我们有个这样的需求：每天每一个抢购商品只能买一次，并且全场抢购商品总购买次数不允许超过5次。那么，整个商品限购的流程大概如下图所示：那么，在每次购买成功商品成功后，发送的MQ大概是这样的（假设当前这笔订单有两件抢购商品）：[{
"orderId": "2020020622000001",
"orderTime": "1581001673012",
"productId": "59905511459
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
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2024-04-20 17:52:13
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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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抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个：1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题）对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。重点在于第二个问题常规写法：查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数&nbs
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2023-06-30 10:10:31
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电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，为什么我们总是不容易抢到火车票的原因？ 一、大规模并发带来的挑战
在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，
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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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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- 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
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2024-05-17 16:57:58
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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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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
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2023-11-09 08:41:35
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# 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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目录Redis 秒杀Mysql数据库设计Mysql秒杀实现Mysql+Redis秒杀实现 秒杀是一种高并发场景，通常指的是在短时间内（秒级别）有大量用户同时访问某个商品或服务，争相抢购的情景。在这种情况下，系统需要处理大量并发请求，确保公平性、一致性，并防止因并发而导致的问题，例如超卖、恶意请求等。以下是在高并发秒杀场景下需要考虑的一些关键问题和解决方案：超卖问题： 大量用户同时抢购同一
# 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
原创
2024-04-19 04:24:13
108阅读
在现代电商行业中，秒杀活动因其独特的吸引力而广受欢迎。然而，在高并发情况下，如何高效、安全地扣减库存成为了一个颇具挑战的问题。在此背景下，Redis作为一个高性能的内存数据库，被广泛应用于秒杀库存管理中。本文将详细探讨在“秒杀扣减库存redis”过程中的关键问题，包含协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化及多协议对比等。
### 协议背景
在高并发场景下，传统的数据库往往无法承载大量
# 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
196阅读
秒杀中的常见问题的解决1）解决超卖的问题1）Redis预减库存，有一个下单请求过来时预减库存，若减完后的redis库存小于0说明已经卖完，此时直接返回客户端已经卖完。后续使用内存标记，减少Redis访问。若预减库存成功，则异步下单，请求入队列，返回客户端排队中。2）数据库层面防止超卖：Redis预减库存只是抢到了这个机会，真正是否购买成功还是要等到所有数据库操作的真正成功，即消息队列的消费端是否消
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2023-09-08 21:21:07
233阅读
1.商城抢购，秒杀库存超卖是比较头疼的事，下面使用三种方法防止超卖1.mysql锁机制，悲观锁InnoDB行
原创
2022-05-16 10:32:55
995阅读
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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# 商城秒杀Redis方案
在高并发场景下，商城秒杀活动是一种常见的应用场景。为了保证系统的高性能和稳定性，在秒杀活动中使用Redis作为缓存数据库是一种常见的解决方案。本文将介绍商城秒杀Redis方案的实现原理，并提供代码示例进行演示。
## Redis在商城秒杀中的作用
秒杀活动通常会导致系统瞬间的高并发请求，如果直接使用传统的关系型数据库来处理这些请求，很容易造成数据库的性能瓶颈。为了
原创
2023-10-28 06:46:55
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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
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2024-06-27 11:21:15
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