منابع وابسته است

سیستم‌های High-Traffic باید Lock-free + Async + Fair Queue داشته باشند تا Tail Latency و double booking کنترل شود

Monitoring، Retry Policies و Backpressure، اجزای کلیدی در طراحی سیستم رزرو مقیاس‌پذیر هستند


#SystemDesign #DistributedSystems #Scalability #Concurrency #BackendArchitecture #HighTraffic #BookingSystems #Microservices #Queueing