抢购场景完全靠数据库来扛，压力是非常大的，我们在最近的一次抢购活动改版中，采用了redis队列+mysql事务控制的方案，画了个简单的流程图： 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯
# 如何避免Java中的超卖问题
在并发编程中，超卖是一个常见的问题。超卖指的是一个资源被多个线程同时访问或修改，导致出现错误或不一致的情况。在Java中，可以通过使用同步机制来避免超卖问题。
## 背景
假设有一个库存系统，多个线程同时尝试减少库存数量，如果不加以控制，可能会导致超卖问题。例如，当库存数量为1时，两个线程同时减少库存数量，可能会导致库存数量变为负数。
## 解决方案
为
原创
2024-02-29 05:10:57
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文章目录什么是秒杀经典秒杀问题1.如何防止超卖？2.如何防止恶意请求？3.如何提高系统的并发能力？4.如何保证数据的一致性？你如何设计一个秒杀系统1. 系统架构设计2. 数据库设计3. 秒杀流程设计4. 安全性设计总结 什么是秒杀秒杀是一种特殊的电商营销活动，通常指在一个短暂时间内，以极低的价格售卖限量商品的一种销售模式。秒杀活动通常会吸引大量用户参与，因此需要系统具备高并发、高可用和高性能等特
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2023-12-25 10:44:48
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一、分析在商品库存管理中，超卖是指销售数量超过了实际库存数量的情况。这在电商和其他零售业务中是一个常见的问题。为了防止和解决超卖问题，可以采取以下策略：数据库级别的锁定: 使用数据库的乐观锁或悲观锁来确保在读取和更新库存量时的数据一致性。这可以确保在并发操作中，只有一个操作可以成功修改库存。减少数据库的读写延迟: 使用如Redis这样的内存数据库来缓存库存数据，从而加速读写操作。但需要注意的是，缓
相信很多同学都听说过分布式锁，但也仅仅停留在概念的理解上，这篇文章会从分布式锁的应用场景讲起，从实现的角度上深度剖析redis如何实现分布式锁。一、超卖问题我们先来看超卖的概念： 当宝贝库存接近0时，如果多个买家同时付款购买此宝贝，或者店铺后台在架数量大于仓库实际数量，将会出现超卖现象。超卖现象本质上就是买到了比仓库中数量更多的宝贝。本文主要解决超卖问题的第一种，同时多人购买宝贝时，造成超卖。测试
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2023-08-05 00:51:42
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摘要：本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第六篇，本篇博文我们将进入整个秒杀系统核心功能模块的代码开发，即“商品秒杀”功能模块的代码实战。内容：“商品秒杀”功能模块是建立在“商品详情”功能模块的基础之上，对于这一功能模块而言，其主要的核心流程在于：前端发起抢购请求，该请求将携带着一些请求数据：待秒杀Id跟当前用户Id等数据；后端接口在接收到请求之后，将执行一系列的判断与秒杀处理逻辑，最终将
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2024-02-05 14:01:17
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库存超卖问题针对秒杀建议选择下单扣库存的方式：首先查询redis缓存库存是否充足先扣库存再落订单数据，可以防止订单生成了没有库存的超卖问题扣库存的时候先扣数据库库存，再扣减redis库存，保证在同一个事务里，无论两者哪一个发生了异常都会回滚。有一个问题是可能redis扣成功了由于网络问题返回失败，事务回滚，导致数据库和缓存不一致，这样实际少卖了，可以放到下轮秒杀去。库存超卖问题是有很多种技术解决方
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2023-06-03 22:01:57
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# Redis 如何避免超卖问题的方案
## 引言
在电商平台中，超卖问题是一种常见且棘手的现象，尤其在面对高并发下的商品库存管理时。超卖不仅影响用户体验，还可能导致公司信誉的下降。因此，必须采取有效的方法来避免这一问题。本文将介绍如何利用 Redis 来解决超卖问题，并提供相关的代码示例和流程图。
## 方案设计
我们将定义一个电商场景，以下是解决超卖问题的基本思路：
1. 使用 Re
1 悲观锁解决方案 悲观锁，也就是在修改数据的时候，采用锁定状态，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。可以采用redis队列+mysql事务控制的方案，下面是流程图： mysql的执行代码：beginTranse(开启事务)
try{
//quantity为请求减掉的库存数量
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2023-09-11 22:52:57
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所谓SQL注入式攻击，就是攻击者把SQL命令插入到Web表单的输入域或页面请求的查询字符串，欺骗服务器执行恶意的SQL命令，对于这种行为，我们应该如何制止呢？本文将介绍一种方法，希望可以帮助有需要的朋友 - 1.什么是SQL注入 所谓SQL注入式攻击，就是攻击者把SQL命令插入到Web表单的输入域或页面请求的查询字符串，欺骗服务器执行恶意的SQL命令。在某些表单中，用户输入的内容直接用来构造（或
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2024-08-25 14:45:49
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# 如何避免超卖Java的方案
在现代电商和在线预订系统中，超卖（Overbooking）是一个常见的问题，它指的是由于并发访问和库存管理不当，导致用户在下单时能够购买到已售罄的商品。在本文中，我们将探讨如何通过合理的设计和代码示例来避免 Java 中的超卖问题。
## 1. 理解超卖的原因
超卖的问题通常出现在以下几种情况下：
- **并发访问**：多个用户几乎同时购买相同的库存商品。
-
由秒杀引发的一个问题秒杀最大的一个问题就是解决超卖的问题。其中一种解决超卖如下方式： update goods set num = num - 1 WHERE id = 1001 and num > 0 我们假设现在商品只剩下一件了，此时数据库中 num = 1；但有100个线程同时读取到了这个 num = 1，所以100个线程都开始减库存了。但你会最终会发觉，其实只有一个线程减库存成功，其
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2024-07-20 07:03:39
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抢购场景完全靠数据库来扛，压力是非常大的，我们在最近的一次抢购活动改版中，采用了redis队列+mysql事务控制的方案，画了个简单的流程图： 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的
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2023-07-30 14:23:07
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# Java如何解决商品超卖问题
## 引言
在电商平台中，商品超卖是一个常见的问题。当多个用户同时购买同一商品时，如果不加以限制，可能会导致商品库存不足，造成超卖的情况。本文将介绍如何使用Java解决商品超卖问题，并通过一个实际的示例来说明。
## 问题分析
在分析商品超卖问题之前，我们先了解一下典型的商品库存管理方式。一般情况下，商品的库存数量会存储在数据库中，并且在用户购买商品时，会
原创
2023-08-20 05:43:36
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# 实现“Redis 乐观锁避免商品超卖”
## 简介
在高并发场景下，商品超卖是一个常见的问题。Redis 作为一种高性能的内存数据库，可以用来解决这个问题。本文将介绍如何使用 Redis 的乐观锁机制来避免商品超卖。
## 流程概述
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 检查库存
检查库存 --> 下单
下单 -
原创
2023-11-26 03:27:39
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目录：1. 线程间的数据竞争2. synchronized 关键字2.1 synchronized 实现原理2.1 synchronized 方法锁、对象锁、类锁3. 锁（Lock）3.1 java.util.concurrent.locks.Lock 接口3.2 可重入3.3 可中断3.4 设置等待时间 & 公平锁4. 死锁5. 线程间通讯 1. 线程间的数据竞争在使用多线程编程时，线
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2023-08-19 20:59:43
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# Java超卖现象的避免方案
在电商系统中，超卖现象是一种常见的并发问题，指的是系统在库存不足的情况下，仍然允许用户下单，导致库存数量出现负值或超出实际可售数量。本文将讨论如何通过 Java 编程避免超卖现象，并提供具体的解决方案和代码示例。
## 问题定义
假设我们有一个电商平台，用户可以通过下单购买商品。每个商品都有一个固定的库存。若多个用户在同一时间查询并购买相同商品，容易导致超卖现
作者：叁滴水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，最后却弄巧成拙。一、如何防止超卖在防止超卖的逻辑编写时，加锁这个思路是没有问题的，但是要加什么锁，锁哪一段逻辑就成为了问题。1、思路1 3、思路3update t_goods
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2023-09-07 15:54:38
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背景在公司里面我负责的是积分商城一块，里面的积分商品也跟其它商品一样，超卖是绝对不可以的。。。。刚接手到积分商城我刚来的时候，积分商城已经有了自家优惠券的功能，整个商城就2件商品：满5减1+满10减2.
我要做的第一个功能就是添加新的功能：第三方优惠券（其实就是跟我饿了么什么的一样啦）。自家的优惠券是通过模版生成的，给用户一个兑换码；第三方优惠券是从数据库里拿的（第三方给的），同样是给用户一个兑换
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2024-01-30 01:34:03
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在秒杀系统设计中，超卖是一个经典、常见的问题，任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难点。一、问题描述在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时，先查询商品库存，再修改商品库存，会出现资源竞争问题，导致库存的最终结果出现异常。问题： 当商品A一共有库存15件，用户甲先下单10件，用户乙下单8件，这时候库存只能满足一个人下单成功，如果
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2023-11-02 10:46:11
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