问题：一件商品只有100个库存，现在有1000或者更多的用户来购买，每个用户计划同时购买1个到几个不等商品。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。 1.不多发 2.不少发 下单涉及的一些步骤 1.下单 2.下单同时预占库存 3.支付 4.支付成功真正减扣库存 5.取消订单 6.回退预占库存 什么时候进行预占库存 方案一：加入购物车的时候去预占库存。 方案二...
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2021-07-16 16:42:43
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问题：一件商品只有100个库存，现在有1000或者更多的用户来购买，每个用户计划同时购买1个到几个不等商品。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。 1.不多发 2.不少发 下单涉及的一些步骤 1.下单 2.下单同时预占库存
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2022-02-17 11:34:48
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package jedis;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.params.SetParams;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
import java.util.UUID;
/**
* @author mawt
* @desc
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2024-04-10 04:54:03
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“上一篇文章我们聊了聊Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理，如果有不了解的兄弟可以看一下：《拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁实现原理》。今天就给大家聊一个有意思的话题：每秒上千订单场景下，如何对分布式锁的并发能力进行优化？背景引入首先，我们一起来看看这个问题的背景？前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题：假如
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2024-06-13 06:14:37
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文章目录一、缓存方案1.1 引入缓存二、实战-获取商品详情信息（zk分布式锁+本地缓存+Redis）2.1 现在有什么问题了？问题一：数据压缩问题二：并发带来的多次访问数据库问题2.2 加入分布式锁:2.2.1 Redis实现分布式锁优化后代码2.2.2 ZK分布式锁实现引入本地缓存LocalCache （解决Redis网络IO问题）优化后的代码2.3 ZK分布式锁原理2.4 如何保证数据一致性
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2024-10-18 10:54:56
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简单库存场景的数据库实现一般来说，从数据库层面讲，库存业务会分为两步，第一步是插入一条记录到扣减明细表inventory_detail，第二步是对库存扣减表inventory的一条记录进行扣减，这两步往往是在一个事务中实现的。 数据库业务架构图如下，所有的请求均发往同一个Database。从上文的架构图不难看出，所有的商品的库存信息都存在单一的表和库里，当商品种类繁多或者业务
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2024-04-16 16:04:12
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目录扣减库存需要注意的点方案一： 纯mysql扣减实现原理实现优点缺点MYSQL架构升级读写分离再次升级代码实现：方案二：缓存实现扣减方案三：数据库+缓存顺序写的架构扣减流程总结扣减库存的操作节点下单减库存付款减库存预扣减库存防范恶意用户小结 高并发场景下，商品展示页上面的信息，除了库存的其他信息属于静态数据，静态数据是可以缓存的。动态数据只有库存。 电商项目对并发数据处理要求较高。 扣减库
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2023-08-29 10:05:51
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引子： 高并发是互联网应用的一大特点，也是互联网应用不可避免的一个问题；比如 淘宝双11购物狂欢节，京东618购物促销节，12306春节火车票，促销，秒杀等；解决高并发问题是一个系统工程，需要站在全局高度统筹谋划，从多个角度进行架构设计，在实践中，我们探索、总结和提炼出来了很多应对高并发的方案或者说手段，分别如下：***A.硬件解决方案： 方式一： 单体应用----单体应用也叫集中式应用； 产品或
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2023-09-18 19:36:23
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高并发能帮支持快速处理大量执行任务，提高代码的执行效率，以下是在日常开发中常见的高并发方式多线程（Threading） Python 的 threading 模块可以非常容易地创建和管理线程。线程共享内存空间，这意味着它们可以更高效的进行I/O操作。但是，由于Python的全局解释器锁（GIL），同一时刻只允许一个线程执行Python字节码。因此，多线程在CPU密集型任务上效果不佳，但适用于I/O
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2024-09-27 10:48:30
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扣减库存（高并发更新数据库都可使用） 对于“秒杀”活动，一般公司都是不允许商品超卖的，例如我司短信平台不允许客户超额消费。一旦超出即会造成损失。如果被恶意流量利用，则损失巨大。扣减的方式为了不超卖，扣减常用以下三种方式：下单后扣减库存：这种扣减方式最简单，也最好理解，但是存在用户下单后不付款，特别是被恶意用户利用“秒杀器”大量抢购商品，但是不支付。如果是这种情况，那商家就无法达到真正目的，且用户无
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2024-04-01 16:12:26
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背景：众所周知，高并发情况下，对于库存的操作要格外小心，处理不当可能导致库存超扣，带来不必要的损失。超扣原因：多并发一起读，发现库存均为1，然后各扣各的，最终库存为负。 方法：1. 悲观锁：认为要超扣，提前防止select num from product where xxx for update; 只允许单线程读取。缺点：阻塞问题，导致其他线程等待 2.乐观锁：认为
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2023-06-13 11:05:59
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并发指在宏观上的同一时间内同时执行多个任务。为了满足这一需求，现代的操作系统都抽象出 线程 的概念，供上层应用使用。这篇博文不打算详细展开分析，而是对java并发中的概念和工具做一个梳理。 沿着并发模型、并发要解决的问题、基本工具、衍生工具这一思路展开。<!-- more -->线程首先线程是什么？线程是由OS抽象并实现的，我们知道OS的职责是管理并合理分配硬件资源
一，常见的下单途径Web网站下单手机Wap下单打电话到呼叫中心下单(少见)如果采用常见的单数据库来存储的话，随着订单量的增加，单库的写压力增大，造成数据库服务器性能降低，一般会采用分库来缓解数据库服务器的压力，分库就分成不同的几个订单数据库，Web来源订单，存入Web订单库；手机Wap来源，存入Wap订单库等。最后再将这几种类型的数据库同步到订单主库中。在同步到订单主库的时候，首先电商网站一般用订
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2023-11-14 10:29:39
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前言之前一直有小伙伴私信我问我高并发场景下的订单和库存处理方案，我最近也是因为加班的原因比较忙，就一直没来得及回复。今天好不容易闲了下来想了想不如写篇文章把这些都列出来的，让大家都能学习到，说一千道一万都不如满满的干货来的实在，干货都下面了！介绍前提：分布式系统，高并发场景商品A只有100库存，现在有1000或者更多的用户购买。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。预期结果：1.不超卖 2.不少卖
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2023-12-04 15:11:56
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一、HashMap 基本实现（JDK 8 之前）
HashMap 通常会用一个指针数组（假设为 table[]）来做分散所有的 key，当一个 key 被加入时，会通过 Hash 算法通过 key 算出这个数组的下标 i，然后就把这个 <key, value> 插到 table[i] 中，如果有两个不同的 key 被算在了同一个 i，那么就叫冲突，又叫碰撞，这样会在 t
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2023-10-31 20:31:18
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聊聊高并发下库存加减那些事儿
背景
一般在日常开发中经常会遇到打折促销，秒
背景:做电商网站，经常会有各种秒杀和热门商品，所以高并发的处理一直是电商最重要的事情。这里记录下当初自己是如何处理的!!!设置条件:1、本文设计到的并发处理均是针对纵向，不针对横向扩展，即只设计从PHP层面到数据库层面的处理，不涉及多台服务器，集群、大带宽等的横向设计。2、本文中涉及到的高并发并不是淘宝京东等几百万几千万等的高并发，仅仅只是普通最多上万的并发处理3、本文不对悲观锁乐观锁做设计问题：
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2023-09-01 12:27:23
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高并发核心技术 - 订单与库存问题：一件商品只有100个库存，现在有1000或者更多的用户来购买，每个用户计划同时购买1个到几个不等商品。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。1.不多发2.不少发下单涉及的一些步骤1.下单2.下单同时预占库存3.支付4.支付成功真正减扣库存5.取消订单6.回退预占库存什么时候进行预占库存 方案一：加入购物车的时候去预占库存。 方案二：下单的时候去预占库存。 方案三
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2018-03-19 20:57:05
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# Java 库存高并发处理
## 操作流程
```mermaid
journey
title 开发 Java 库存高并发处理系统
section 制定计划
开发者->小白: 确定需求
小白-->开发者: 确认需求
section 编写代码
开发者->小白: 编写代码
小白-->开发者: 完成编写
原创
2024-06-27 04:58:52
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# Java处理高并发订单
## 概述
本文将介绍如何使用Java处理高并发订单的问题。通过学习本文，你将了解到处理高并发订单的整个流程，并掌握每一步需要做的事情和相应的代码实现。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A[接收订单请求] --> B[验证订单]
B --> C[生成订单]
C --> D[处理库存]
D --> E[生成
原创
2023-11-22 15:32:12
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