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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在现代存储系统中，MySQL作为一种广泛使用的关系数据库，尤其在高并发的应用场景下，经常出现“超卖”现象。这一现象通常是由于系统在并发处理请求时对资源的管理不当，导致资源被多个请求同时分配，从而引起系统的崩溃或数据不一致。在这篇博文中，我们将深入分析超卖MySQL的问题背景、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及扩展应用。
### 背景定位
在超卖现象影响下，业务可能遭遇数据冗余和预期外的性能
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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# MySQL 超卖与超买现象的探讨
## 引言
在电商、酒店、航班等行业中，超卖（Overbooking）和超买（Overpurchase）是普遍存在的现象。这种情况通常发生在库存管理不善或系统处理不当的情况下，会导致客户对商品或服务的期待无法实现，从而造成经济损失和品牌形象受损。本文将探讨超卖和超买的原因，并展示如何通过MySQL来管理相关数据，避免此类问题的发生。
## 超卖与超买的定
原创
2024-09-17 04:06:57
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所谓库存超卖是指在并发量大的情况下，卖出去的商品数量比实际库存多，如秒杀系统 1、超卖举例： 总库存：4个商品 ； 请求人：a、1个商品 b、2个商品 c、3个商品 伪代码： select 库存数量 from 库存表 where 商品id=XXX; if 库存数量-扣减库存数量 update 库存表 set 库存数量=库存数量-扣减商品数量 where 
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2023-11-30 10:56:32
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一般电子商务网站会有团购，秒杀等活动，而这样的活动特点是请求量激增，数以万计的用户会抢购一个商品，这样会面临活动商品库存有限，高并发下如何控制库存不出现超卖的问题。注意：我们的数据存放在MySQL中使用的语言是Java为何会发生超卖一般库存扣除的逻辑代码如下：//remainder为剩余库存数量
int remainder=statement.query("select remainder fro
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2023-08-08 17:28:17
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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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如果你家店里某商品库存只有100件，现在店庆活动5折优惠大酬宾，假如现在有200个人疯狂涌入你家店里，为了避免发生疯抢和踩踏事件发生，店长您采取了排队限购的办法，1人限购1件，排队先到先买，卖完为止。这个是实体店我们会看到的场景，100件商品，1人1件，最后200人中只有100人能买到商品，剩下100人只能空手而归。如果您开了家网店，同样你开起了秒杀的活动，可能同时会有1000人通过不同的终端访问
KDJ是一个超买超卖指标，它的重要价值在于对股价高位低位的研判。一般而言，当K、D、J三值在50附近时，表示多空双方力量均衡;当K、D、J三值都大于50时，表示多方力量占优;当K、D、J三值都小于50时，表示空方力量占优。.个股布局上，我的一贯作风就是提前埋伏潜力股，而且我每天霺圈子都会准时公布三支一周内能涨幅40%以上的票，例如：11月02号，早盘提示大家的德美化工 ，最高收益49%，还有10月
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2024-08-12 21:56:45
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今天王总又给我们上了一课，其实mysql处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作
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2023-11-25 12:35:45
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ACCER-幅度涨速幅度涨速（ACCER）是通过计算收盘价的N日线性回归斜率的方法，来测量股价上涨和下跌的速度的指标，是超买超买型指标。计算公式:1.幅度涨速=收盘价的N日线性回归斜率/收盘价 2.参数N一般设置为8，但因根据需要调整。 3.因指数有时过去小而难以观察，可以乘以100使用方法：先求出斜率，再对其价格进行归一。如果在一轮牛市行情中，股价幅度涨速跌穿0线，说明股价的涨幅将逐渐趋缓，此时
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2023-11-13 13:55:30
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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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可以理解，但未曾接触。以后还需要看。 今天王总又给我们上了一课，其实MySQL处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量
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2023-10-24 10:44:12
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在秒杀系统设计中，超卖是一个经典、常见的问题，任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难点。1 超卖问题描述在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时，先查询商品库存，再修改商品库存，会出现资源竞争问题，导致库存的最终结果出现异常。问题：当商品A一共有库存15件，用户甲先下单10件，用户乙下单8件，这时候库存只能满足一个人下单成功，如
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2023-09-04 17:12:06
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抢购场景完全靠数据库来扛，压力是非常大的，我们在最近的一次抢购活动改版中，采用了redis队列+mysql事务控制的方案，画了个简单的流程图： 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的
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2023-07-30 14:23:07
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# MySQL如何解决超卖问题
超卖（Over-selling）是电商和库存管理系统中常见的问题，指的是商家在未能准确反映库存的情况下，卖出了超出实际库存的商品。这种情况不仅会导致客户不满，还会引发退货、差评，甚至损害商家的信誉。因此，合理地使用MySQL或其他数据库解决超卖问题至关重要。
## 超卖产生的原因
超卖问题的产生主要与以下几个因素有关：
1. **并发访问**：当多个用户同时
并发事务处理带来的问题?相对于串行处理来说，并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率，提高数据库系统的事务吞吐量，从而可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题，主要包括以下几种情况:更新丢失（ost Update）：当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题－－最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。例如，两个编辑人
处理库存超卖的情况前，先了解下什么是乐观锁和悲观锁，下面的几篇博客已经介绍的比较详细了，我就不在赘述其原理了【MySQL】悲观锁&乐观锁 对mysql乐观锁、悲观锁、共享锁、排它锁、行锁、表锁概念的理解 下面开始介绍悲观锁在实际中的应用了//下订单..........try {
M()->startTrans();
//判断商品是否有赠品
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2024-06-30 10:28:27
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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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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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