一、现公司解决秒杀方案：1. 利用Redis原子性自增接口incr2. Redis缓存 + 异步同步数据到数据库优点：解决超卖问题，库存读写都在内存中，故同时解决性能问题。缺点：由于异步写入DB，可能存在数据不一致。另可能存在少买，也就是如果拿到号的人不真正下订单，可能库存减为0，但是订单数并没有达到库存阀值。 二、秒杀过程：Uid 和 
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2023-08-07 22:30:11
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一：实现原理：利用redis中的set命令来实现分布式锁。从Redis 2.6.12版本开始，set可以使用下列参数：SET KEY VALUE [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]EX second ：设置键的过期时间为second秒。 SET key value EX second效果等同于SETEX key second value 。 PX mill
- 功能核心点 * 经典互联网商品抢购秒杀功能- 功能api * 商品秒杀接口- 数据落地存储方案 * 通过分布式redis减库存 * DB存最终订单信息数据- api性能调优 * 性能瓶颈在高并发秒杀 * 技术难题在于超卖问题 秒杀系统功能步骤梳理- 利用 Redis 缓存incr拦截流量 - 首先通过数据控制模块，提前将秒杀商品缓存到读写分离 R
redis解决秒杀问题（单应用） 目录redis解决秒杀问题（单应用）redis实现全局唯一id生成器实现过程实现优惠卷秒杀实现下单功能解决高并发问题新需求：一人抢一票 前提了解!秒杀肯定离不开电商,那么需要了解用户下单的过程.1、当用户下单时,会把下单的信息存入一张表中,表中有一个字段用于判断该订单当前的状态.订单表CREATE TABLE `tb_voucher_order` (
`id`
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2023-09-24 18:55:32
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Redis预减库存：主要思路减少对数据库的访问，之前的减库存，直接访问数据库，读取库存，当高并发请求到来的时候，大量的读取数据有可能会导致数据库的崩溃。思路：1.系统初始化的时候，将商品库存加载到Redis 缓存中保存 2.收到请求的时候,现在Redis中拿到该商品的库存值，进行库存预减，如果减完之后库存不足，直接返回逻辑Exception 就不需要访问数据库再去减库存了，如果
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2023-08-31 10:10:56
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减库存有哪几种方式下单 当买家下单后，在商品的总库存中减去买家购买数量。下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存，这样一定不会出现超卖的情况。但是你要知道，有些人下完单可能并不会付款。付款减库存 即买家下单后，并不立即减库存，而是等到有用户付款后才真正减库存，否则库存一直保留给其他买家。但因为付款时才减库存，如果并发比较高，有可能出现买
# Redis秒杀库存解决方案
在电子商务领域，秒杀活动是一种常见的促销方式。但是，当大量用户在同一时间购买同一商品时，会给系统的库存管理带来巨大的挑战。传统的数据库往往无法满足高并发的读写需求，因此需要寻找一种高效可靠的解决方案。本文将介绍如何使用Redis来解决秒杀库存的问题，并提供相应的代码示例。
## Redis简介
Redis（Remote Dictionary Server）是一
原创
2023-07-25 18:07:43
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可能会遇到的问题高并发超卖链接暴露高可用解决办法限流：在秒杀开始之前，秒杀按钮置灰。解决超卖： 不同用户在读请求的时候，发现商品库存足够，然后同时发起请求，进行秒杀操作，减库存，导致库存减为负数。 最简单的方法，更新数据库减库存的时候，进行库存限制条件，当库存足够时才进行操作。Redis预减库存 系统初始化，把商品库存数量加载到Redis，收到秒杀请求后，Redis预减库存，如果库存已经到达临界值
# 秒杀系统中的库存管理与Redis
## 引言
随着电商行业的快速发展，秒杀活动成为了各大电商平台吸引用户的重要手段之一。然而，秒杀活动往往会带来极大的并发请求，对系统的性能和稳定性提出了极高的要求。其中一个关键问题就是如何管理商品的库存。在传统的关系型数据库中，库存的管理很容易导致性能瓶颈和数据一致性问题。因此，使用缓存数据库来管理库存成为了一种解决方案之一。本文将通过结合Java和Red
原创
2023-08-09 05:46:26
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# 如何实现“redis list 库存 秒杀”
## 概述
在实现“redis list 库存 秒杀”时，我们需要使用Redis的List数据结构来管理库存，并通过原子性操作来实现秒杀功能。本文将详细介绍整个实现过程，并给出每一步需要使用的代码。
## 流程
下面是实现“redis list 库存 秒杀”的流程:
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 初始化库存
# 科普文章：Redis并发扣库存
## 1. 背景介绍
在许多电商平台或者线下商店中，我们经常会遇到扣减库存的场景。而在高并发环境下，如何保证多个用户同时抢购同一商品时不会出现超卖现象，就成为了一个挑战。Redis是一个高性能的内存数据库，可以很好地解决这个问题。
## 2. Redis的特性
### 2.1 键值对存储
Redis采用键值对的方式存储数据，可以很方便地对数据进行读写操作。
无论是秒杀还是其他的减库存业务，一个最基本的原则就是不能超卖和少卖。物品的库存都在一个篮子里，要想不超卖，就必须得加锁控制，而对于分布式系统中，使用redis实现分布式锁也不是什么新鲜事物了。但是控制不好，即便使用redis进行分布式锁的话也有可能在高并发的情况下出现问题，比如超卖、redis连接不上等在这里使用原生的Jedis和RedisTemplate分别写了两个简单的示例，模拟300并发下，
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2023-08-24 11:12:20
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一、redis的事务介绍1、 Redis保证一个事务中的所有命令要么都执行，要么都不执行。如果在发送EXEC命令前客户端断线了，则Redis会清空事务队列，事务中的所有命令都不会执行。而一旦客户端发送了EXEC命令，所有的命令就都会被执行，即使此后客户端断线也没关系，因为Redis中已经记录了所有要执行的命令。2、 除此之外，Redis的事务还能保证一个事务内的命令依次执行而不被其他命令插入。试想
简介我们都知道秒杀是一个高并发，大量请求的场景，如果每次秒杀，我们都直接去操作数据库，校验库存，扣减库存，大量请求的话，数据库肯定扛不住，会出现各种问题。那怎么办？数据库虽然扛不住，但是redis能抗，所以我们可以使用定时任务，提前将秒杀商品的库存同步到redis中，每次秒杀请求，扣减redis中的库存，然后异步修改数据库的库存。到这里，大量请求又会出现一个问题，假如redis中某秒杀库存为1,这
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2023-10-26 14:27:05
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随着互联网的发展和消费者的需求越来越高，商品的销售也变得越来越激烈。而对于商家来说，最直观的解决方式即为促销活动。然而，促销活动也会引发一定的风险。如果处理得不当，可能会出现“抢购”活动中的库存不足等问题。本文将利用Redis实现商品秒杀，来避免这些问题的发生。技术栈本次实现采用的技术栈如下：SpringBootRedisMybatis-plusVue功能实现步骤在实现商品秒杀之前，我们需要先准备
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2023-10-16 15:00:48
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Redis69.3）Redis的事务秒杀案例9.3.1）解决计数器和人员记录的事务操作秒杀主要包括两个操作：1）商品库存 - 1 2）秒杀成功的该用户加到秒杀成功者清单里 9.3.2）不考虑并发的秒杀案例实现新建工程 Seckill ，这是一个WEB工程创建页面：index.jsp<%@ page language="java" contentType="text/html; ch
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2023-09-27 10:58:02
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前言如果你第一次接触秒杀，可能还不太理解，库存100件就卖100件，在数据库里减到0就好了，这有什么麻烦的?理论上是这样，但是具体到业务场景中就没那么简单了。今天就聊聊减库存的设计，之后以高可用方案来结束秒杀设计的全部内容。一、秒杀中的减库存减库存操作一般有如下几个方式：1.下单减库存：下单后，在商品的总库存中减去购买数量，下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库
先看看秒杀接口的源代码:@RequestMapping(value="/{path}/do_miaosha",method=RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public Result<Integer> doMiaosha(Model model,MiaoshaUser user,
@RequestParam(value="goodsId",
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2023-08-23 15:34:36
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# 秒杀场景下的Redis库存管理
秒杀活动是电商平台常见的促销方式，但是由于短时间内会有大量用户同时抢购同一商品，很容易导致库存不足或者超卖等问题。为了解决这个问题，我们可以利用Redis作为库存管理工具来进行秒杀活动的库存控制。
## Redis库存管理的优势
1. **高性能**：Redis是一个内存数据库，读写速度非常快，能够支持高并发场景下的库存操作。
2. **原子性操作**：R
2022黑马Redis跟学笔记.实战篇 五4.5 Redis实现秒杀优化4.5.1 基于Redis实现秒杀减库存6.1 秒杀优化-异步秒杀思路4.5.2 基于Redis的一人一单限制4.5.3 基于阻塞队列的异步下单4.6 秒杀的异步优化4.6.1.基于消息队列的异步下单思路4.6.2.基于List结构的消息队列4.6.3.基于PubSub的消息队列4.6.4.基于stream的消息队列4.6.
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2023-07-26 16:18:24
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