目录超卖问题问题：先校验产品库存，再更新库存解决方案一：乐观锁版本号模式解决方案二：乐观锁，更新后库存大于0问题：为什么不使用悲观锁来解决？总结 超卖问题秒杀往往伴随着高并发，一个处理不好就会出现超卖问题问题：先校验产品库存，再更新库存 线程1先校验库存，余100，在线程1未来得及更新库存时，线程2进来校验库存，还是余100，然后两个线程都能更新库存，导致最终结果超卖解决方案一：乐观锁版本号模式
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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# MySQL 超卖与超买现象的探讨
## 引言
在电商、酒店、航班等行业中，超卖（Overbooking）和超买（Overpurchase）是普遍存在的现象。这种情况通常发生在库存管理不善或系统处理不当的情况下，会导致客户对商品或服务的期待无法实现，从而造成经济损失和品牌形象受损。本文将探讨超卖和超买的原因，并展示如何通过MySQL来管理相关数据，避免此类问题的发生。
## 超卖与超买的定
一般电子商务网站会有团购，秒杀等活动，而这样的活动特点是请求量激增，数以万计的用户会抢购一个商品，这样会面临活动商品库存有限，高并发下如何控制库存不出现超卖的问题。注意：我们的数据存放在MySQL中使用的语言是Java为何会发生超卖一般库存扣除的逻辑代码如下：//remainder为剩余库存数量
int remainder=statement.query("select remainder fro
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2023-08-08 17:28:17
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前言在通过多线程来解决高并发的问题上，线程安全往往是最先需要考虑的问题，其次才是性能。库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作等。本篇通过MySQL乐观锁来演示基本实现。开发前准备1. 环境参数开发工具：IDEA基础工具：Maven+JDK8所用技术：SpringBoot+Mybatis数据库：MySQL5.7SpringBoot版本：2.
所谓库存超卖是指在并发量大的情况下，卖出去的商品数量比实际库存多，如秒杀系统 1、超卖举例： 总库存：4个商品 ； 请求人：a、1个商品 b、2个商品 c、3个商品 伪代码： select 库存数量 from 库存表 where 商品id=XXX; if 库存数量-扣减库存数量 update 库存表 set 库存数量=库存数量-扣减商品数量 where 
# 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：
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今天王总又给我们上了一课，其实mysql处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作
KDJ是一个超买超卖指标，它的重要价值在于对股价高位低位的研判。一般而言，当K、D、J三值在50附近时，表示多空双方力量均衡;当K、D、J三值都大于50时，表示多方力量占优;当K、D、J三值都小于50时，表示空方力量占优。.个股布局上，我的一贯作风就是提前埋伏潜力股，而且我每天霺圈子都会准时公布三支一周内能涨幅40%以上的票，例如：11月02号，早盘提示大家的德美化工 ，最高收益49%，还有10月
ACCER-幅度涨速幅度涨速（ACCER）是通过计算收盘价的N日线性回归斜率的方法，来测量股价上涨和下跌的速度的指标，是超买超买型指标。计算公式:1.幅度涨速=收盘价的N日线性回归斜率/收盘价 2.参数N一般设置为8，但因根据需要调整。 3.因指数有时过去小而难以观察，可以乘以100使用方法：先求出斜率，再对其价格进行归一。如果在一轮牛市行情中，股价幅度涨速跌穿0线，说明股价的涨幅将逐渐趋缓，此时
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
可以理解，但未曾接触。以后还需要看。 今天王总又给我们上了一课，其实MySQL处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量
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2023-10-24 10:44:12
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抢购场景完全靠数据库来扛，压力是非常大的，我们在最近的一次抢购活动改版中，采用了redis队列+mysql事务控制的方案，画了个简单的流程图： 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的
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2023-07-30 14:23:07
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在秒杀系统设计中，超卖是一个经典、常见的问题，任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难点。1 超卖问题描述在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时，先查询商品库存，再修改商品库存，会出现资源竞争问题，导致库存的最终结果出现异常。问题：当商品A一共有库存15件，用户甲先下单10件，用户乙下单8件，这时候库存只能满足一个人下单成功，如
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2023-09-04 17:12:06
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KDJ指标中文名为随机指标(Stochastics)，最早起源于期货市场。由美国的乔治*莱恩(George Lane)博士所创，它是波动于0—100之间的超买超卖指标，由K、D、J三条曲线组成，其中J值可靠性最差，因为它敏感性太强，K值次之，D值稍稳定些。在设计中综合了动量指标、强弱指数和移动平均线的一些优点，在计算过程中主要研究高低价位与收盘价的关系，即通过计算当日或最近数日的最高价、最低价及收
处理库存超卖的情况前，先了解下什么是乐观锁和悲观锁，下面的几篇博客已经介绍的比较详细了，我就不在赘述其原理了【MySQL】悲观锁&乐观锁 对mysql乐观锁、悲观锁、共享锁、排它锁、行锁、表锁概念的理解 下面开始介绍悲观锁在实际中的应用了//下订单..........try {
M()->startTrans();
//判断商品是否有赠品
作者：叁滴水前言在多个人同时对一个商品下单时，如果处理的不得当会存在超卖的现象，这种严重的bug是无法接受的。这是一种极为常见的并发问题，这个时候就有开发者想到了通过锁来控制。但是由于很多小伙伴对于锁没有一个充分的认识，最后却弄巧成拙。一、如何防止超卖在防止超卖的逻辑编写时，加锁这个思路是没有问题的，但是要加什么锁，锁哪一段逻辑就成为了问题。1、思路1 3、思路3update t_goods
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2023-09-07 15:54:38
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摘要：本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第十二篇，本篇博文我们将借助压力测试工具Jmeter重现秒杀场景（高并发场景）下出现的各种典型的问题，其中最为经典的当属“商品库存超卖”的问题，在本文我们重现这种问题，并对问题进行分析！内容：一个正规的、声称能承受高并发请求的系统的背后应该经历了一些不为人知的经历，这个秒杀系统也是如此，一般而言，这些经历都是比较残酷的，在本文中我们将重现出这样的经
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2023-08-06 13:14:18
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超卖现象：1.不同的很多用户，发出请求10个，但是只有5个商品，同一时间访问2.同一用户，在10个商品时，发出2个请求，在stock都成功 第一种：当读库存的时候，正常还有1个，于是2个用户都来就买，就超卖了。1.update的时候加一个限制条件，count>12. 所谓超卖现象举例：比如某商品的库存为1，此时用户1和用户2并发购买该商品，用户1提交订单后该商品的库存被修
（一）、使用伪代码解决单体应用中超买超卖的问题问题的引出：有三张表，分别为商品表、库存表、订单表。 首先使用Java代码去处理用户下订单public class Shopping {
@Transactional(rollbackFor = "Exception.class")
public void 购买（商品ID，购买数量）{
//首先查看商品库存
int 库存数量 = se
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2023-08-10 09:58:37
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