超卖专题
常见库存超卖解决方案
常见库存超卖解决方案 1.数据库乐观锁 判断库存数量 stock 大于扣减数量 pendingCounts，判断正确才会更新 SQL。 伪代码如下： UPDATEproduct_stockSETstock = stock - #{pendingCounts} WHERE id = #{skuId} and stock >= #{pendingCounts} 应用中调用该方法后，判断数
秒杀（四）Jmeter演示秒杀中的超卖和重复购买并解决问题
目录 1、超卖现象 2、重复购买现象 3、Jmeter压测演示 4、Redis解决方案 1、超卖现象 超卖现象大家都知道是什么，我们思考一下，为什么会超卖？ 当库存接近于0的时候，在高并发的情况下会出现某时刻多个线程查询库存够的，但下一时刻某个线程秒杀成功，对库存进行减操作，使得库存变为0，照理现在的状态是不能下单成功的，因为库存已经不够了，但别的线程仍然认为数量还够，对库
Redis---------实现商品秒杀业务，包括唯一ID，超卖问题，分布式锁
订单ID必须是唯一 唯一ID构成： 代码生成唯一ID： import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;import org.springframework.stereotype.Component;import java.time.LocalDateTime;import jav
微信支付 + redis + 商品超卖问题
微信小程序中的商品存在超卖问题? 原方案: 用户调起微信支付->输入支付密码->服务器验证支付成功->扣减库存 场景1: 用户调起微信支付模态框(长时间停留页面,并不输入支付密码) 场景2: 前面输入支付密码后还未验证支付是否成功,这个时候并没有扣减库存(微信支付回调的响应时间),多个用户同时调起微信支付, 新方案: Redis建立商品虚拟库存->用户小程序中输入支付密码调用统一下单接口时 直
redis 结合Lua脚本实现 秒杀、防止超卖
需求：同1商品单个用户限购1件，库存不会超卖1 Lua脚本，因可实现原子性操作，这个文件放到resources目录下 local userId = KEYS[1] -- 当前秒杀的用户 IDlocal goodsId = KEYS[2] -- 秒杀的商品 ID-- 订单idlocal orderId = ARGV[1]redis.log(redis.LOG_NOTICE,"秒杀商品ID：‘
深入理解高并发超卖一系列问题与解决方案（近7万字详解，跳槽涨薪必备宝藏珍藏级分享）
破除困境带你飞 能遇上高并发的，基本都是有点规模的公司，小公司基本都是CRUD。 想去一线城市跳槽，想去有高并发的公司，但是没有高并发经验，没有高并发的经验，就去不了高并发的公司，去不了这样的公司，就没有高并发经验，前狼后虎两头堵的困境，干就完了。 一语道破 超卖问题是属于并发安全问题，在并发情况下出现数据一致性的问题的表现，据有代表性。 这是个概率问题，不是一定发生或一定不发生。 核心问题
系统设计之订单系统中如何防止商品超卖
一、策略 在订单系统中，防止商品超卖是一个至关重要的问题，涉及到多个方面的策略和技术。以下是一些防止商品超卖的主要措施： 库存实时同步与检查： 确保订单系统和库存系统之间的数据实时同步，每次订单生成或取消时，库存数量应相应更新。在订单生成前进行库存检查，确保库存量足以满足订单需求。使用锁机制： 在高并发环境下，使用数据库锁（如InnoDB的行锁）或分布式锁（如Redis的setNX命令）来确保
Redis从入门到精通(七)Redis实战(四)库存超卖、一人一单与Redis分布式锁
↑↑↑请在文章开头处下载测试项目源代码↑↑↑ 文章目录 前言4.3 优惠券秒杀4.3.4 库存超卖问题及其解决4.3.4.1 问题分析4.3.4.2 问题解决 4.3.5 一人一单需求4.3.5.1 需求分析4.3.5.2 代码实现4.3.5.3 并发问题4.3.5.4 悲观锁解决并发问题4.3.5.5 集群环境下的并发问题 4.4 分布式锁4.4.1 分布式锁介绍4.4.2 Redis
秒杀超卖问题的解决方案
1.现象 （说明：来自《系统设计》一书） 在极短的时间内，有大量的购买请求，只有极少数能够购买成功，如何保证不超卖，是有很多技术难点的 瞬时高并发 一般在秒杀时间点（比如：12点）前几分钟，用户并发量才真正突增，达到秒杀时间点时，并发量会达到顶峰。 但由于这类活动是大量用户抢少量商品的场景，必定会出现狼多肉少的情况，所以其实绝大部分用户秒杀会失败，只有极少部分用户能够成功。 正常情况下，大部
node.js Redis SETNX命令实现分布式锁解决超卖/定时任务重复执行问题
Redis SETNX 命令背后的原理探究 当然，让我们通过一个简单的例子，使用 Redis CLI（命令行界面）来模拟获取锁和释放锁的过程。 在此示例中 获取锁: # 首先，设置锁密钥的唯一值和过期时间(秒)127.0.0.1:6379> SET lock:tcaccount_1234 unique_value NX EX 3OK 这里，“unique_value”是与锁关联的唯一
基于Redisson分布式锁解决秒杀系统的“超卖”问题
作者：钟林森，出版书籍：《分布式中间件技术实战Java版》《Spring Boot企业级项目开发-入门到精通》 Redisson，字如其名，是搭建在缓存中间件Redis基础上的一款综合中间件，除了拥有Redis本身提供的强大功能外，还提供了诸如分布式锁、分布式服务、延迟队列、远程调用等强大的功能。 从名字上就可以看出来：Redis + son，犹如Redis的儿子，儿子不仅继承了老爸强大的血脉
互联网中的商品超卖问题及其解决方案：Java中Redis结合UUID的应用
前言 在设计商品下单和库存扣减，你一定遇到过这样的问题，库存扣减为0了，可是消费者还能下单，并将订单信息保存到了数据库里，针对商品超卖问题，作此篇以解决。 随着互联网商业的飞速发展，商品超卖问题逐渐凸显为电商平台面临的一大挑战。尤其是在大型促销活动期间，网站流量剧增，消费者争相下单，往往导致实际库存量少于销售量的情况。 超卖问题不仅会1影响消费者体验，还可能给商家带来信誉损失和法律风险。因此
Redis 分布式锁使用不当，酿成一个重大事故，超卖了100瓶飞天茅台！！！
点击上方 好好学java ，选择 星标 公众号 重磅资讯、干货，第一时间送达 今日推荐：硬刚一周，3W字总结，一年的经验告诉你如何准备校招！ 个人原创100W+访问量博客：点击前往，查看更多 基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。 本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的，有一次，运营做了一个
乐观锁解决库存超卖问题
public BaseResult creatOneOrder(FlightOrderServiceImpl orderService, List<Map<String, String>> passengers,Map<String, String> selectFlightMap,String account) throws Exception {//如果是单程//判断座位数是否>=1//是的话
使用py-redis分布式锁解决超卖问题——微服务总结（一）
文章目录 py-redis 分布式锁电商库存服务库存表设计并发问题解决方案使用悲观锁使用分布式锁使用redis 分布式锁解决库存并发问题 py-redis 分布式锁 电商库存服务 电商的库存为核心服务，一般抽离为独立的服务 用户查看商品信息中的库存量，以及下单时扣除库存都需要与库存服务交互 下边的案例为简化的电商下单扣除库存的案例 用户下单后并不会直接扣除库存量，
(六)库存超卖案例实战——使用mysql分布式锁解决“超卖”问题
前言 本节内容是关于使用分布式锁解决并发访问“超卖”问题的最终篇，在前面的章节中我们介绍了使用mysql的行锁、乐观锁、悲观锁解决并发访问导致的超卖问题，存在的问题是行锁、乐观锁、悲观锁不太灵活，需要和具体的业务耦合到一起，不利于使用，本节内容我们通过mysql的唯一索引特性，数据不能重复插入，达到独占排它的基本要求，实现通用的分布式锁功能。 正文 创建表app_lock，用于实现分布式锁
(六)库存超卖案例实战——使用mysql分布式锁解决“超卖”问题
前言 本节内容是关于使用分布式锁解决并发访问“超卖”问题的最终篇，在前面的章节中我们介绍了使用mysql的行锁、乐观锁、悲观锁解决并发访问导致的超卖问题，存在的问题是行锁、乐观锁、悲观锁不太灵活，需要和具体的业务耦合到一起，不利于使用，本节内容我们通过mysql的唯一索引特性，数据不能重复插入，达到独占排它的基本要求，实现通用的分布式锁功能。 正文 创建表app_lock，用于实现分布式锁
基于Redisson分布式锁解决秒杀系统的“超卖”问题
作者：钟林森，出版书籍：《分布式中间件技术实战Java版》《Spring Boot企业级项目开发-入门到精通》 Redisson，字如其名，是搭建在缓存中间件Redis基础上的一款综合中间件，除了拥有Redis本身提供的强大功能外，还提供了诸如分布式锁、分布式服务、延迟队列、远程调用等强大的功能。 从名字上就可以看出来：Redis + son，犹如Redis的儿子，儿子不仅继承了老爸强大的血脉
(四)库存超卖案例实战——优化redis分布式锁
前言 在上一节内容中，我们已经实现了使用redis分布式锁解决商品“超卖”的问题，本节内容是对redis分布式锁的优化。在上一节的redis分布式锁中，我们的锁有俩个可以优化的问题。第一，锁需要实现可重入，同一个线程不用重复去获取锁；第二，锁没有续期功能，导致业务没有执行完成就已经释放了锁，存在一定的并发访问问题。本案例中通过使用redis的hash数据结构实现可重入锁，使用Timer实现锁的续
(三)库存超卖案例实战——使用redis分布式锁解决“超卖”问题
前言 在上一节内容中我们介绍了如何使用mysql数据库的传统锁（行锁、乐观锁、悲观锁）来解决并发访问导致的“超卖问题”。虽然mysql的传统锁能够很好的解决并发访问的问题，但是从性能上来讲，mysql的表现似乎并不那么优秀，而且会受制于单点故障。本节内容我们介绍一种性能更加优良的解决方案，使用内存数据库redis实现分布式锁从而控制并发访问导致的“超卖”问题。关于redis环境的搭建这里不做介绍
08、SpringCloud -- 超卖、重复下单相关问题的解决方式
目录 超卖和重复下单解决高并发重复下单mysql的索引机制 解决高并发超卖问题思路：代码：测试：操作：成功： 总结：解决重复下单总结：解决超卖问题总结： 超卖和重复下单 解决高并发重复下单 mysql的索引机制 利用mysql的索引机制来解决重复下单的问题 使用联合索引，类型用unique，那么指定的联合索引字段只要和某一行的指定字段重复就插入失败，从而能对此次的重
(三)库存超卖案例实战——使用redis分布式锁解决“超卖”问题
前言 在上一节内容中我们介绍了如何使用mysql数据库的传统锁（行锁、乐观锁、悲观锁）来解决并发访问导致的“超卖问题”。虽然mysql的传统锁能够很好的解决并发访问的问题，但是从性能上来讲，mysql的表现似乎并不那么优秀，而且会受制于单点故障。本节内容我们介绍一种性能更加优良的解决方案，使用内存数据库redis实现分布式锁从而控制并发访问导致的“超卖”问题。关于redis环境的搭建这里不做介绍
(一)库存超卖案例实战——库存超卖现象的产生及其解决方案概述
前言 本节内容我们主要介绍一下web应用中常见的一类问题——产品“超卖”问题，通过一个springboot项目案例完成超卖现象的演示，并针对不同的应用场景下，提供这一类问题的解决方案，关于更详细的解决方案案例实战内容，请关注作者后期的博客内容。 正文 ①创建一个商品库存表，用于商品库存的存储 CREATE TABLE `wms_stock` (`id` bigint NOT NULL AU
Java实现库存数量冻结_高并发场景-订单库存防止超卖
亿级流量java高并发与网络编程实战 99.1元 (需用券) 去购买 > 背景 在电商系统中买商品过程，先加入购物车，然后选中商品，点击结算，即会进入待支付状态，后续支付。 过程需要检验库存是否足够，保证库存不被超卖。 场景一：买家需要购买数量可以多件 场景二：秒杀活动，到时间点只能购买一件 目的 防止相同用户重复下单 检查库存准确数量 防止扣错库存数量 扣库存时性能效率提升、不阻塞用户 点赞
分布式锁：5种方案解决商品超卖的方案
一 分布式锁 1.1 分布式锁的作用 在多线程高并发场景下，为了保证资源的线程安全问题，jdk为我们提供了synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁，但是它们只能保证一个工程内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下，如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题。jdk并没有给我们提供既有的解决方案。需要自己通过编写方案来解决，目前主流的实现有以下方式：
分布式锁：四种方案解决商品超卖的方案
一 分布式锁 1.1 分布式锁的作用 在多线程高并发场景下，为了保证资源的线程安全问题，jdk为我们提供了synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁，但是它们只能保证一个工程内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下，如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题。jdk并没有给我们提供既有的解决方案。需要自己通过编写方案来解决，目前主流的实现有以下方式：