工具介绍首先环境就比较简单ApachePHP 7.3redis框架我选择的ThinkPHP5.1 不过这次我主要还是选择贴近原生的写法选择apache的原因很简单。自带压力测试工具ab。符合我们的需要。虽然我们知道nginx来做web服务器性能更好。 php7.* 这个不用多介绍了PHP 7 和 PHP 5的性能不是一个世界的 redis 虽然可以实现秒杀的方式有很多。redis算是非常常见的缓存
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2023-11-01 18:18:09
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在现代电商平台中，利用 Redis 进行高效的抢购系统是一项常见且复杂的挑战。本文将详细记录如何通过 Java 来实现 Redis 抢购系统的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成。
### 环境配置
为确保 Redis 和 Java 环境正确配置，我们可以使用以下流程图来概述整个流程。
```mermaid
flowchart TD
A[安装 Red
常规写法：查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数这里我就只谈redis的解决方案吧... 我们先来看以下代码（这里我以laravel为例吧）是否能正确解决超抢/卖的问题： <?php
$num = 10; //系统库存量
$user_id = \Session::get('u
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2023-05-29 11:10:53
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参与过抢购活动就知道,很明显的一点是商即便商品实际没有了也是可以下单成功的,但是在支付的时候会提示你商品没有了。实现原理：list双向链表使用redis队列，因为pop操作是原子的，即使有很多用户同时到达，也是依次执行.（mysql事务在高并发下性能下降很厉害，文件锁的方式也是）.此处用到了Redis中的链表(list)数据类型:'栈':从链表的头部添加元素,先进后出 '队列':从链表的
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2023-07-09 21:51:03
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实现消费券秒杀的优化，在加入限时抢购的优惠券时，自动的将消费券的库存stock信息也加入到redis中（可设为抢购结束后过期）抢购之前在redis中进行库存是否充足（stock）、用户是否已经抢购（set）的判断如果条件都满足，则将订单信息加入到消息队列中另开启一个线程将消息队列中订单信息异步地同步到数据库中，这样就缓解了直接写数据库的压力，新开启的线程可以根据数据库适应的速度进行写操作异步秒杀业
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2023-06-06 22:57:27
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# Java 抢购实现与 Redis 的 INCR 命令
随着电商行业的爆炸式增长，抢购活动便成为了商家常用的促销手段。为了确保在高并发情况下的库存准确处理，Redis 作为一个高性能的键值数据库，能够极大地提高抢购系统的响应速度与数据一致性。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Java 和 Redis 的 INCR 命令来实现抢购功能。
## 什么是 Redis INCR 命令？
Redis
Set1. 特点无序、无下标、元素不可重复。2. 方法全部继承自Collection中的方法。3. 实现类3.1 HashSet【重点】给予HashCode实现元素不重复 当存入元素的哈希吗相同时，会调用equals进行确认，如结果为true，则拒绝后者存入存储结构：数组+链表+红黑树字符串类型：package com.setDemo.hashSetDemo;
import java.util.
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2023-08-15 17:39:00
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Redis学习一:全局唯一ID1.场景:2.问题:3.设置:1.实现思想2.代码3.补充二:实现秒杀下单1.场景:2.分析:3.逻辑:4.伪代码:5.问题:三:超卖问题1.产生场景:2.悲观锁与乐观锁2.1 悲观锁思想：2.2 乐观锁思想：2.2.1 乐观锁实现:版本号2.2.2 乐观锁实现:CAS2.2.2.1 CAS算法理解2.2.2.2 CAS算法存在的问题2.2.2.2.1 ABA问题2
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2024-10-18 09:47:05
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# 实现Java Redis抢购功能
在电商网站中，抢购活动是一种非常吸引用户的营销策略。然而，抢购活动可能会导致高并发访问，从而给系统带来压力。为了解决这个问题，我们可以利用Redis实现抢购功能，保证系统的高并发性能。
## 问题描述
在抢购活动中，往往会出现多个用户同时抢购同一件商品的情况。如果不加限制，则可能导致超卖或者出现拥堵。因此，我们需要实现一个抢购系统，确保每个用户只能成功抢
原创
2024-05-11 04:58:42
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### Redis解决抢购问题
在高并发场景下，如何解决商品抢购过程中的并发问题是一个常见的挑战。使用Redis作为缓存数据库，可以有效地解决抢购过程中的高并发问题。
#### Redis的特性
Redis是一个开源的内存数据库，支持多种数据类型，包括字符串、哈希、列表、集合等。其主要特点包括快速、高效、可持久化等。在抢购过程中，我们可以利用Redis的原子操作和高性能特点来实现并发控制。
原创
2024-04-18 04:13:38
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通过复合唯一索引及redis实现抢单业务模式具体的应用场景：投递到某个区域的订单，该区域的所有负责该区域的经纪人可以通过抢单来处理相关的订单。1.mysql中主要通过两张表：一张可抢单表，一张抢单日志表。创建可抢单表CREATE TABLE `zcb_rush_order` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
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2023-08-11 13:35:26
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# Redis抢购与回流机制
在当前互联网环境中，抢购活动成为了非常常见的营销手段。无论是电商秒杀、直播带货，抑或是其他形式的限时优惠，如何高效地处理大量用户的并发请求，确保系统的高可用性和高性能，是后台开发工程师需要面临的重要挑战。Redis 作为一个高性能的内存数据库，因其极快的读写速度和强大的数据结构，被广泛应用于抢购系统的实现中。本文将介绍 Redis 在抢购中的应用及其回流机制，并通过
原创
2024-09-11 04:08:36
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需求：创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单\-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1
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2023-07-04 11:49:44
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一、背景在天猫、京东、苏宁等等电商网站上有很多秒杀活动，例如在某一个时刻抢购一个原价1999现在秒杀价只要999的手机时，会迎来一个用户请求的高峰期，可能会有几十万几百万的并发量，来抢这个手机，在高并发的情形下会对数据库服务器、文件服务器、应用服务器造成巨大的压力，严重时甚至宕机了。另一个问题是，秒杀的东西都是有量的，例如一款手机只有10台的量秒杀，那么，在高并发的情况下，成千上万条数据更新数据库
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2023-09-29 22:06:01
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前言抢购软件原理我们在点击抢购按钮的时候，会向平台的服务器发送HTTP请求，这条HTTP请求会携带你的账号信息（token或cookie）商品的id、数量、支付密码等等发送到服务器。服务器接收到请求后，会进行执行抢购的操作，然后再返回结果，告诉你是否抢购结果（抢购成功、库存不足、服务器异常……）。我们的抢购软件，就是跳过了点击抢购按钮的步骤，直接向平台服务器发送抢购的HTTP请求，通过软件的循环发
# Redis抢购：如何实现库存管理
在电子商务中，抢购活动越来越普遍，尤其是在大型促销日。为了确保系统能够顺利处理高并发请求，Redis作为一种高性能的内存数据库，成为了库存管理的热门选择。本文将介绍如何利用Redis实现抢购的库存管理，并结合代码示例进行说明。
## Redis基本概念
Redis是一种开源的内存数据结构存储，用作数据库、缓存和消息代理。与传统关系型数据库相比，Redis
原创
2024-09-14 03:31:23
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抢购是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个： 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（“超卖”问题） 对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。重点在于第二个问题，我们看看下面一种常规的实现代码：<?php
require('predis/src/Autoloader.php');
$r
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2024-05-17 10:20:20
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## Java Redis 实现抢购退票订单释放的流程与代码
在当今的互联网应用中，抢购是一个非常常见且受欢迎的功能，尤其是在电商和票务系统中。本文将详细讲解如何利用 Java 和 Redis 实现退票订单释放的功能，包括每一步骤的具体操作和必要的代码示例。我们将根据以下流程来实现这一功能：
### 流程步骤表格
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 06:24:48
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Redis中的队列list实现秒杀活动抢购 目录Redis中的队列list实现秒杀活动抢购1. 引入redis客户端maven依赖2. 定义抢购商品实体类3. 定义模拟用户抢购线程类4. 实现秒杀抢购活动主类 redis中的数据结构list中 rpush | lpop | lpush | rpop 实现队列的先进先出的特性 lpush：左边入队列，存入秒杀活动的商品rpop：右边出队列，获取抢到
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2023-08-15 14:03:17
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java redis 实现抢购秒杀
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2023-06-05 12:29:54
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