本文基于kubernetes 1.5.2版本编写概念 Deployment（中文意思为部署、调度）提供了一种更加简单的更新RC和Pod的机制，K8S版本1.2实现的。通过在Deployment中描述所期望的集群状态，Deployment Controller会将现在的集群状态在一个可控的速度下逐步更新成所期望的集群状态。Deployment主要职责同样是为了保证pod的数量和健康，90%的功能与R
开始kuebernetes安装首先关闭centos7的防火墙安装etcd和kubernetes软件修改配置文件启动服务创建我们集群服务创建我们的RC文件创建redis-slave服务创建php服务kubernetes的详细理解Nodekubelet自注册kubelet手动注册PodLabelReplication ControllerRCServiceVolume存储卷EmptyDirhostP
Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理应用程序容器。在Kubernetes中，资源调度是一个非常重要的问题。资源超配（Resource Oversubscription）是指在容器集群中，为了尽可能地提高资源利用率，允许给Pod分配的资源超过实际物理节点的资源，并且依赖于资源管理策略进行调度和管理。本文将向刚入行的小白介绍如何在Kubernetes中
一、超买超卖型指标顺势指标（CCI）
CCI = talib.CCI(high, low, close, timeperiod=14)
资金流量指标（MFI）
MFI = talib.MFI(high, low, close, volume, timeperiod=14)
动力指标（MTM）
n 一般取12
def MTM(close, n):
mtm = []
for i i
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2023-09-17 11:24:24
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kubernetes资源监控一.Metrics-Server简介二.Metrics-Server部署三.图形工具Dashboard部署 一.Metrics-Server简介Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器，用来替换之前的heapster。容器相关的 Metrics 主要来自于 kubelet 内置的 cAdvisor 服务，有了Metrics-Server之后，用户就可以通
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2023-09-28 00:54:24
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一、测试内存限制1.1 环境准备 名词说明：limits： 容器能使用资源的最大值 requests： 容器使用的最小资源需求 LimitRange： 用来给Namespace增加一个资源限制，包括最小、最大和默认资源 LimitRange 的规则限定在 K8S namespace当前线上业务使用default namespace，且未设置LimitRangeName: defau
# 如何实现“超卖”系统：Java 实践
在现代电商系统中，超卖（Over-selling）是一个常见但复杂的业务需求。超卖允许商家在有限的库存中，接受超出实际库存量的订单，从而对外销售更多商品。这种实现往往涉及到多个环节，包括库存管理、订单处理等。为了帮助新手开发者了解如何实现这一功能，本文将进行详细的步骤解析。
## 实现流程概述
在实现超卖系统的过程中，我们会按照以下步骤进行：
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资源 Quota在生产中我们还会遇到一个场景：假如集群是由多个人同时提交的，或者是多个业务同时在使用，我们肯定要限制某个业务或某个人提交的总量，防止整个集群的资源都会被使用掉，导致另一个业务没有资源使用。Kubernetes 给我们提供了一个能力叫：ResourceQuota 方法。它可以做到限制 namespace 资源用量。具体的做法如上图右侧的 yaml 所示，可以看到它的 spec 包括了
目录超卖问题问题：先校验产品库存，再更新库存解决方案一：乐观锁版本号模式解决方案二：乐观锁，更新后库存大于0问题：为什么不使用悲观锁来解决？总结 超卖问题秒杀往往伴随着高并发，一个处理不好就会出现超卖问题问题：先校验产品库存，再更新库存 线程1先校验库存，余100，在线程1未来得及更新库存时，线程2进来校验库存，还是余100，然后两个线程都能更新库存，导致最终结果超卖解决方案一：乐观锁版本号模式
上次介绍了MACD的用法，今天讲一讲KDJ的用法一、KDJ：超买超卖信号指标KDJ指标由K、D、J三条指标曲线组成，其中波动最大的是J值，K值次之，D值最为平滑。如图中，K值为黄线，D值为蓝线，J值为紫线。KDJ指标比较独特，因为它有取值范围，K、D、J值都处于0-100之间，所以在大体上就可以先简单地划分一下：1.超买区：K、D、J这三值在80以上为超买区，是卖出信号。2.超卖区：K、D、J这三
KDJ指标中文名为随机指标(Stochastics)，最早起源于期货市场。由美国的乔治*莱恩(George Lane)博士所创，它是波动于0—100之间的超买超卖指标，由K、D、J三条曲线组成，其中J值可靠性最差，因为它敏感性太强，K值次之，D值稍稳定些。在设计中综合了动量指标、强弱指数和移动平均线的一些优点，在计算过程中主要研究高低价位与收盘价的关系，即通过计算当日或最近数日的最高价、最低价及收
摘要：本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第十二篇，本篇博文我们将借助压力测试工具Jmeter重现秒杀场景（高并发场景）下出现的各种典型的问题，其中最为经典的当属“商品库存超卖”的问题，在本文我们重现这种问题，并对问题进行分析！内容：一个正规的、声称能承受高并发请求的系统的背后应该经历了一些不为人知的经历，这个秒杀系统也是如此，一般而言，这些经历都是比较残酷的，在本文中我们将重现出这样的经
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2023-08-06 13:14:18
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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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超卖现象：1.不同的很多用户，发出请求10个，但是只有5个商品，同一时间访问2.同一用户，在10个商品时，发出2个请求，在stock都成功 第一种：当读库存的时候，正常还有1个，于是2个用户都来就买，就超卖了。1.update的时候加一个限制条件，count>12. 所谓超卖现象举例：比如某商品的库存为1，此时用户1和用户2并发购买该商品，用户1提交订单后该商品的库存被修
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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文章目录代码分析并解决超卖问题主从锁失效问题如何解决加锁后如何提升效率缓存、数据库双写不一致问题如何解决补充：数据库的校验 案例是从诸葛老师那边看来的，感觉这些分析的过程，让人受益良多，特此总结并加上一些自己的理解，做篇记录。 这是段从redis获取库存数量，当库存数量大于0时，库存减1 并将新的库存值设置回redis的代码代码分析并解决超卖问题Q1: 这段代码有问题吗？ A1: 在高并发的场
文章目录一、超卖现象举例1：产生原因图解解决办法1解决办法1的代码实现代码:超卖现象举例2产生原因图解解决方法方法1：1方法2： 加锁 synchronized解决方法2方法3： 加锁 reentrantlock(并发包里的锁，可重入锁) 一、超卖现象举例1：某商品库存数量10件，结果卖出了15件。商品的卖出数量超出了库存数量，这肯定不行。产生原因图解解决办法1解决办法1的代码实现首先有3张表，
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2023-10-16 23:19:13
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订单业务中的重要问题：超卖问题的解决方案我在做过的一些项目中都涉及到了订单的业务，如果你的项目中有关于订单的业务模块，那肯定说明你的项目中有卖商品的功能，所以有买卖场景就面临一个很常见的一个问题，那就是超卖问题，下面我就整理一下我在做项目的时候使用的一种很好用的解决方案来避免出现超卖问题。什么是超卖问题，以及超卖问题是如何产生的？超卖问题，通俗的来说就是我们商家只有100件库存但是卖出去了100+
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2023-09-02 09:17:21
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（一）、使用伪代码解决单体应用中超买超卖的问题问题的引出：有三张表，分别为商品表、库存表、订单表。 首先使用Java代码去处理用户下订单public class Shopping {
@Transactional(rollbackFor = "Exception.class")
public void 购买（商品ID，购买数量）{
//首先查看商品库存
int 库存数量 = se
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2023-08-10 09:58:37
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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
