# 商品秒杀防止超卖的机制与实现：Redis的运用
## 引言
在电商平台上，商品秒杀是一个非常吸引消费者的活动。然而，秒杀活动中常常会出现“超卖”的现象，导致消费者付款后却无商品可发，这不但影响了顾客体验，还可能对商家信誉造成损害。为了解决这个问题，开发者们常常使用 Redis 作为缓存方案来控制秒杀活动的库存。这篇文章将探讨如何使用 Redis 来防止超卖，并提供相关的代码示例。
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原创
2024-09-27 07:34:53
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# Redis秒杀防止超卖配置
## 介绍
在电商等高并发场景中，秒杀活动是一种常见的促销方式。然而，由于高并发的情况下，商品数量有限，很容易出现超卖的问题。为了解决这个问题，我们可以使用Redis来实现秒杀防止超卖的功能。
Redis是一种基于内存的数据存储系统，具有高性能和高并发的特点。我们可以利用Redis的原子操作和事务的特性，来确保秒杀过程中的数据一致性和可靠性。
在本篇文章中，
原创
2023-09-20 12:48:46
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redis的队列来实现。将要促销的商品数量以队列的方式存入redis中，每当用户抢到一件促销商品则从队列中删除一个数据，确保商品不会超卖。这个操作起来很方便，而且效率极高 Redis是一个分布式key-value缓存系统，value支持多种数据结构，这里value可以选择两种类型，String（或者hash）：主要用于记录商品的库存，对商品减库存。Set集合（这里不要用list集合，list集合
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2023-11-15 10:40:42
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所谓库存超卖是指在并发量大的情况下，卖出去的商品数量比实际库存多，如秒杀系统 1、超卖举例： 总库存：4个商品 ； 请求人：a、1个商品 b、2个商品 c、3个商品 伪代码： select 库存数量 from 库存表 where 商品id=XXX; if 库存数量-扣减库存数量 update 库存表 set 库存数量=库存数量-扣减商品数量 where 
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2023-11-30 10:56:32
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抢购是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个：1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少(“超卖”问题)对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。重点在于第二个问题，我们看看下面一种常规的实现代码：require('predis/src/Autoloader.php');
$redis = new Predis\Cli
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2023-09-02 21:24:18
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# Java秒杀防止超卖
在电商平台的秒杀活动中，由于商品数量有限，可能会出现超卖的情况，即同一件商品被多人购买。为了避免这种情况的发生，我们需要在系统设计中加入一些措施来保证秒杀活动的顺利进行。
## 为什么会出现超卖问题？
秒杀活动通常会在短时间内吸引大量用户参与，而且商品数量有限，可能会造成系统瞬时压力增大。如果系统设计不当，就有可能导致超卖问题的发生。比如用户A和用户B同时购买同一件
原创
2024-05-18 06:24:12
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秒杀活动在电商领域越来越常见，其背后涉及的技术实现和效能管理却常常被忽视。在这种活动中，若不加以策划和考虑，便容易导致库存超卖，给企业带来巨大的经济损失。因此，如何防止“秒杀超卖”的问题成为了众多开发者关注的焦点。本文将详细展示解决这一问题的过程。
## 协议背景
### 关系图
```mermaid
erDiagram
SECKILL_EVENTS {
string
一、刚来公司时间不长，看到公司原来的同事写了这样一段代码，下面贴出来：1、这是在一个方法调用下面代码的部分： 1. if (!this.checkSoldCountByRedisDate(key, limitCount, buyCount, endDate)) {// 标注10：
2. throw new ServiceException("您购买的商品【" + commodityTitle
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2023-08-18 10:56:23
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优质文章，及时送达作者：涛哥谈篮球问题描述在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题；还有就是抢购时会出现大量用户的访问，如何提高用户体验效果也是一个问题，也就是要解决秒杀系统的性能问题。本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。总体思路就是要减少对数据库的访问，尽可能将数据缓存到Redis缓存中，从缓
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2023-07-07 15:37:47
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1：解决思路将活动写入 redis 中，通过 redis 自减指令扣除库存。2：添加 redis 常量commons/constant/RedisKeyConstant.java seckill_vouchers("seckill_vouchers:","秒杀券的 key"),3：添加 redis 配置类
4：修改业务层废话不多说，直接上源码1：秒杀业务逻辑层@Service
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2023-09-08 23:10:29
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## tp5 redis秒杀防止超卖实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(初始化 Redis) -->B(判断库存)
B --> C{库存是否充足}
C --> |是| D(减少库存)
C --> |否| E(返回库存不足)
D --> F(生成订单)
F --> G(返回秒杀成功)
```
### 表格
原创
2023-12-04 04:58:39
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最近业务试水电商，接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀，讨论电商，这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。ps：进入正文前先说一点个人感受，之前看淘宝的ppt感觉都懂了，等到自己出解决方案的时候发现还是有很多想不到的地方其实都没懂，再次验证了“细节是魔鬼”的理论。并且一个人的能力有限，只有大家一起讨论才能想的更周全，更细致。好了，闲话少说，下面进入正文。 一、秒杀带来了
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2023-12-11 10:57:36
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# Java秒杀如何防止超卖
秒杀活动是电商平台常见的一种促销活动，它通过限时限量的销售方式吸引用户，但同时也面临着一个严峻的问题，即超卖问题。超卖问题指的是在有限的库存下，用户购买的数量超过了实际库存数量，导致订单无法正常履行的情况。
为了解决超卖问题，需要在系统的设计和实现中考虑以下几个方面：
1. 数据库中库存的设计
2. 秒杀接口的并发控制
3. 订单的生成和库存的更新
下面将逐个
原创
2023-08-16 11:24:05
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# 实现Java秒杀模式防止超卖
作为经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Java秒杀模式并避免出现超卖的情况。首先，让我们来看一下整个实现的流程。
### 流程表格
| 步骤 | 动作 |
| :--- | :--- |
| 1 | 用户点击秒杀按钮 |
| 2 | 检查库存是否足够 |
| 3 | 减少库存 |
| 4 | 创建订单 |
| 5 | 返回秒杀成功信息 |
现在让我们逐步介
原创
2024-06-23 05:48:03
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文章目录前言一、超卖是什么？二、实现步骤1.引入依赖2.代码实现三、测试1.使用测试工具测试四、总结 前言目前基本上的电商业务都会有购买商品多人同时购买或者秒杀业务场景，这里介绍在这种业务场景下如何防止出现商品超卖的现象。一、超卖是什么？当商品库存接近0时，此时多个买家同时下单付款购买同一商品，买家成功购买的商品数量大于商品库存数量，将会出现超卖现象，超卖现象本质上就是买到了比仓库中的数量更多的
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2024-07-18 20:46:19
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本文实例讲述了PHP+redis实现的限制抢购防止商品超发功能。分享给大家供大家参考，具体如下：redis不仅仅是单纯的缓存，它还有一些特殊的功能，在一些特殊场景上很好用。redis中key的原子自增incrby和判断key不存在再写入的setnx方法，可以有效的防止超发。下面使用两个不同的方式来说明利用redis做商品购买库存数量限制。业务场景很简单，就是限制抢购5个商品，模拟并发请求抢购商品，
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2023-08-11 11:32:32
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https://github.com/qiurunze123/miaosha1.如何解决卖超问题--在sql加上判断防止数据边为负数 --数据库加唯一索引防止用户重复购买--redis预减库存减少数据库访问 内存标记减少redis访问 请求先入队列缓冲，异步下单，增强用户体验利用CDN和浏览器缓存进行一级流量拦截 秒杀前因为用户不断刷新商品详情页，我们可以将该页面上的元素尽量静态化处理，
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2024-03-03 22:08:37
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redis的incr、decrRedis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一。 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作。 如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。 本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。 数字值在 Redis 中以字符串的形式保存。注意要设置序列化方式为StringRedi
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2023-11-16 19:51:59
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秒杀超卖问题前言1. 每次都自减2. 先判断再自减最后总结 前言关于秒杀的设计，网上的讨论很多，良莠不齐，但大多会有这几个共识。将流量挡在前端，可以用nginx+redis+lua限流库存提前预热到redis当中，在redis中减库存减库存之后，发送消息到队列，后续动作消费队列，减轻对数据库的压力为解决超卖问题，扣库存的操作用redis分布式锁，升级版就是将单个redis库存分成多个，相当于分段
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2023-08-11 21:22:23
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腾讯一面（支付）1.jqc的介绍 2.如何确保多台机器不会重复消费 3.如何确保消费了反馈失效问题（用事务管理，先储存再消费，失败就回滚） 4.如何防止数据库单点问题 8.paxos算法 9.raft算法 10.spring的aop实现 11.三种操作,a:++,b:–,c:/2(只能偶数)，求i变1的最少次数 12.人才培养（轮流尝试，提出任务，鼓励实现） 13.没有深度的广度没有意义，由广变宅
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2024-01-23 16:48:53
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