Redisson 专题**Redisson 简介**配置类测试redisson连接**Redisson 看门狗守护机制，实现分布式锁自动续期**可重入锁获取Redisson的分布式锁当还没执行解锁代码突然断电，redisson会不会出现死锁?加锁时指定时间自动解锁加锁时指定时间深入源码**读写锁****信号量****闭锁****分布式缓存一致性**双写模式：写入数据库后再去写入缓存失效模式：写入
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2023-08-07 22:22:13
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# Redis预减库存与超卖控制
在现代电商和股票等业务中，库存管理是至关重要的，尤其是在高并发场景下。本文将介绍如何使用Redis来实现预减库存的功能，并解决由于系统宕机所导致的超卖问题。我们将一步一步地走过这个过程，确保你能掌握每一个细节。
## 流程概述
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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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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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
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
String是Redis中最基本的数据类型，一个key对应一个value，数据结构为简单动态字符串，是可以修改的字符串，内部结构类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存分配频繁，当前字符串实际分配的空间capacity一般高于实际字符串长度len，当字符串长度小于1M时，每次扩容呈翻倍扩容，如果超过1M，扩容一次只会增加1M，最大不超过512M
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2023-05-25 10:09:35
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Redis命令字符串命令描述实例incrvalue自增1incr key-namedecrvalue自减1decr key-nameincrbyvalue自增指定整数incrby key-name amountdecrbyvalue自减指定整数decrby key-name amountincrbyfloatvalue自增一个浮点数incrbyfloat key-name amountappend
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2023-08-07 22:22:25
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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，每抢购一次对应redis中的key值增加一次，通过判断限购的数量来限制抢购，抢购成功写入成功日志
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2023-08-10 13:22:11
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目录一、超卖问题1、背景2、产生原因以及线程安全问题3、解决1.悲观锁2.乐观锁4、新的问题5、解决二、一人一单1、背景2、产生原因以及线程安全问题3、解决4、新的问题5、解决三、集群下的并发问题1、说明2、解决一、超卖问题1、背景在如双11等购物需求剧增的背景下，一个物品库存里有100件但是由于并发等问题可能会导致该物品被卖出超过100件。这就是超卖问题，他是由于库存量被高并发请求而产生的线程安
前言前面几篇博客，讲明了Redis的安装、配置和基本命令使用；以及java使用Redis操作数据、Springboot整合Redis操作数据等。本篇博客以某公众号思想为例，写结合Redis对高并发环境下，商品超卖问题的解决思路。超卖简单代码写一段简单正常的超卖逻辑代码，多个微服务同时操作同一段数据，探究出现的问题。Redis中存储一项数据信息，请求对应接口，获取商品数量信息； 商品数量信息如果大于
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2023-09-04 17:19:49
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最近打算写个专栏专门记录下遇到的一些案例解决，也算是记录一些成长的经验吧。 本篇文章背景是在完善商城秒杀系统时发现秒杀时会出现超卖问题，然后在参考一系列解决方案后决定采用Redis记录库存数目来解决，但是在其中还是出现了一些问题。1. 初解出现问题的代码块：//获取库存数目
int stock = Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get("
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2023-06-08 19:44:44
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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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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
1. 前言Redis string 类型提供了一些专门操作数值的命令，比如 INCRBY（自增）、DECRBR（自减）、INCR（加1） 和 DECR（减1） 等命令。数值操作，同样有特定的应用场景，比如常见的点赞、取消点赞、关注、取消关注等，这类和计数相关的场景都可以使用数值操作来实现。注意：此时 key 对应的 value 值是必须是一个整数，或浮点数，使用命令对这个数值进行自增或
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2023-07-06 11:16:16
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1、使用reids的 watch + multi 指令实现watch+multi解决超卖问题#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import redis
def sale(rs):
while True:
with rs.pipeline() as p:
try:
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2023-05-23 11:59:06
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一. 解决Redis缓存与数据库一致性的问题(面试题)1.实时同步[1] 对强一致要求比较高的，应采用实时同步方案。即查询缓存查询不到，再从DB查询，并保存到缓存中；更新缓存时，先更新数据库，再将缓存设置过期（建议不要去更新缓存内容，直接设置缓存过期。如果直接更新缓存内容的话有可能某一段时间为空值，这时很多用户又得同时查询数据库，很容易造成缓存雪崩。） [2] 使用Java整合Redis时可以用如
1. Redis介绍(1) 什么是Redis？ Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、支持网络、可 基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API。 它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets)
文章讨论内容秒杀类的问题一直都是web领域比较热点的问题，一个超高并发的网站需要考虑从产品、前端优化、站点部署及后端服务等等所有环节进行考虑。mysql所能抗住的写压力是一定的，高并发的web站点，你需要在数据持久化之前控制好压力，而不是把所有的请求都落到数据服务这一层。今天我不在这篇文章里讨论秒杀整体设计的问题(我也没这个资格)，我们讨论的是如何在流速已经得到控制的情况下，如何利用mysql更安
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2023-10-03 16:03:51
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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，从缓存中获取数据。在系统初始化时，将商
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2023-07-11 13:15:34
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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，
