对于线上系统调优，它本身是个技术活，不仅需要很强的技术实战能力，很强的问题定位，问题识别，问题排查能力，还需要很丰富的调优能力。本篇文章从实战角度，从问题识别，问题定位，问题分析，提出解决方案，实施解决方案，监控调优后的解决方案和调优后的观察等角度来与大家一起交流分享本次线上高并发调优整个闭环过程。一 项目简要情况概述该项目为基于SSM架构的商城类单体架构项目，其中有一个秒杀重磅模块，如下为当前线
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2024-07-17 15:45:09
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面试场景我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动，1元秒杀100个二手元牙刷，你给我说说解决方案。秒杀/抢购业务场景商品秒杀、商品抢购、群红包、抢优惠劵、抽奖、......秒杀/抢购业务特点秒杀商品价格低廉、抢购商品很好|抢手、大幅推广|广为人知、瞬时售空、一般是定时上架、持续时间短、瞬时并发量高......秒杀、抢购技术特点读多写少、高并发、资源冲突 知道这些，恭喜你，获得10分。&nbs
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2023-08-25 01:19:38
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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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目录1、 秒杀带来的问题：高并发和超卖2. 前端解决方案3、后端出现高并发和超卖的原因4、后端解决方案解决方案1：解决方案2：解决方案3：5、服务器解决性能瓶颈问题 1、 秒杀带来的问题：高并发和超卖1.高并发：大量用户同一时间抢购，网站瞬时访问量剧增，导致服务器压力大
2.超卖: 成功下订单买到商品的人数，超过数据库最大库存数量2. 前端解决方案A 扩容：
加机器，这是最简单的方法，通
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2023-08-11 20:32:04
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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
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2024-03-01 14:08:35
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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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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
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2024-03-11 09:07:09
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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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生产者消费者生产者消费者模型是并发时线程之间同步和通信重要的实现，本文主要用一下四种方式来实现wait()/notify()方法显式Lock和ConditionBlockingQueue阻塞队列方法PipedWriter/PipedReader方法wait()/notify()方法wait() / nofity()方法是基类Object的两个方法，也就意味着所有Java类都会拥有这两个方法，这样，
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2024-10-21 02:01:27
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作者：潘戈来了 任何电商平台的一个主业务场景就是：加入购物车；去结算，填写/选择收货地址；检查/扣减库存，生成订单并付款；其中第三步，检查/扣减库存，常规代码实现如下：判断剩余库存量，如果库存足够，则做扣减操作； select stock from goods_stock where sku = 'a1'
if(stock - buy_num) >= 0){ //如果库存大于等于购
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2024-01-22 17:39:31
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背景库存是电商中的一个核心概念，主要记录商品的可售等数量信息，其既简单又复杂，简单是因为它大多数时候就是提供一个商品是否可售的信息，下单扣库存，退款或则入库加库存就行了，因此从业务的角度上的确不算复杂。为什么复杂？因为在分布式高并发库存的性能上来说是需要考虑很多的，由此而展开的一系列的优化又会使简单的业务操作变的实现上异常复杂。本文介绍接触到一些库存上的优化，也会参照业界的最佳实践与设计模式探讨更
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2023-10-28 10:52:54
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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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“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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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 3.下单响应快 4.用户体验好下单思路：下单时生成订单，减库存，同时记录库存流水，在这里需要先进行库存操作再生成订单数据，这样库存修改成功，响应超时的特殊情况也可以通过第四步定时校验库存流水来完成最终一致性。 支付成功删除库存流水，处
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2023-10-19 09:08:11
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## Java 数据库高并发扣库存方案
在电商平台中，库存管理是一个至关重要的环节。当多个用户同时进行下单时，如何高效且准确地处理库存扣减，将直接影响用户体验和平台运作。本文将介绍一种实用的高并发扣库存方案，并提供相应的代码示例。
### 方案概述
对于高并发下的库存扣减操作，我们需采取有效的策略确保库存数据的一致性。常用的方法包括：
1. **数据库级锁定**：通过对库存数据行进行锁定，
一个 SpringBoot 项目，未进行任何特殊配置，全部采用默认设置，这个项目同一时刻，最多能同时处理多少请求？能处理多少呢？我也不知道，但是当问题变成上面这样之后，我找到了探索答案的角度。既然“未进行任何特殊配置”，那我自己搞个 Demo 出来，压一把不就完事了吗？Demo这个 Demo 非常的简单，就是通过 idea 创建一个全新的 SpringBoot 项目就行。我的 SpringBoot
# 科普文章：Redis并发扣库存
## 1. 背景介绍
在许多电商平台或者线下商店中，我们经常会遇到扣减库存的场景。而在高并发环境下，如何保证多个用户同时抢购同一商品时不会出现超卖现象，就成为了一个挑战。Redis是一个高性能的内存数据库，可以很好地解决这个问题。
## 2. Redis的特性
### 2.1 键值对存储
Redis采用键值对的方式存储数据，可以很方便地对数据进行读写操作。
原创
2024-03-11 04:26:01
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```mermaid
erDiagram
Customer ||--o| Order : places
Order ||--| OrderDetails : contains
OrderDetails ||--o| Product : refers to
```
在Java高并发场景下，先扣库存还是下订单是一个常见的问题。在实际应用中，我们需要考虑多线程并发操作带来的并发
原创
2024-06-15 05:57:17
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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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