# Redis抢购：如何实现库存管理
在电子商务中，抢购活动越来越普遍，尤其是在大型促销日。为了确保系统能够顺利处理高并发请求，Redis作为一种高性能的内存数据库，成为了库存管理的热门选择。本文将介绍如何利用Redis实现抢购的库存管理，并结合代码示例进行说明。
## Redis基本概念
Redis是一种开源的内存数据结构存储，用作数据库、缓存和消息代理。与传统关系型数据库相比，Redis
原创
2024-09-14 03:31:23
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本篇内容主要讲解的是redis分布式锁，这个在各大厂面试几乎都是必备的，下面结合模拟抢单的场景来使用她；本篇不涉及到的redis环境搭建，快速搭建个人测试环境，这里建议使用docker；本篇内容节点如下：jedis的nx生成锁如何删除锁模拟抢单动作(10w个人开抢)jedis的nx生成锁对于java中想操作redis，好的方式是使用jedis，首先pom中引入依赖：<dependency&g
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2023-09-03 20:24:22
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在完成功能之前 ，需要了解一下redis 中有关stream 数据结构相关的命令XACK：确认消息已经处理，redis 会在PEL(pending entries List )中移除一个或多个消息。一般情况下 一个消息被 XREADGROUP 或 XCLAIM之后会被写入PEL。XADD: 把消息（Entry ,key-value)追加到队列，默认如果队列不存在会创建，除非使用 NOM
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这里我就只谈redis的解决方案吧... 我们先来看以下代码（这里我以laravel为例吧）是否能正确解决超抢/卖的问题： <?php
$num = 10; //系统库存量
$user_id = \Session::get('u
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2023-05-29 11:10:53
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微型秒杀模型的几点思考
最近工作上做了几个抢票的活动。其中有一部分抢票活动非常火爆，用户访问量非常大。任何一个系统，只要涉及到高并发，分布式就会变得复杂起来。本文是我对这类问题的一些思考和总结。后面有时间还将分享关于流控模型的一些思考，敬请期待。 一 几点解释以及场景分析 1.1 关于微型微型并不是说并发量比较小或者逻辑比较简单。微型的意思是指库存比较小。而库存就是指我们要抢的东西的总量
场景一：当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在更新为99，先更新数据库更改为99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存的是100，这就导致数据库和缓存不一致解决方案：这种情况应该是先删除缓存，然后在更新数据库，如果删除缓存失败，那就不要更新数据库，如果删除成功，而数据库更新失败，那查询的时候只是从数据库里查了旧的数据而已，这样就能保持数据库与缓
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2023-08-16 17:42:48
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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：系统初始化的时候，将商品库存加载到Redis 缓存中保存收到请求的时候,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，如果库存值正确，进行下一步将请求入队
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2023-10-27 16:46:10
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参与过抢购活动就知道,很明显的一点是商即便商品实际没有了也是可以下单成功的,但是在支付的时候会提示你商品没有了。实现原理：list双向链表使用redis队列，因为pop操作是原子的，即使有很多用户同时到达，也是依次执行.（mysql事务在高并发下性能下降很厉害，文件锁的方式也是）.此处用到了Redis中的链表(list)数据类型:'栈':从链表的头部添加元素,先进后出 '队列':从链表的
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2023-07-09 21:51:03
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- 功能核心点 * 经典互联网商品抢购秒杀功能- 功能api * 商品秒杀接口- 数据落地存储方案 * 通过分布式redis减库存 * DB存最终订单信息数据- api性能调优 * 性能瓶颈在高并发秒杀 * 技术难题在于超卖问题 秒杀系统功能步骤梳理- 利用 Redis 缓存incr拦截流量 - 首先通过数据控制模块，提前将秒杀商品缓存到读写分离 R
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2024-05-17 16:57:58
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工具介绍首先环境就比较简单ApachePHP 7.3redis框架我选择的ThinkPHP5.1 不过这次我主要还是选择贴近原生的写法选择apache的原因很简单。自带压力测试工具ab。符合我们的需要。虽然我们知道nginx来做web服务器性能更好。 php7.* 这个不用多介绍了PHP 7 和 PHP 5的性能不是一个世界的 redis 虽然可以实现秒杀的方式有很多。redis算是非常常见的缓存
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2023-11-01 18:18:09
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电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，为什么我们总是不容易抢到火车票的原因？ 一、大规模并发带来的挑战
在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，
实现消费券秒杀的优化，在加入限时抢购的优惠券时，自动的将消费券的库存stock信息也加入到redis中（可设为抢购结束后过期）抢购之前在redis中进行库存是否充足（stock）、用户是否已经抢购（set）的判断如果条件都满足，则将订单信息加入到消息队列中另开启一个线程将消息队列中订单信息异步地同步到数据库中，这样就缓解了直接写数据库的压力，新开启的线程可以根据数据库适应的速度进行写操作异步秒杀业
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2023-06-06 22:57:27
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1.商城抢购，秒杀库存超卖是比较头疼的事，下面使用三种方法防止超卖1.mysql锁机制，悲观锁InnoDB行
原创
2022-05-16 10:32:55
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在现代电商平台中，利用 Redis 进行高效的抢购系统是一项常见且复杂的挑战。本文将详细记录如何通过 Java 来实现 Redis 抢购系统的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成。
### 环境配置
为确保 Redis 和 Java 环境正确配置，我们可以使用以下流程图来概述整个流程。
```mermaid
flowchart TD
A[安装 Red
### Redis解决抢购问题
在高并发场景下，如何解决商品抢购过程中的并发问题是一个常见的挑战。使用Redis作为缓存数据库，可以有效地解决抢购过程中的高并发问题。
#### Redis的特性
Redis是一个开源的内存数据库，支持多种数据类型，包括字符串、哈希、列表、集合等。其主要特点包括快速、高效、可持久化等。在抢购过程中，我们可以利用Redis的原子操作和高性能特点来实现并发控制。
原创
2024-04-18 04:13:38
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java毕业设计库存管理系统源码+lw文档+mybatis+系统+mysql数据库+调试
java毕业设计库存管理系统源码+lw文档+mybatis+系统+mysql数据库+调试 本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：idea eclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数 据
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2024-09-16 19:18:05
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# Redis抢购与回流机制
在当前互联网环境中，抢购活动成为了非常常见的营销手段。无论是电商秒杀、直播带货，抑或是其他形式的限时优惠，如何高效地处理大量用户的并发请求，确保系统的高可用性和高性能，是后台开发工程师需要面临的重要挑战。Redis 作为一个高性能的内存数据库，因其极快的读写速度和强大的数据结构，被广泛应用于抢购系统的实现中。本文将介绍 Redis 在抢购中的应用及其回流机制，并通过
原创
2024-09-11 04:08:36
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需求：创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单\-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1
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2023-07-04 11:49:44
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redis所有的key都是字符串。redis是用C语言实现的 redis底层的数据结构和hashMap类似，用的数组+链表+红黑树 解决哈希冲突，用的链表，用next指针指向下一个节点(头插法)1.高并发场景下对库存扣减，会出现重复扣减问题，用synchronized解决不了。如下代码synchronized (this){ int stock=Integer.parseInt(stringRed
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2024-06-09 20:17:46
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抢购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，我们看看下面一种常规的实现代码：<?php
require('predis/src/Autoloader.php');
$r
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2024-05-17 10:20:20
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