采用synchronized进行加锁，是由jvm内部实现的 称为：内置锁。从java1.5开始，jdk api引入了新锁API 他们都继承自Lock，称为：显式锁，比如今天的主题ReentrantLock。之所以称做显式锁，主要有两点原因：1、相对于内置锁是有jvm内部实现的，显式锁是在使用java api实现的，确切的说是基于AQS实现的（对AQS的理解后面会写文章分析）；2、使用Lo
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2023-09-12 23:43:50
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# Java中如何避免重复领取优惠券
在电商平台中，用户常常会使用优惠券来享受折扣或促销活动。然而，为了避免用户重复领取同一张优惠券而导致资源浪费，我们需要在后端代码中进行相关处理。下面将介绍如何在Java中实现避免重复领取优惠券的功能。
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 未领取
未领取 --> 已领取: 领取优惠券
已领取
## Java领券并发问题
### 引言
在日常生活中，我们经常会遇到领取优惠券的场景，比如购物网站会提供各种各样的优惠券供用户领取。而在实现这一功能的过程中，我们常常会遇到并发的问题。本文将介绍Java中的领券并发问题，以及如何通过合理的代码设计和并发控制来解决这一问题。
### 问题描述
假设我们有一个电商网站，每天会发放一定数量的优惠券给用户，并且限定每个用户只能领取一张优惠券。为了
# 如何在Java中控制领券减数量
在电商平台中，经常会有优惠券的发放和使用。为了控制用户领取优惠券后的使用数量，需要在后台进行相应的逻辑控制。下面将介绍如何在Java中实现对领券减数量的控制。
## 1. 数据库设计
首先，我们需要设计数据库表来存储优惠券的信息和数量。创建一个`coupon`表，包含字段如下：
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|
Java的另一种加锁机制--ReentrantLock
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2023-06-15 08:51:26
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java高级特性增强 总结： 1、掌握多线程 2、掌握并发包下的队列 3、了解JMS 4、掌握JVM技术 5、掌握反射和动态代理java多线程增强1. java多线程基本知识1.1. 进程介绍不管是我们开发的应用程序，还是我们运行的其他的应用程序，都需要先把程序安装在本地的硬盘上。然后找到这个程序的启动文件，启动程序的时候，其实是电脑把当前的这个程序加载到内存中，在内存中需要给当前的程序分配一段独
一、背景我们日常在电商网站购物时经常会遇到一些高并发的场景，例如电商 App 上经常出现的秒杀活动、限量优惠券抢购，还有我们去哪儿网的火车票抢票系统等，这些场景有一个共同特点就是访问量激增，虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，为了避免并发问题，防止库存超卖，给用户提供一个良好的购物体验，这些系统中都会用到锁的机制。对于单进程的并发场景，可以使用编程语言
华为认证折扣券是许多华为用户都非常喜欢的福利之一。通过参加华为认证培训或者完成一些认证考试，用户可以获得各种各样的折扣券，用来购买华为产品或者参加华为活动。然而，最近一些用户反映称，他们无法领取到华为认证折扣券，让他们感到非常困惑和失望。
有用户表示，他们按照官方指引完成了相关认证培训或考试，但在领取折扣券时却遇到了各种问题。有的用户在领取过程中遇到系统错误，无法正常领取；有的用户则发现折扣券的
## Java优惠券防止并发多领实现的步骤
为了防止并发多领，我们需要借助一些机制来保证同一张优惠券只能被一个用户领取。下面是实现该功能的步骤：
步骤|操作
-|-
1|创建一个优惠券实体类
2|在数据库中创建优惠券表
3|在优惠券表中添加领取数量和剩余数量字段
4|在用户领取优惠券时进行并发控制
5|通过数据库事务保证数据一致性
接下来，我们将逐步解释每个步骤的具体操作，以及每一步需要使用
一、背景我们日常在电商网站购物时经常会遇到一些高并发的场景，例如电商 App 上经常出现的秒杀活动、限量优惠券抢购，还有我们去哪儿网的火车票抢票系统等，这些场景有一个共同特点就是访问量激增，虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，为了避免并发问题，防止库存超卖，给用户提供一个良好的购物体验，这些系统中都会用到锁的机制。对于单进程的并发场景，可以使用编程语言
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2023-07-23 12:28:39
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比如说： 有个生发洗发水100元，有个10元优惠券，每人限制领劵1张 隔壁老王，使用时间暂停来发现问题，并发领劵A线程原先查询出来没有领劵，要再插入领劵记录前暂停然后B线程原先查询出来也没有领劵，则插入领劵记录，然后A线程也插入领劵记录 老王就有了两个优惠券 问题来源核心：对资源的修改没有加锁，导致多个线程可以同时操作，从而导致数据不正确 解决问题：分布式锁 或者 细粒度分布式锁解决问
在高并发情况下如何解决单用户超领优惠券问题一. 场景描述在近期的项目里面有一个功能是领取优惠券的功能，每一个优惠券一共发行多少张，每个用户可以领取多少张： 如：A优惠券一共发行120张，每一个用户可以领取140张，当一个用户领取优惠券成功的时候，把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B)<!--减优惠券库存的SQL-->
<update id="reduceStoc
问题描述： 一个优惠券活动，用户可以领取优惠券，但是一个优惠券活动领取数量有限制，所以用户在领取的时候就需要先统计一下以领用的优惠券数量。 然后在生成这张优惠券领取记录。那么此时就会出现并发问题，当多个用户领取同一个优惠券活动的时候，他们统计的优惠券已领数量小于限定可领取数量，所以都可以执行生成 优惠券领取记录的操作，但是剩下的可领取数量可能小于这些用户数量。如何来解决这个问题呢，首先我
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2023-06-15 08:58:03
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目录1、问题抛出2、问题引发3、问题解决3.1.解决方案 1（Java 代码加锁）3.2.解决方案 2（SQL 层面解决超发） 3.3.解决方案 3（通过 Redis 分布式锁来解决问题）3.4. 解决方案 4（使用 Redis 推荐的方式）1、问题抛出问题描述：每一个优惠券一共发行多少张，每个用户可以领取多少张，如：A 优惠券一共发行 120 张，每一个用户可以领取 140
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2023-07-16 02:23:51
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背景之前工作中用了很多防并发和幂等，一般也是使用前辈们常用的手段，今天系统梳理下之前用的手段 防并发1.手段一分布式锁（redis/zk）2.请求ID作为UK，用DB兜底3.乐观锁更新争抢4.悲观锁等待 一锁二判三更新其实不管 乐观锁，分布式锁，悲观锁 都是根据全局单点锁住了操作对象就是第一步 幂等其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同幂等只是在
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2023-05-25 20:16:13
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本篇文章主要讲解下优惠券系统是如何做到高并发、高可用的对于优惠券系统来看，有两个地方，流量和并发比较高一个是领券如果出现了性价比很高的神券，限制事件段，那么在开放领券的一瞬间，很高的并发会使得优惠券压力非常大，如果优化好领券的性能，对于用户来说是非常影响体验的另一个是查询优惠券1）在用户打开app的时候，就会请求优惠券系统，有哪些可以领取的活动券，这些券是不限制任何场景的，任何人都能领取2）在用户
近日，有关“华为认证折扣券领不了了”的问题引起了广泛关注。据了解，华为认证折扣券一直是许多消费者喜爱的福利，可以在购买华为产品时享受优惠。然而，最近一些用户反映称，他们无法领取到华为认证折扣券，引起了一些困扰。
在此背景下，华为公司已经开始重视这一问题并积极进行调查。经过核实后，华为发现这是由于系统升级或者其他技术问题导致的，正在全力修复中。对于用户们来说，这无疑是一次不便之中，然而，我们也应该
“华为认证领券是真的吗”这个问题一直困扰着很多消费者，他们想知道华为认证领券的活动是否真实可信。华为认证领券是一项为了回馈用户支持和信任而开展的活动，旨在让消费者以更低的价格购买到优质的产品和服务，但究竟是否真实，还需要通过一系列的方式来验证。
首先，华为认证领券的活动一般会在官方渠道公布，比如在华为官方网站、华为商城等平台上发布相关信息。消费者可以通过访问这些官方渠道来了解活动的具体细节和规则
问题抛出在近期的项目里面有一个功能是领取优惠券的功能，问题描述：每一个优惠券一共发行多少张，每个用户可以领取多少张：如：A优惠券一共发行120张，每一个用户可以领取140张，当一个用户领取优惠券成功的时候，把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B)<!--减优惠券库存的SQL-->
<update id="reduceStock">
update c
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2023-07-17 12:15:56
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参考之前的文章优惠券秒杀功能，我们完成了基于单体或者集群项目的秒杀业务。但分析时其吞吐量并不是很高，延迟也有点高。我们来回顾一下下单流程当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤查询优惠卷判断秒杀库存是否足够查询订单校验是否是一人一单扣减库存创建订单【结构图】 其中扣减库存和创建订单两个业务是比较耗费时间
