1、应用场景 电商商城，商家上架了一个秒杀活动，早上10点开始，商品A参与秒杀，一共有20个库存，预计10W的人去抢。 2、面临问题 高并发、库存不可超卖 3、问题解决 1）高并发，我们不能把所有的请求都去数据库查商品详情，查商品库存，这样数据库会顶不住，很容易的我们就想到了用Redis解决； 2）
写在前面 去年七月，笔者开始接触买入股票，近一年下来，投入的的钱亏了一半，股票市场不是基金市场，其中的残酷给我这个初来乍到的年轻人上了一课。当时，我就在想，买卖股票是否能够赚钱，关键就在一个信息。内部的人有内部的消息，总是能赚大量的钱。我作为一个学生，家里边也没有背景，不可能
这里写目录标题 一：秒杀应该考虑哪些问题1.1：超卖问题解决方式 1.2：高并发解决方式 1.3：接口防刷解决方式 1.4：秒杀url解决方式 1.5：数据库设计解决方式 1.6：大量请求问题 参考链接： 一：秒杀应该考虑哪些问题 1.1：超卖问题 分析秒杀的业务场景，最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只
目录 一、分析库存超卖的产生 二、秒杀场景的分析 三、高并发下预防超卖的解决方案 一、分析库存超卖的产生 二、秒杀场景的分析 秒杀商品库存总量固定先到先得，瞬间并发极大，但写库量有限 三、高并发下预防超卖的解决方案 利用预减库存方式杜绝超卖利用Nginx+Lua在网
1、场景 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 2、要解决的问题 防止相同用户重复下单 检查库
查询商品信息 (调用商品服务) 计算总价(生成订单详情) 商品服务扣库存(调用商品服务) 订单入库( 生成订单) // 原始的MySQL同步流程 // 判断此代金券是否加入抢购 SeckillVouchers seckillVouchers = seckillVouchersMapper.selectVoucher(voucherId); AssertUtil.isTr
文章很长，建议收藏起来慢慢读！疯狂创客圈总目录 语雀版 | 总目录 码云版| 总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷1）》 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 加尼恩免费领 免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷2）》 面试必备 +
文章目录 Redis乐观锁解决超卖问题CentOS7下载ab工具Windows下载ab工具 Redis乐观锁解决超卖问题 情景假设：现在华为最新手机在做活动，双十二 00：00 准时前十名抢购的用户可以1元秒杀。而数据库对这个秒杀的动作呢，需要作出两个动作： 1、库存减1 2、记录秒杀成功的用户id 话
在不使用redis的前提下，仅用php+mysql实现商品超卖的处理方法 使用 update和select 方法 public function goodsSale1(){ DB::beginTransaction(); //开启事务 try{ $result = DB::table('joke')->where('id',1)->decrement('create_time')
1.项目中怎么防止超卖？ 答：我的回答是 使用redis缓存商品，原子性的自增自减，然后当发现其自减后返回值为负数了，这个时候就不对数据库进行操作了，直接给用户返回对应的状态码 追问，那么如果像淘宝一样商品那么多，该怎么防止超卖 这个没答出来，以前没想过这么大数据量的操作，然后就是
（1）库存锁定，预占库存并不真实的扣减库存，只是预先占用库存 （2）针对库存的重复提交问题，设置前端置灰 （3）拦截恶意用户的超量请求，超过50次进入恶意请求判定，放入redis生成用户锁，锁死用户下单操作一分钟，当释放锁之后，根据标记进入核定阶段判断用户是否需要进入下一阶段，结合redis list 做用户
限流：通过配置sentinel解决 队列、异步 通过加锁sychronized或者lock来说定扣减优惠券这一步的化，出现的问题是：sychronized作用范围是单个jvm实例，对于集群分布就失效了，且单机jvm加锁之后变成串行效率下降 可以用分布式锁，但是分布式锁过于笨重性能
测试并发购买的方法(golang) package main import ( "fmt" "net/http" "sync" ) func main() { wait := sync.WaitGroup{} //模拟1000个人买150个商品 for i := 0; i <= 1000; i++ { wait.Add(1) go func(w *syn
并发超卖情况的解决方案（有待更新） 一、悲观锁 加上synchronized 错误示范，在方法名上直接加synchronized 错误原因：Transactional开启了事务控制，这里会有一个线程同步，synchronized也会有一个线程同步，而事务的线程同步范围要更大。synchronized的代码块确实是能保证线程是排队走的，但
1、简单处理【update & select 合并】（乐观锁） 2、使用redis队列 实现的方式是用的redis的list队列，框架为laravel 核心部分为list的pop操作，此操作为原子性，即使很多用户同时到达，也是依次执行 2.mysql 当mysql单表的数据量大于1000万行时,建议进行水平分拆。 利用redis的incr、decr的
适用于简单商城并发场景，无需借助redis即可实现并发秒杀 // 开启事务 Db::startTrans(); try { // 随机购买数量 $buyNumber = rand(2, 9); // 先减少库存 Db::table('easycms_goods')->where('id', 1)->setDec('stock', $buyNumber); // 查询是否超卖 $g
# 蚂蚁一面??就做了?道算法题，要求两?时内完成，给了?度为N的有重复元素的数组，要求输出第10?的数。典型的TopK问题，快排算法搞定。算法题要注意的是合法性校验、边界条件以及异常的处理。另外，如果要写测试?例，?定要保证测试覆盖场景尽可能全。加上平时刷刷算法题，这种考核应该没问题的。
起因：项目中要做预约功能，首先每天的余票都是有上限的，自然不能出现超卖的情况 基于我们项目是单体分布式的springcloud部署，我想了下
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作者：叁滴水 博客：https://blog.csdn.net/qq_30285985/ 前言 在多个人同时对一个商品下单时，如果处理的不得当会存在超卖的现象，这种严重的bug是无法接受的。这是一种极为常见的并发问题，这个时候就有开发者想到了通过锁来控制。但是由于很多小伙伴对于锁没有一个充分的认识，最后却弄巧
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，运营做了一个飞天茅台的抢购活动，库存100 瓶 ， 但是却超卖了 100 瓶 ！ 要知道，这个地
超卖 1. 例子 先举个超卖的例子，解释一下什么是超卖。 小高去某运营商办了宽带，100M的，很兴奋，想着看视频肯定不卡了。结果到了晚上，刷视频时，又卡成狗。 第二天白天就又变好了，这是咋回事呢？ 聪明的小高想了一下，大概是这个原因：运营商自己一共只有200M的带宽，但是却卖给了10个人，每个
前言 volatile是Java程序员必备的基础，也是面试官非常喜欢问的一个话题，本文跟大家一起开启vlatile学习之旅，如果有不正确的地方，也麻烦大家指出哈，一起相互学习~ 1.volatile的用法2.vlatile变量的作用3.现代计算机的内存模型（计算机模型，总线，MESI协议，嗅探技术）4.Java内存模型（JMM）5.并
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，运营做了一个飞天茅台的抢购活动，库存100瓶，但是却超卖了100瓶！要知道，这个地球上飞天茅台的稀
前言 本文是秒杀系统的第二篇，通过实际代码讲解，帮助你快速的了解秒杀系统的关键点，上手实际项目。 本篇主要讲解接口限流措施，接口限流其实定义也非常广，接口限流本身也是系统安全防护的一种措施，暂时列举这几种容易理解的： 令牌桶限流单用户访问频率限流抢购接口隐藏 此外，
