setnx（redis分布式锁）分布式锁分布式锁本质是占一个坑，当别的进程也要来占坑时发现已经被占，就会放弃或者稍后重试占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令，只允许一个客户端占坑先来先占，用完了在调用del指令释放坑> setnx lock:codehole true
.... do something critical ....
> del lock:c
redis的incr、decrRedis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一。 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作。 如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。 本操作的值限制在 64 位(bit)有符号数字表示之内。 数字值在 Redis 中以字符串的形式保存。注意要设置序列化方式为StringRedi
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2023-11-16 19:51:59
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秒杀超卖问题前言1. 每次都自减2. 先判断再自减最后总结 前言关于秒杀的设计，网上的讨论很多，良莠不齐，但大多会有这几个共识。将流量挡在前端，可以用nginx+redis+lua限流库存提前预热到redis当中，在redis中减库存减库存之后，发送消息到队列，后续动作消费队列，减轻对数据库的压力为解决超卖问题，扣库存的操作用redis分布式锁，升级版就是将单个redis库存分成多个，相当于分段
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2023-08-11 21:22:23
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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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目录一、超卖问题1、背景2、产生原因以及线程安全问题3、解决1.悲观锁2.乐观锁4、新的问题5、解决二、一人一单1、背景2、产生原因以及线程安全问题3、解决4、新的问题5、解决三、集群下的并发问题1、说明2、解决一、超卖问题1、背景在如双11等购物需求剧增的背景下，一个物品库存里有100件但是由于并发等问题可能会导致该物品被卖出超过100件。这就是超卖问题，他是由于库存量被高并发请求而产生的线程安
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2023-11-11 09:56:09
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redis不仅仅是单纯的缓存，它还有一些特殊的功能，在一些特殊场景上很好用。redis中key的原子自增incrby和判断key不存在再写入的setnx方法，可以有效的防止超发。下面使用两个不同的方式来说明利用redis做商品购买库存数量限制。业务场景很简单，就是限制抢购5个商品，模拟并发请求抢购商品，每抢购一次对应redis中的key值增加一次，通过判断限购的数量来限制抢购，抢购成功写入成功日志
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2023-08-10 13:22:11
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前言前面几篇博客，讲明了Redis的安装、配置和基本命令使用；以及java使用Redis操作数据、Springboot整合Redis操作数据等。本篇博客以某公众号思想为例，写结合Redis对高并发环境下，商品超卖问题的解决思路。超卖简单代码写一段简单正常的超卖逻辑代码，多个微服务同时操作同一段数据，探究出现的问题。Redis中存储一项数据信息，请求对应接口，获取商品数量信息； 商品数量信息如果大于
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2023-09-04 17:19:49
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最近打算写个专栏专门记录下遇到的一些案例解决，也算是记录一些成长的经验吧。 本篇文章背景是在完善商城秒杀系统时发现秒杀时会出现超卖问题，然后在参考一系列解决方案后决定采用Redis记录库存数目来解决，但是在其中还是出现了一些问题。1. 初解出现问题的代码块：//获取库存数目
int stock = Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get("
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2023-06-08 19:44:44
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文章目录代码分析并解决超卖问题主从锁失效问题如何解决加锁后如何提升效率缓存、数据库双写不一致问题如何解决补充：数据库的校验 案例是从诸葛老师那边看来的，感觉这些分析的过程，让人受益良多，特此总结并加上一些自己的理解，做篇记录。 这是段从redis获取库存数量，当库存数量大于0时，库存减1 并将新的库存值设置回redis的代码代码分析并解决超卖问题Q1: 这段代码有问题吗？ A1: 在高并发的场
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2024-02-21 16:36:27
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在现代互联网服务中，使用 Redis 作为缓存和存储解决方案的场景越来越普遍。然而，在处理高并发场景时，尤其是在电商平台的超买和超卖问题上，Redis 的使用需要格外小心。本文将分享如何有效解决这些超买和超卖问题，涉及环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
确保你的技术栈能够支持有效地使用 Redis。以下是一个版本兼容性矩阵，它展示了常用的技术栈和支持的
1、使用reids的 watch + multi 指令实现watch+multi解决超卖问题#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import redis
def sale(rs):
while True:
with rs.pipeline() as p:
try:
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2023-05-23 11:59:06
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https://github.com/qiurunze123/miaosha1.如何解决卖超问题--在sql加上判断防止数据边为负数 --数据库加唯一索引防止用户重复购买--redis预减库存减少数据库访问 内存标记减少redis访问 请求先入队列缓冲，异步下单，增强用户体验利用CDN和浏览器缓存进行一级流量拦截 秒杀前因为用户不断刷新商品详情页，我们可以将该页面上的元素尽量静态化处理，
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2024-03-03 22:08:37
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问题描述在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题；还有就是抢购时会出现大量用户的访问，如何提高用户体验效果也是一个问题，也就是要解决秒杀系统的性能问题。本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。总体思路就是要减少对数据库的访问，尽可能将数据缓存到Redis缓存中，从缓存中获取数据。在系统初始化时，将商
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2023-07-11 13:15:34
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1. Redis介绍(1) 什么是Redis？ Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、支持网络、可 基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API。 它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets)
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2024-05-31 22:21:08
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# 如何实现“超卖预防Redis”
## 1. 整体流程
为了实现“超卖预防Redis”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Redis连接 |
| 2 | 查询商品库存 |
| 3 | 判断库存是否充足 |
| 4 | 扣减库存 |
| 5 | 记录用户购买记录 |
接下来，我们将逐一介绍每个步骤需要做什么以及相关的代码
原创
2023-10-15 13:43:05
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## 实现 Java Redis 超卖
### 1. 简介
在电商系统中，常常会遇到商品库存不足的情况。为了提供更好的用户体验，我们需要保证商品的库存不会出现超卖的情况。本文将介绍如何使用 Java 和 Redis 来实现防止超卖的机制。
### 2. 流程
下面是整个防止超卖的流程，我们将使用 Redis 来存储商品库存信息和实现并发控制：
```mermaid
pie
tit
原创
2023-10-06 06:12:52
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Redis是一种高性能的键值缓存数据库，广泛应用于各种互联网项目。然而，在高并发场景下，尤其是电商类网站，常常会出现“超卖”问题。这种情况发生在当多个用户几乎同时抢购相同的库存商品，最终导致底层数据库中的库存数量出现错误，从而造成用户不满和财务损失。因此，为了保障系统的正常运行，解决Redis的防超卖问题非常重要。本文将详细记录解决这一问题的过程。
## 环境准备
在进行Redis防超卖问题的
# Redis 解决超卖问题
在电商系统中，超卖问题是一个常见且棘手的问题。超卖是指商品的实际库存数量少于用户下单的数量，导致用户无法购买到商品。这不仅影响了用户的购物体验，还可能导致商家的信誉受损。本文将介绍如何使用 Redis 来解决超卖问题。
## 什么是 Redis？
Redis 是一个开源的高性能键值存储系统，支持多种类型的数据结构，如字符串、列表、集合、哈希等。Redis 的数据
原创
2024-07-20 11:29:27
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1. 网络问题排查 客户端 （多操作几次） telnet host 6379 redis-cli --latency-history -h host -p port 看看监控延迟性能 ping 2. JedisPool连接数设置检查 客户端 netstat -an | gr
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2023-05-25 12:46:31
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# Redis 防超卖机制科普
在高并发场景下，如何有效地防止超卖是每个开发者必须面对的问题。超卖通常用于电商平台中的库存管理，指的是用户购买的商品数量超过了实际库存。Redis作为一种高性能的数据库，常常被应用于缓存和数据存储，能够帮助开发者实现防超卖机制。
## 为什么需要防超卖？
在电商场景中，每当用户下单时，系统需要减少库存。如果在高并发情况下，多个用户几乎同时请求购买同一商品，可能
原创
2024-10-18 07:53:06
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