创建秒杀订单 库存减一 update stock=stock-1此时mcsql加行锁,只有一个线程能更新成功单机mysql只有几百并发先减库存,再创建订单 减库存: redis.set的库存 用redis.decr 原子减库存,redis单线程模型 如果库存减为0了,可以直接返回商品已售完创建订单问题: 1、redis中库存已经减完了,但是数据库减库存时失败,在catch时再把redis中的库存加
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2023-07-12 15:20:21
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# Java 订单减库存：下单时减库存的实现
在电商系统中，订单处理是一个核心功能。其中一个关键环节是库存管理，尤其是下单时的库存扣减。本文将介绍如何在Java中实现下单时减库存的功能，并提供代码示例。
## 订单处理流程
首先，我们通过一个旅行图来展示订单处理的基本流程：
```mermaid
journey
title 订单处理流程
section 下单前
$goods->query('update order set = store- num where store>=num and goodID = 12345');
$goods->query('update order set = store- num where store>=num and goodID = 12345');一、扣减库存的三种方案（1）下单减
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2023-05-17 16:28:28
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$goods->query('update order set = store- num where store>=num and goodID = 12345'); $goods->query('update order set = store- num where store>=num and
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2021-08-18 13:55:22
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一、redisTemplate对于set集合的使用1、需求背景在做号码下单的时候，我需要去调运营商的接口，查询号码、去对客户的身份信息校验、然后去下预约单、号码锁定、正式单...首先，号码锁定需要预约单返回的订单号，正式单需要号码锁定返回的seq与预约单返回的订单号2、解决方案接口的调用顺序 这里，我可以使用一个线程编排去处理这个事情首先，号码查询与客户信息校验可以同步去进
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2023-06-13 10:21:52
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1）使用Redis队列保存客户抢购成功的订单编号，使用Redis哈希类型保存订单详细信息，忠告：秒杀高并发设计不要与关系型数据库业务混合在一起编程，这样并发能力很差，秒杀是个独立的子系统 ----- 设计时只用Redis做后台数据库就可以了（只用MQ群集也可以做后台数据库），如果用关系型数据库写入秒杀产生的数据，这样关系型数据库的写入压力会非常大（Redis队列或者其它消息队列是用来解决分布式事务
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2023-07-10 14:28:16
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1. 减库存一般下单减库存的流程大概是这样的：1、查询商品库存。这里直接查的Redis中的库存。2、Redis中的库存减1。这里用到的Redis命令是：incrby -13、扣减数据库中的库存。这里用数据库乐观锁，不用额外加锁4、异步刷新Redis中的库存5、定时扫描超时未支付的交易，库存加回去总结一下这个流程就是：先减redis库存，再减数据库库存，最后刷新redis库存用到的Redis命令可能
前言 近期组员接手了一个领券的业务，涉及到了对券批次库存的扣减操作，在多次尝试优化后压测起来仍有一些性能问题，由于接近deadline，于是自己也尝试上手优化了一下。让我对日常在论坛看到的redis秒杀库存的实现有了进一步的认知。领券逻辑 首先，先简单介绍下领券的逻辑，当然中间有一些业务定制
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2023-08-10 20:06:43
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一、redis通过redis预减库存，来减少数据库访问。 可以在初始化阶段，将商品库存加入到redis中。后续直接在redis中进行预减库存操作。后续的下单可以先返回给客户端提示信息，同时将请求发送到消息队列，来实现订单的创建等操作，实现异步操作。 客户端的页面使用轮询来判断订单是否创建成功。1.1 预减库存两步操作项目启动时，通过实现InitializingBean里的afterProperti
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2023-08-09 16:05:04
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方式一：使用DECR减库存/**
* 外卡进入减库存
* @param competitionQuarterInDTO
* @return
*/
@Override
public int otherCardEnter(CompetitionQuarterInDTO competitionQuarterInDTO) throws IOL8ServiceException, IOL8Commo
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2023-08-08 07:58:12
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抢购、秒杀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&nbs
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2023-06-30 10:10:31
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# Java Redis 减库存
在实际的电商系统中，减库存是一个常见的操作，而使用 Redis 作为缓存数据库可以有效提高性能和减轻数据库压力。本文将介绍如何使用 Java 结合 Redis 来实现减库存操作。
## Redis 简介
Redis 是一个开源的内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合等。由于 Redis 将数据存储在内存中，因此读写速度非常快。在减库存场景中，可
目录前言1、减少数据库的压力2、减少redis的压力后记 前言本次的一个场景为秒杀的业务功能中，秒杀，我们都知道并发量是真的高，所以如何去优化这个问题便成了今天的主题(之后还会有限流来提高)。并且此次的使用是可以大大的提高我们的并发量，和加大我们的系统稳定性。首先，我们的一个思路：一、redis预减库存 尽量不使用数据库连接去查询商品数量，而是通过查询redis去查询商品数量二、redis标记商
原创
2023-08-04 14:54:49
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Redis预减库存：主要思路减少对数据库的访问，之前的减库存，直接访问数据库，读取库存，当高并发请求到来的时候，大量的读取数据有可能会导致数据库的崩溃。思路：1.系统初始化的时候，将商品库存加载到Redis 缓存中保存 2.收到请求的时候,现在Redis中拿到该商品的库存值，进行库存预减，如果减完之后库存不足，直接返回逻辑Exception 就不需要访问数据库再去减库存了，如果
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2023-08-31 10:10:56
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在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，本文主要介绍了如何使用Redis实现电商系统的库存扣减，具有一定的参考价值，感兴趣的可以了解一下。目录解决方案分析基于数据库单库存基于数据库多库存基于redis基于redis实现扣减库存的具体实现在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，比如电商系统中的商品库存，抽奖系统中的奖品库存等。解决方案使用mysql数据库，使用一个字段来存储库存，每次扣减
在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，比如电商系统中的商品库存，抽奖系统中的奖品库存等。解决方案使用mysql数据库，使用一个字段来存储库存，每次扣减库存去更新这个字段。还是使用数据库，但是将库存分层多份存到多条记录里面，扣减库存的时候路由一下，这样子增大了并发量，但是还是避免不了大量的去访问数据库来更新库存。将库存放到redis使用redis的incrby特性来扣减库存。分析在上面的第一
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2023-07-07 14:35:48
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一：实现原理：利用redis中的set命令来实现分布式锁。从Redis 2.6.12版本开始，set可以使用下列参数：SET KEY VALUE [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]EX second ：设置键的过期时间为second秒。 SET key value EX second效果等同于SETEX key second value 。 PX mill
秒杀中的常见问题的解决1）解决超卖的问题1）Redis预减库存，有一个下单请求过来时预减库存，若减完后的redis库存小于0说明已经卖完，此时直接返回客户端已经卖完。后续使用内存标记，减少Redis访问。若预减库存成功，则异步下单，请求入队列，返回客户端排队中。2）数据库层面防止超卖：Redis预减库存只是抢到了这个机会，真正是否购买成功还是要等到所有数据库操作的真正成功，即消息队列的消费端是否消
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2023-09-08 21:21:07
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## Redis预减库存方案
在电商系统中，库存管理是一个至关重要的部分。为了提高系统的并发处理能力并避免超卖，使用Redis作为缓存来预减库存是一个常见的解决方案。本文将探讨如何使用Redis预减库存，并给出代码示例。
### 背景
假设我们有一个电商平台，用户可以在线购买商品。每当用户下单时，我们需要检查商品是否还有库存，并相应地减少库存数量。传统的数据库处理方式在高并发情况下容易导致性
温馨提示,如果只想知道如何保证回滚一致性的问题,直接看解决方案问题: 问题是这样出现的,在回滚的的时候,如果服务器重启,而且重启的时候正好是redis更新成功,而修改订单由于mysql事务会自动回滚,幂等也没有记录成功,此时就会出现预扣减库存错乱实现技术: 一.redis实现了延迟队列 二.rocketmq 延迟消息业务实现 一.添加秒杀活动: 将所有限
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2023-08-17 11:33:31
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