采用synchronized进行加锁,是由jvm内部实现的 称为:内置。从java1.5开始,jdk api引入了新API 他们都继承自Lock,称为:显式,比如今天的主题ReentrantLock。之所以称做显式,主要有两点原因:1、相对于内置是有jvm内部实现的,显式是在使用java api实现的,确切的说是基于AQS实现的(对AQS的理解后面会写文章分析);2、使用Lo
转载 2023-09-12 23:43:50
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# Java中如何避免重复领取优惠 在电商平台中,用户常常会使用优惠来享受折扣或促销活动。然而,为了避免用户重复领取同一张优惠而导致资源浪费,我们需要在后端代码中进行相关处理。下面将介绍如何在Java中实现避免重复领取优惠的功能。 ## 状态图 ```mermaid stateDiagram [*] --> 未领取 未领取 --> 已领取: 取优惠 已领取
原创 2024-06-26 07:21:27
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## Java并发问题 ### 引言 在日常生活中,我们经常会遇到领取优惠的场景,比如购物网站会提供各种各样的优惠供用户领取。而在实现这一功能的过程中,我们常常会遇到并发的问题。本文将介绍Java中的并发问题,以及如何通过合理的代码设计和并发控制来解决这一问题。 ### 问题描述 假设我们有一个电商网站,每天会发放一定数量的优惠给用户,并且限定每个用户只能领取一张优惠。为了
原创 2023-12-21 07:06:34
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## 如何防止用户重复 在现代电商平台中,优惠是一种常见的吸引和留住用户的促销手段。然而,如何有效防止用户重复领取同一张优惠是一个重要的挑战。以下是一个基于Java的解决方案,帮助我们实现对用户领取优惠的管理。 ### 系统架构 我们可以设计一个简单的方案,包括用户、优惠和领取记录这三个主要类,帮助我们维护领取状态。下面是类图的mermaid表示: ```mermaid cla
原创 11月前
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# 如何在Java中控制减数量 在电商平台中,经常会有优惠的发放和使用。为了控制用户领取优惠后的使用数量,需要在后台进行相应的逻辑控制。下面将介绍如何在Java中实现对减数量的控制。 ## 1. 数据库设计 首先,我们需要设计数据库表来存储优惠的信息和数量。创建一个`coupon`表,包含字段如下: | 字段名 | 类型 | 描述 | |
原创 2024-06-26 04:27:55
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Java的另一种加锁机制--ReentrantLock
一、背景我们日常在电商网站购物时经常会遇到一些高并发的场景,例如电商 App 上经常出现的秒杀活动、限量优惠抢购,还有我们去哪儿网的火车票抢票系统等,这些场景有一个共同特点就是访问量激增,虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化,但整体的并发还是平时的数倍以上,为了避免并发问题,防止库存超卖,给用户提供一个良好的购物体验,这些系统中都会用到的机制。对于单进程的并发场景,可以使用编程语言
转载 2024-03-05 19:08:53
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## Java优惠防止并发多实现的步骤 为了防止并发多,我们需要借助一些机制来保证同一张优惠只能被一个用户领取。下面是实现该功能的步骤: 步骤|操作 -|- 1|创建一个优惠实体类 2|在数据库中创建优惠表 3|在优惠表中添加领取数量和剩余数量字段 4|在用户领取优惠时进行并发控制 5|通过数据库事务保证数据一致性 接下来,我们将逐步解释每个步骤的具体操作,以及每一步需要使用
原创 2023-10-21 13:37:38
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这种自动查的返利机器人公众号,你知道是怎么设置的吗?今天小编带你一起了解下做这种公众号需要准备的东西以及开发背后的逻辑。一、设置前的准备准备一个域名和云服务器以及一个微信公众号,搭建好淘宝优惠网站提交给阿里妈妈审核,通过了才能获取一组应用appkey,为后面的开发做准备。二、功能需求 客户在淘宝APP中挑选了一件商品,点击分享并复制链接发送给微信公众号,公众号自动回复商品的淘宝优惠信息。如
文章目录Redis基础01、Redis里有哪些数据类型?02、Redis为什么能够快速执行?03、那Redis怎样防止异常数据不丢失的(Redis的如何持久化)?04、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案05、Redis的io有什么优化06、Redis的sds 是什么Redis进阶01、Redis主从复制模式和哨兵模式?02、Redis故障时哨兵模式下自动切换过程?03、Redis的集群方案怎么
华为认证折扣是许多华为用户都非常喜欢的福利之一。通过参加华为认证培训或者完成一些认证考试,用户可以获得各种各样的折扣,用来购买华为产品或者参加华为活动。然而,最近一些用户反映称,他们无法领取到华为认证折扣,让他们感到非常困惑和失望。 有用户表示,他们按照官方指引完成了相关认证培训或考试,但在领取折扣时却遇到了各种问题。有的用户在领取过程中遇到系统错误,无法正常领取;有的用户则发现折扣
原创 2024-03-13 10:50:22
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目录1、问题抛出2、问题引发3、问题解决3.1.解决方案 1(Java 代码加锁)3.2.解决方案 2(SQL 层面解决超发) 3.3.解决方案 3(通过 Redis 分布式来解决问题)3.4. 解决方案 4(使用 Redis 推荐的方式)1、问题抛出问题描述:每一个优惠一共发行多少张,每个用户可以领取多少张,如:A 优惠一共发行 120 张,每一个用户可以领取 140
转载 2023-07-16 02:23:51
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问题描述: 一个优惠活动,用户可以领取优惠,但是一个优惠活动领取数量有限制,所以用户在领取的时候就需要先统计一下以领用的优惠数量。 然后在生成这张优惠领取记录。那么此时就会出现并发问题,当多个用户领取同一个优惠活动的时候,他们统计的优惠已领数量小于限定可领取数量,所以都可以执行生成 优惠领取记录的操作,但是剩下的可领取数量可能小于这些用户数量。如何来解决这个问题呢,首先我
背景之前工作中用了很多防并发和幂等,一般也是使用前辈们常用的手段,今天系统梳理下之前用的手段 防并发1.手段一分布式(redis/zk)2.请求ID作为UK,用DB兜底3.乐观更新争抢4.悲观等待 一二判三更新其实不管 乐观,分布式,悲观 都是根据全局单点锁住了操作对象就是第一步  幂等其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同幂等只是在
转载 2023-05-25 20:16:13
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在高并发情况下如何解决单用户超优惠问题一. 场景描述在近期的项目里面有一个功能是领取优惠的功能,每一个优惠一共发行多少张,每个用户可以领取多少张: 如:A优惠一共发行120张,每一个用户可以领取140张,当一个用户领取优惠成功的时候,把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B)<!--减优惠库存的SQL--> <update id="reduceStoc
一、背景我们日常在电商网站购物时经常会遇到一些高并发的场景,例如电商 App 上经常出现的秒杀活动、限量优惠抢购,还有我们去哪儿网的火车票抢票系统等,这些场景有一个共同特点就是访问量激增,虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化,但整体的并发还是平时的数倍以上,为了避免并发问题,防止库存超卖,给用户提供一个良好的购物体验,这些系统中都会用到的机制。对于单进程的并发场景,可以使用编程语言
转载 2023-07-23 12:28:39
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比如说: 有个生发洗发水100元,有个10元优惠,每人限制劵1张 隔壁老王,使用时间暂停来发现问题,并发劵A线程原先查询出来没有劵,要再插入劵记录前暂停然后B线程原先查询出来也没有劵,则插入劵记录,然后A线程也插入劵记录 老王就有了两个优惠 问题来源核心:对资源的修改没有加锁,导致多个线程可以同时操作,从而导致数据不正确 解决问题:分布式 或者 细粒度分布式解决问
本篇文章主要讲解下优惠系统是如何做到高并发、高可用的对于优惠系统来看,有两个地方,流量和并发比较高一个是如果出现了性价比很高的神,限制事件段,那么在开放领的一瞬间,很高的并发会使得优惠压力非常大,如果优化好的性能,对于用户来说是非常影响体验的另一个是查询优惠1)在用户打开app的时候,就会请求优惠系统,有哪些可以领取的活动,这些是不限制任何场景的,任何人都能领取2)在用户
转载 2023-10-22 20:38:31
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day10【线程安全、volatile关键字、原子性、并发包、死锁、线程池】今日内容线程安全volatile关键字原子类并发包线程池死锁教学目标第一章 线程安全知识点–1.1 线程安全问题目标能够解释安全问题的出现的原因路径问题演示讲解我们通过一个案例,演示线程的安全问题:电影院要卖票,我们模拟电影院的卖票过程。假设要播放的电影是 “葫芦娃大战奥特曼”,本次电影的座位共100个(本场电影只能卖10
参考之前的文章优惠秒杀功能,我们完成了基于单体或者集群项目的秒杀业务。但分析时其吞吐量并不是很高,延迟也有点高。我们来回顾一下下单流程当用户发起请求,此时会请求nginx,nginx会访问到tomcat,而tomcat中的程序,会进行串行操作,分成如下几个步骤查询优惠卷判断秒杀库存是否足够查询订单校验是否是一人一单扣减库存创建订单【结构图】 其中扣减库存和创建订单两个业务是比较耗费时间
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