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、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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## 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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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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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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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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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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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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2023-09-23 17:28:39
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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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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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# 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：
|
原创
2024-09-30 03:21:15
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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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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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# Java 超卖及 Redis 队列机制解析
在电商系统中，超卖是一个常见的问题，尤其是在热门商品秒杀时。超卖指的是某个商品的库存被超过销售数量的现象，这可能导致用户的不满，使得企业形象受损。本文将介绍如何使用 Java 和 Redis 队列来解决超卖问题，并包含相关的代码示例和图表。
## 超卖的成因
超卖通常发生在高并发的情况下。当大量用户同时请求购买同一商品时，如果不采取正确的库存管
Redis 是一个开源的，基于内存的结构化数据存储媒介，可以作为数据库、缓存服务或消息服务使用。Redis 支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图、Hyperloglogs 等。Redis 具备 LRU 淘汰、事务实现、以及不同级别的硬盘持久化等能力。支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高可用方案，同时还支持通过 Redis Cluster 实现的数据自
1.1 redis事物 1、redis事物介绍 1. redis事物是可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。 2. 一个事务中的所有命令都会序列化，按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用：一个队列中，一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令 2、multi 指令基本使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程，所有指令在e
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2024-06-03 20:47:25
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优质文章，及时送达作者：涛哥谈篮球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
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2023-07-07 15:37:47
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# Java Redis防止超卖
## 简介
在电商系统中，超卖是一种常见的问题，特别是在高并发的环境下。超卖指的是某个商品被多次售卖，导致库存不足或者负库存的情况。为了避免超卖问题，可以利用Redis作为缓存来控制库存的售卖。
在本文中，我们将介绍如何使用Java结合Redis来防止超卖问题。我们将通过一个简单的示例来展示如何实现这个功能。
## 实现步骤
### 步骤一：引入Redi
原创
2024-06-21 06:10:39
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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
