# 如何Java项目 ## 引言 在当前的软件开发行业中,Java仍然是最受欢迎和广泛使用的编程语言之一。因此,如果您开发了一个出色的Java项目,并且想要获得一些经济回报,那么了解如何有效地销售Java项目是非常重要的。本文将提供一个详细的方案,以帮助您成功地销售Java项目。 ## 步骤 ### 1. 选择一个独特而有市场需求的项目 要成功销售Java项目,首先需要选择一个独特而有
原创 2023-08-10 03:28:09
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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
避免商品超的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,还是会出现超现象。public function buyOne() { $shop = Shop::find(1); if ($
转载 2023-09-13 22:58:23
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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
转载 2023-09-08 16:00:54
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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
转载 2023-06-11 16:38:47
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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”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
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
首先我们要知道超的原因是什么:超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,所以出现了超现象。解决方案有以下几种:第一种方案
转载 2023-09-09 20:20:19
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# 如何防止超Java 在电商平台和票务系统中,超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,从而避免超问题的出现。 ## 一、超的基本认识 在理
目 录第1章 变量 1.1 变量概述 1.2 计算机的存储单元 1.3 基本类型之4类8种 1.4 常量与类型 1.5 创建变量 1.6 创建变量及使用的注意事项 1.7 数据类型转换 第2章 运算符 2.1 算术运算符 2.2 赋值运算符 2.3 比较运算符 2.4 逻辑运算符 2.5 三元运算符 第3章 商场库存清单案例 3.1 案例需求分析 3.2 代码实现
转载 9月前
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# 如何避免超Java的方案 在现代电商和在线预订系统中,超(Overbooking)是一个常见的问题,它指的是由于并发访问和库存管理不当,导致用户在下单时能够购买到已售罄的商品。在本文中,我们将探讨如何通过合理的设计和代码示例来避免 Java 中的超问题。 ## 1. 理解超的原因 超的问题通常出现在以下几种情况下: - **并发访问**:多个用户几乎同时购买相同的库存商品。 -
原创 9月前
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# 项目方案:Java 如何防止超 ## 背景 在电商平台中,超是一个常见的问题。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。 ## 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。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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怎么导致超?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: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
库存超问题针对秒杀建议选择下单扣库存的方式:首先查询redis缓存库存是否充足先扣库存再落订单数据,可以防止订单生成了没有库存的超问题扣库存的时候先扣数据库库存,再扣减redis库存,保证在同一个事务里,无论两者哪一个发生了异常都会回滚。有一个问题是可能redis扣成功了由于网络问题返回失败,事务回滚,导致数据库和缓存不一致,这样实际少卖了,可以放到下轮秒杀去。库存超问题是有很多种技术解决方
转载 2023-06-03 22:01:57
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今天和同事讨论库存防超问题,发现虽然只是简单的库存扣减场景,却隐藏着很多坑,一不小心就容易翻车,让西瓜推土机来填平这些坑。单实例环境 一般电商体系防止库存超,主要有以下几种方式:防止库存超,最先想到的可能就是「锁」,如果是一些单实例部署的库存服务,大部分情况下我们可以使用以下锁或并发工具类:这三个任何一个都可以保证同一单位时间只有一个线程能够进行库存扣减,废话不多说,上码!/**
问题描述在众多抢购活动中,在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量,也就是不能出现超的问题;还有就是抢购时会出现大量用户的访问,如何提高用户体验效果也是一个问题,也就是要解决秒杀系统的性能问题。本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。总体思路就是要减少对数据库的访问,尽可能将数据缓存到Redis缓存中,从缓存中获取数据。在系统初始化时,将商
使用的技术:--redis,同步锁,乐观锁,本地事务(声明式、编程式都有使用),线程池,自定义异常类,负载策略(本地模拟三个服务器,前面发布的文章有)等编译环境:--本地idea,Mybatis,redis,Jmeter做压测,mysql8.0等流程都是一步步试用不一样的技术,一步步的去完善,从简单到复杂压测工具: 使用技术: 本地事务(声明式)+ 数据库的乐观锁主要代码:
抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节,而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。抢订单环节一般会带来2个问题:  1、高并发  比较火热的秒杀在线人数都是10w起的,如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。  2、超  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题。 二、如何
转载 2024-02-29 16:33:19
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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:(5)Redis和Memcache对比及选择:(6)高并发下防止商品超的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
# 如何实现“超”系统:Java 实践 在现代电商系统中,超(Over-selling)是一个常见但复杂的业务需求。超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 在实现超系统的过程中,我们会按照以下步骤进行: |
原创 2024-09-30 03:21:15
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