引言运维的同事常常遇到这么四个问题：Nova 如何统计 OpenStack 计算资源？为什么 free_ram_mb, free_disk_gb 有时会是负数？即使 free_ram_mb, free_disk_gb 为负，为什么虚拟机依旧能创建成功？资源不足会导致虚拟机创建失败，但指定了 host 有时却能创建成功？本文以以上四个问题为切入点，结合 Kilo 版本 Nova 源码，在默认 Hyp
# 背景当前公司内部使用的虚拟机，主要为共享型实例。共享型实例在物理CPU上采用超卖机制，如超卖3倍到超卖5倍。共享型实例采用非绑定CPU调度模式，每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上，不同实例vCPU会争抢物理CPU资源，并导致高负载时计算性能波动不稳定，但是每台实例的成本相对来说较低。 随着企业内部对虚拟化性能的要求日益提高，共享型实例的这种不稳定性，已不能满足
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2023-10-21 16:42:45
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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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# 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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原创
2024-09-30 03:21:15
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OpenStack Cinder超分比的描述
在OpenStack环境中，Cinder作为块存储服务，面临超分比的问题。超分比指的是物理存储资源被虚拟化后超过其原有的容量限制，合理的超分比配置是确保虚拟机性能与数据安全的关键。如何处理这一问题，是OpenStack使用者必须面对的挑战。
### 环境准备
在解决Cinder超分比问题之前，需要准备一个合适的环境。以下是依赖组件和安装指南：
# OpenStack CPU超分比
在使用OpenStack管理虚拟机资源时，CPU的超分比是一个重要的概念。超分比是指虚拟机所使用的CPU时间相较于物理CPU资源的比例。合理设置CPU超分比可以提高资源利用率，同时保证虚拟机性能。
## 什么是CPU超分比？
CPU超分比是指虚拟机实际使用的CPU时间与物理CPU资源的比例。当虚拟机的CPU超分比为1时，表示虚拟机可以使用物理CPU的全部
原创
2024-04-10 05:54:51
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摘要OpenStack从2010年开源至今，已经走过8个年头，其正在进入主流企业市场，但该项目依然面临较难部署和管理的老问题。有一点是毫无疑问的，那就是OpenStack保持着高速增长的态势，超过585家企业，接近4万人通过各种方式支持着这个超过2000万行的开源项目的持续发展。ZStack项目初始于2015年，相对OpenStack要年轻很多，由于其具有易用、稳定、灵活、超高性能等特点，迅速
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2023-10-13 21:26:03
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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
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2023-11-13 16:13:54
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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
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2023-11-14 18:56:44
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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
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2024-04-03 15:31:39
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编者按：昨日，OpenStack迎来了十周年Ussuri版本的发布！Ussuri进行了许多改进优化，并提供了许多新功能，为OpenStack基础架构这些功能可以增强基础架构和租户空间中的OpenStack。其中包括围绕OVN的稳定工作以及对Cyborg项目与Nova的合作加深。此外，这一版本所有服务都将转向Python3的怀抱，并且在Train版本的基础上进行了多项更新。值此Ussuri版本发布之
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2023-11-08 22:22:16
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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
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2023-11-21 13:01:30
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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
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2023-11-16 19:51:59
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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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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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（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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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
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2024-02-21 16:36:27
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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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