# -*- coding: utf-8 -*-
# python:2.x
__author__ = ‘Administrator‘
#超类01
#它是一个内建类型，用于访问属于某个对象超类特性
print super#
#如果已习惯于通过直接调用父类将self作为第一参数来访问的特性，可能会出现混乱
#经典方法
class M(object):
def s(self):
print u‘不是超类方
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2023-07-29 15:01:08
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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
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2023-11-14 18:56:44
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原标题：KDJ RSI超买与超卖指标详细用法(图解)当KD值升到90以上时表示偏高，跌到20以下时表示偏低。太高就有下跌的可能，而太低就有上涨的机会。操作要点：一般而言， D黄色线由下转上为买入信号，由上转下为卖出信号。KD都在0～100的区间内波动， 50为多空均衡线。如果处在多方市场，50是回档的支撑线，如果处在空方市场，50是反弹的压力线。K白色线在低位上穿D黄色线为买入信号，K线在高位下穿
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2024-01-12 17:48:23
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# Java超买
## 引言
在日常生活中，我们经常会遇到购物的情况。当我们选择购买产品时，有时会被各种促销和打折活动吸引，最终导致购买的数量超过了实际需求。这种情况被称为"超买"。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言处理超买问题，并通过代码示例向您展示如何计算和可视化超买数据。
## 问题描述
假设有一家商店正在进行促销活动，某个产品的原价为100元，现以每个产品80元的价格出售。现
原创
2023-12-14 12:07:04
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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
原创
2024-09-17 04:06:57
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在现代互联网服务中，使用 Redis 作为缓存和存储解决方案的场景越来越普遍。然而，在处理高并发场景时，尤其是在电商平台的超买和超卖问题上，Redis 的使用需要格外小心。本文将分享如何有效解决这些超买和超卖问题，涉及环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
确保你的技术栈能够支持有效地使用 Redis。以下是一个版本兼容性矩阵，它展示了常用的技术栈和支持的
解决库存超卖/超买(事务)的问题 原因：1 超卖出现在修改库存业务的方法中，并不是出现在数据库的更新语句中(mysql的update写操作不能并发执行)2 业务的方法中超卖造成原因是什么，mysql的写操作和读操作可以并发执行，导致多个线程同时修改了
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2023-10-10 06:25:53
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文章目录前言4.3 优惠券秒杀4.3.4 库存超卖问题及其解决4.3.4.1 问题分析4.3.4.2 问题解决4.3.5 一人一单需求4.3.5.1 需求分析4.3.5.2 代码实现4.3.5.3 并发问题4.3.5.4 悲观锁解决并发问题4.3.5.5 集群环境下的并发问题4.4 分布式锁4.4.1 分布式锁介绍4.4.2 Redis分布式锁的实现核心思路4.4.3 代码实现分布式锁 前言Re
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2024-09-24 10:13:31
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1.创建数据表#1.商品库存表
DROP TABLE IF EXISTS `orders`;
CREATE TABLE `orders` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`number` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '总库存',
`sale` int(11) DEFAULT '0' COMM
一、超卖问题1. 超卖场景高并发场景下用户下单，存在如下所示的超卖问题，其产生的主要原因是一个线程刚读出库存值，还没进行修改时，另一个线程也读出来该库存值，从而导致这两个线程在进行下单时，对同一个值减了1。2. 解决方案1. 悲观锁认为线程安全问题一定会发生，线程串行执行优点：简单粗暴缺点：性能一般2. 乐观锁认为线程安全问题不一定会发生，在更新数据时判断有没有线程对数据做了修改优点：性能好缺点：
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2023-09-21 12:49:15
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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
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2024-04-03 15:31:39
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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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一：大势型指标 1、ABI绝对广量指标 原始参数值：无 指标应用法则： 1.ABI 主要用于扫瞄瞬间极端的多头或空头力道。 2.ABI 高于320～350以上时，视为市场发生「冲力现象」。 3.越高的数据代表市场转向的机会越大。 4.随著上市公司家数递增，ABI 的极限数据须伴随修正。 5.本指标可设参考线。 
原标题：【教你一招】KDJ超买超卖指标来源：K线密码KDJ是一个超买超卖指标，对股价高位低位的研判。根据KDJ的取值，我们将KDJ区域分为1、超买区：K、D、J这三值在20以下为超卖区，是买入信号。2、超卖区：K、D、J这三值在80以上为超买区，是卖出信号。3、徘徊区：K、D、J这三值在20-80之间为徘徊区，宜观望。KDJ指标应用原则：1、当K值在50以下的低水平，形成一底比一底高的现象，并且K
## 库存超卖超买问题解决方案
随着电子商务的迅速发展，库存管理成为了企业运营中的重要环节。库存超卖（库存不足但仍允许顾客下单）和超买（库存充足但顾客未下单）的问题日益突出，这不仅影响了客户的购买体验，也对企业的财务和声誉造成了负面影响。本方案将提出一种基于Java的库存管理解决方案，通过状态管理机制和类设计来实现库存的合理控制。
### 1. 项目背景
当前一般的库存管理系统通常采取单一的
# Java Incr Lua防止超买实现流程
## 1. 概述
在开发中，我们经常会遇到防止超买的需求，特别是在高并发的场景下。为了解决这个问题，我们可以结合Java和Lua来实现一个高效的防止超买的机制。下面是实现这个机制的具体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 客户端发起购买请求 |
| 2 | 服务端接收到请求，调用Lua脚本检查库存 |
|
原创
2023-07-16 13:49:05
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# 超卖与超买的概念及 Redis 锁的应用
在金融市场中，“超买”和“超卖”是两个广泛使用的术语，而在计算机科学中的 Redis 锁则是确保系统安全与稳定的重要工具。本文将详细介绍超买和超卖的含义，并结合 Redis 锁的应用，提供相关的代码示例。
## 超买与超卖的概念
“超买”和“超卖”是技术分析中的两个重要概念，通常用于股票或其他金融工具的交易。
1. **超买**：当金融工具的价
# Java超买是什么意思
## 1. 引言
在学习Java过程中，了解什么是"Java超买"是非常重要的。本文将会解释什么是Java超买以及如何实现它。
## 2. Java超买流程图
以下是Java超买的整个流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[定义商品数量]
B --> C[定义购买数量]
C --> D[判断购买数量
原创
2023-08-23 08:03:36
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一、策略在订单系统中，防止商品超卖是一个至关重要的问题，涉及到多个方面的策略和技术。以下是一些防止商品超卖的主要措施：库存实时同步与检查：
确保订单系统和库存系统之间的数据实时同步，每次订单生成或取消时，库存数量应相应更新。在订单生成前进行库存检查，确保库存量足以满足订单需求。使用锁机制：
在高并发环境下，使用数据库锁（如InnoDB的行锁）或分布式锁（如Redis的setNX命令）来
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2024-09-21 07:10:18
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这一讲是“三高”代码实战中的最后一讲，也是秒杀系统功能的最后一个环节：扣减库存。前面我提到过，秒杀库存是最核心的数据。如果库存数据不一致，出现超售，可能会导致公司在秒杀活动中的严重亏本。因此，如何保证库存扣减正常不出现超售，是保障秒杀活动正常进行的关键。那么，这该怎么做到呢？在高并发下，为了确保数据的一致性，通常采用事务来操作数据。但是，直接使用事务会影响系统的并发性能。为此，我们通常会通过队列采
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2024-02-28 13:42:05
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