# Java 库存并发设计
在现代的金融和电子商务系统中，处理库存是一项至关重要的工作。随着用户并发请求的增加，如何安全高效地管理库存成为一个挑战。本文将探讨 Java 中的库存管理的并发设计，并结合代码示例进行说明。
## 并发问题的产生
当多个线程同时访问和修改库存数据时，可能会出现数据不一致性的问题。例如，两个用户同时尝试购买同一件商品。如果不加锁控制可能导致超卖的情况。为了防止这种问
javaweb超市商品库存信息管理系统前端具体实现一、前期工作1、使用到的工具2、数据库表设计①用户信息表设计②商品信息表设计需要注意的是：如果需要存储的是中文的字符，需要将字符集和排序规则设置为GB2312的， 如上图的name一样，而且是每一个需要存储中文的都需要设置3、架包搭建二、代码编写 一、前期工作1、使用到的工具代码工具：idea 数据库工具：navicat for mysql jd
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2023-09-01 15:39:23
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主要功能模块1.用户模块管理：用户登录、用户注册、用户的查询、添加、删除操作、2.客户信息管理：.客户列表的展示、添加、修改、删除操作、3.供应商管理：供应商详情列表的查看、添加、删除等操作、4.退货管理和退货查询5.公告信息管理：公告信息的查看、添加、修改、删除操作、6.角色管理：角色查询、添加、删除、7.系统管理、菜单管理以及权限控制8.管理员信息管理：管理员信息的查看、修改给大家截一部分效果
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2023-07-18 15:14:58
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一，用户下单购买商品的情况下，如果有多个人同时下单，减除库存的情况下，如果遇到了减去库存的并发问题，这个时候应该怎么处理呢？传统的业务流程场景下，处理流程是这样的：1，库存查询，通过dao查询商品库存，返回库存数量 select stock from goods where gid=#{gid} 2，逻辑判断库存是否充足，充足进行库存减扣 update stock set stock=stock-
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2023-10-02 10:15:17
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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
通常开发者都是利用Executors提供的通用线程池创建方法，去创建不同配置的线程池，主要区别在于不同的Executors目前提供了5种不同的线程池创建配置：1、newCachedThreadPool（），它是用来处理大量短时间工作任务的线程池，具有几个鲜明特点：它会试图缓存线程并重用，当无缓存线程可用时，就会创建新的工作线程；如果线程闲置时间超过60秒，则被终止并移除缓存；长时间闲置时，这种线程
java 多线程学习笔记------(4)线程协作(并发控制)线程协作:生产者消费者模式应用场景：生产者和消费者问题 • 假设仓库中只能存放一件产品，生产者将生产出来的产品放入 仓库，消费者将仓库中产品取走消费； • 如果仓库中没有产品，则生产者将产品放入仓库，否则停止生 产并等待，直到仓库中的产品被消费者取走为止； • 如果仓库中放有产品，则消费者可以将产品取走消费，否则停 止消费并
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2023-08-21 21:21:54
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秒杀的场景有很多，比如：抢购、抢票、抢红包等等。总之，就是在极短时间内有大量的请求。我们都知道，这种系统设计的大方向就是限流，即通过层层过滤，最终只让相对较少的请求进入到核心业务处理层。这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。用队列的话，可以是Java自动的队列，也可以用Redis的LPUSH RPOP重点是扣
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2023-07-20 20:20:35
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一、场景模拟 在抢红包或秒杀商品的时候，肯定会有高并发的情况出现，程序中如果出现库存重复减扣的情况，那肯定是不行的！接下来模拟一下高并发下的库存重复减扣问题以及相应的解决方案。 1. 在测试前，需要预先给redis设置一个key用来作为库存 2. java代码如下:&n
一般在日常开发中经常会遇到打折促销，秒杀活动，就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11促销活动，毕竟谁的钱也不是大风刮来的，有秒杀有促销必定带来大量用户，而这类活动往往支撑着公司重要营销策略，所以保证系统在高并发下不出异常非常关键，这其中棘手的便是如何在高并发下高效的处理库存数据。今天就来聊聊高并发下库存加减那些事儿。 首先我们要明确重要的一点是减库存是需要顺序的，而需要顺序就意味
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
一.前言最近项目遇到多线程并发的情景（并发抢单&恢复库存并行），代码在正常情况下运行没有什么问题，在高并发压测下会出现：库存超发/总库存与sku库存对不上等各种问题。在运用了 限流/加锁等方案后，问题得到解决。 加锁方案见下文。二.乐观锁 & 悲观锁 1.乐观锁顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没
我理解是防止超卖的一个场景，由于这块是高并发的场景下，频繁操作数据库，会造成性能问题，这块分两部分处理，一部分是从业务层控制冻结库存，从理财货架选择商品点击申购后，跳到收银台提交支付，在提交支付的动作里面进行剩余份额确认，当前我们是进行缓存查询，查询当前的剩余份额>申购份额时，则把这部分份额进行冻结处理，然后首先保证前端显示的剩余库存已被减掉，防止超卖。等支付成功之后，再把真实份额减掉，如果
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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# Java并发库存校验
在开发过程中，经常会遇到需要对库存进行校验的情况，尤其是在电商系统、仓储管理系统等领域。库存校验是一项非常重要的功能，它可以保证系统不会出现超卖或者库存不足的情况，保障系统的稳定运行。在Java中，我们可以利用并发的方式进行库存校验，确保系统在高并发情况下依然能够正确地进行库存操作。
## 并发库存校验原理
在并发环境下，多个线程可能会同时对库存进行操作，比如减少库
# 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
# Java并发修改库存
在开发中，经常会遇到需要修改共享资源的场景。当多个线程同时对同一个共享资源进行修改时，就可能出现数据不一致的情况。这时，我们需要使用并发编程的技术来保证数据的一致性。本文将介绍如何使用Java并发编程来修改库存，以确保数据的正确性。
## 什么是库存？
库存是指企业或个人所拥有的商品或原材料的数量。在电商、零售等行业中，库存管理是非常重要的一环。库存的正确性直接影响
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
主要内容：数据库的并发控制机制，顾名思义，是用来控制数据库的并发操作的机制。控制的目的是为了保证数据完整和数据一致性。何为数据一致性？在数据库的并发操作中，多个事务同时读取同一份数据，要保证多个事务读取的同一份数据是准确的。可能数据的不一致更好理解。例如事务T1、T2同时更新余额为1000余额表， T1减-100元，更新余额为900元，T2减-500元，更新余额为500元；在T2不知道T1已经更新
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2023-08-30 10:14:59
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对于一个为互联网提供库存服务的系统来说，高并发和高性能是其基本的要求。尽管目前经过线程缓存和sql优化后，库存系统已经能够成功抵挡双11洪水般的访问量，但是后继也需要运用nosql+mysql的思想来重新架构整个系统，以便系统能支撑更大的并发量，实现一个高性能、高稳定性的库存系统。1、所有对库存表、对货品独享表的操作都要经过库存统一接口。 2、库存统一接口只对redis缓存的库存数据和货品独享表的
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2023-07-27 18:08:22
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