首先我们要知道超卖的原因是什么：超卖的原因主要是用户下的订单的数目和我们要促销的商品的数目不一致导致的，每次总是订单的数比我们的促销商品的数目要多。究其深层原因，是因为数据库底层的写操作和读操作可以同时进行，虽然写操作默认带有隐式锁（即对同一数据不能同时进行写操作）但是读操作默认是不带锁的，所以当用户1去修改库存的时候，用户2依然可以都到库存为1，所以出现了超卖现象。解决方案有以下几种：第一种方案
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2023-09-09 20:20:19
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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：require('predis/src/Autoloader.php');
$redis = new Predis\Cli
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2023-09-02 21:24:18
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前提：只是为了了解和学习关于秒杀的学习顺便巩固学到的技术点1.1 秒杀场景电商抢购限量商品卖周董演唱会的门票火车票抢座 12306..........1.2 为什么要做个系统如果你的项目流量非常小，完全不用担心有并发的购买请求，那么做这样一个系统意义不大。但如果你的系统要像12306那样，接受高并发访问和下单的考验，那么你就需要一套完整的流程保护措施，来保证你系统在用户流量高峰期不会被搞挂了。严格
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2023-08-21 14:13:32
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在秒杀业务中，会出现当只剩一个库存时，但有多个人仍然秒杀成功，且都减库存成功，因此，在减库存，更新数据库的时候，需要在sql语句上进行判断，是否库存大于0.@Update("update miaosha_goods set stock_count = stock_count - 1 where goods_id = #{goodsId} and stock_count > 0")
v
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2023-06-11 16:38:47
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京东Java开发一面
作者：offer快来到碗里 介绍一下怎么防止发生超卖解释：背景：如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货
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2023-09-08 16:00:54
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# 项目方案：Java 如何防止超卖
## 背景
在电商平台中，超卖是一个常见的问题。当多个用户同时购买同一商品时，如果没有合适的措施，可能会导致库存数量错误，造成超卖情况。为了避免这种情况发生，我们需要实现一个可靠的机制来防止超卖。
## 方案概述
本项目方案基于 Java 编程语言，通过使用并发控制和数据库事务来防止超卖。主要包括以下步骤：
1. 设计数据库表结构，包括商品表和订单表
原创
2023-12-13 03:55:28
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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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# 如何防止超卖Java
在电商平台和票务系统中，超卖是一个常见而严峻的问题，它对用户体验和企业声誉都有极大的负面影响。超卖是指在库存不足的情况下，向多个客户承诺出售同一产品或服务。为了有效防止这种现象的发生，本文将探讨一些常用的方法，包括乐观锁、悲观锁以及使用分布式事务等，并提供相应的代码示例。通过这些方法，我们可以确保库存的准确性，从而避免超卖问题的出现。
## 一、超卖的基本认识
在理
资料：（1）分布式系统事务一致性解决方案：（2）MySQL事务隔离级别的实现原理：（3）当前读和快照读：（4）mysql处理高并发，防止库存超卖：（5）Redis和Memcache对比及选择：（6）高并发下防止商品超卖的Redis实现（通过 jMeter 模拟并发）：（7）Redis和请求队列解决高并发： （7）redis集群和kafka集群作为消息队列比较（优先考虑kafka）：htt
避免商品超卖的4种方案（以下是一些核心思路）原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000时，还是会出现超卖现象。public function buyOne() {
$shop = Shop::find(1);
if ($
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2023-09-13 22:58:23
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（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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# 如何防止商品超卖
## 引言
在电商平台中，商品超卖是一个常见的问题。当多个用户同时购买同一商品时，如果没有有效的措施来防止超卖，就会导致库存不足或出现订单冲突等问题。为了解决这个问题，我们需要在系统中实现一些机制来保证商品的库存数量和用户购买数量的一致性。
本文将以 Java 为例，介绍一种基于数据库事务的方法来防止商品超卖，并给出相应的示例代码。
## 解决方案
### 数据库设
原创
2023-10-01 06:26:28
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本文从 Redis 基本特性入手，通过讲述 Redis 的数据结构和主要命令对 Redis 的基本能力进行直观介绍。之后概览 Redis 提供的高级能力，并在部署、维护、性能调优等多个方面深入介绍和指导。本文适合使用 Redis 的普通开发人员，以及对 Redis 进行选型、架构设计和性能调优的架构设计人员：Redis 的数据结构和相关常用命令数据持久化内存管理与数据淘汰机制Pipelining事
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2023-09-25 15:16:42
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一、引入Jedis依赖可以新建Spring或Maven工程，在pom文件中引入Jedis依赖：<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</versio
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2024-10-08 12:47:57
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# Java秒杀如何防止超卖
秒杀活动是电商平台常见的一种促销活动，它通过限时限量的销售方式吸引用户，但同时也面临着一个严峻的问题，即超卖问题。超卖问题指的是在有限的库存下，用户购买的数量超过了实际库存数量，导致订单无法正常履行的情况。
为了解决超卖问题，需要在系统的设计和实现中考虑以下几个方面：
1. 数据库中库存的设计
2. 秒杀接口的并发控制
3. 订单的生成和库存的更新
下面将逐个
原创
2023-08-16 11:24:05
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# Java 防止超卖
超卖是指某个商品或服务的销售数量超过了实际库存数量的情况。在电商平台和实体店铺等销售场景中，超卖是一个常见的问题。超卖不仅会导致顾客的投诉和退货，还会给商家带来巨大的损失。因此，了解如何在Java中防止超卖是非常重要的。
## 产生超卖的原因
超卖通常是由于并发访问和处理库存操作时出现的竞争条件而引起的。当多个线程同时读取库存数量并判断其是否充足时，由于线程切换的不确
原创
2023-09-30 09:01:49
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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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怎么导致超卖？多个用户同时购买同一件商品(相同sku)，产生高并发多线程。如果商品的个数仅有1个,A线程获取到结果时因为剩余数量大于0,生成订单、用户付款。此时若在A线程生成订单的途中,B线程获取的商品剩余数量是大于0的，也会生成订单、用户付款。导致结果只有一件商品卖了两次,超卖了。 解决超卖:用户抢到商品,待付款redis分布式锁（根据商品的sku阻性）。获得锁代码块内，进行商品减数据
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2023-09-17 11:02:59
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过程准：确保仓库后台库存变动和前台能实时同步，确保不超卖 保证过程准主要靠两点：一个是仓内的管理，另一个是仓库WMS系统和店铺ERP系统及电商平台的商家后台。 1)仓内管理：这点不详细展开，仓库专业人员的专业能力是应该相信的，只是简单说几点： 关于库存变动：商品入仓后，因各种原因会导致库存变动，仓库要忠实且及时的把这种变动记录下来，并通过系统接口同步给
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2024-01-28 00:27:20
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-- Table structure for stock
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `stock`;
CREATE TABLE `stock` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) NOT NULL DEFAU
