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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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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“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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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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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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# 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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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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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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# 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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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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# Java订单库存增减并发实现指南
## 概述
本文将指导一位刚入行的开发者如何实现Java订单库存增减并发。首先，我们将介绍整个实现过程的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要进行的操作，并提供相应的代码和注释。
## 流程概览
下表展示了整个实现过程的流程。在接下来的部分，我们将逐步解释每个步骤的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---- |
原创
2023-11-11 07:05:29
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1：什么是高并发？什么是高并发，比如从网上下载一个电影，全国有很多人同时在下载这个电影。比如某个淘宝店铺，有很多店员，某个用户买了这个店铺的商品，多个店员同时去处理这个订单。从程序的角度来讲，高并发，就是很多人同时访问同一段程序代码，同一个网页，同一个web服务器，同一个数据库，数据表。2：高并发会引起那些问题？还是上面的例子，多个人同时去下载一个服务器上的电影，如果服务器不够好，是不是容易挂掉？
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2024-05-20 11:29:09
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前不久，我做了一下java高并发场景的处理，在这里总结一下：场景主要包括两个方面：一个是减库存，一个是记录订单。简单分析一下业务：每个客户端下单，服务器在数据库上面都相应的执行两个操作，第一步把库存表某条库存信息update更新一下，同时在订单表中insert添加一个记录某某客户预定了某某商品的信息。这里有个事务和行级锁的问题。update库存表需要行锁的，也就是说update操作必须是串行化的。
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2023-08-16 12:03:20
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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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说明前天分享了一篇关于阿里的“Java常见疑惑和陷阱”的文章，有人说这个很早就有了，可能我才注意到，看完之后发现内容非常不错，有几个我也是需要停顿下想想。题目我个人一直认为： 网络、并发相关的知识，相对其他一些编程知识点更难一些，主要是不好调试并且涉及内容太多 ！所以今天就取一篇并发相关的内容分享下，我相信大家认真看完会有收获的。大家可以先看看这个问题，看看这个是否有问题呢？ 那里有问题呢？如果你
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2024-10-24 10:08:17
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高并发分布式系统中生成全局唯一订单号 我了解的方案如下……………………………………………………………………1、 使用数据库自增Id优势：编码简单，无需考虑记录唯一标识的问题。缺陷：1) 在大表做水平分表时，就不能使用自增Id，因为Insert的记录插入到哪个分表依分表规则
虽然在开发过程中，有些功能可能不需要考虑高并发情况，但是时刻考虑高并发场景处理，是程序员开发过程的一个很好的编程习惯，这种好的习惯也让开发出来的制品比较稳定靠谱。(本文更多探讨代码层面相关的，比较粗浅，服务架构方面的不涉及，>_ 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time)，吞吐量(Throughput)，每秒查询率QPS(Query Per Second)
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2023-08-23 21:02:55
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# Java高并发库存管理
在现代的电子商务系统中，库存管理是一个至关重要的环节。特别是在高并发的情况下，如何有效地管理库存成为了一个挑战。在Java中，我们可以利用一些高并发的库存管理工具来解决这个问题。
## ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap是Java中用于处理高并发情况下的线程安全的HashMap。它通过对不同的段（Segment）进行加锁来实现高
原创
2024-04-08 06:03:56
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高并发场景下的订单和库存处理方案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
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2024-08-23 06:49:52
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