1 秒杀有哪些特点常见的场景比如100000人在同一秒抢一个手机。比如12:00:00抢购， 12:00:01活动就结束了1.1 突然多了很多访问，可能导致原有商城瘫痪秒杀活动只是网站营销的一个附加活动，这个活动具有时间短，并发访问量大的特点，如果和网站原有应用部署在一起，必然会对现有业务造成冲击，稍有不慎可能导致整个网站瘫痪。解决方案：将秒杀系统独立部署，独立域名。1.2 带宽问题假设商品页面大
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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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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所谓库存超卖是指在并发量大的情况下，卖出去的商品数量比实际库存多，如秒杀系统 1、超卖举例： 总库存：4个商品 ； 请求人：a、1个商品 b、2个商品 c、3个商品 伪代码： select 库存数量 from 库存表 where 商品id=XXX; if 库存数量-扣减库存数量 update 库存表 set 库存数量=库存数量-扣减商品数量 where 
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2023-11-30 10:56:32
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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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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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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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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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# 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
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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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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# 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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并发事务处理带来的问题?相对于串行处理来说，并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率，提高数据库系统的事务吞吐量，从而可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题，主要包括以下几种情况:更新丢失(ost Update)：当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题－－最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新。例如，两个编辑人
前言在通过多线程来解决高并发的问题上，线程安全往往是最先需要考虑的问题，其次才是性能。库存超卖问题是有很多种技术解决方案的，比如悲观锁，分布式锁，乐观锁，队列串行化，Redis原子操作等。本篇通过MySQL乐观锁来演示基本实现。开发前准备1. 环境参数开发工具：IDEA基础工具：Maven+JDK8所用技术：SpringBoot+Mybatis数据库：MySQL5.7SpringBoot版本：2.
一般电子商务网站会有团购，秒杀等活动，而这样的活动特点是请求量激增，数以万计的用户会抢购一个商品，这样会面临活动商品库存有限，高并发下如何控制库存不出现超卖的问题。注意：我们的数据存放在MySQL中使用的语言是Java为何会发生超卖一般库存扣除的逻辑代码如下：//remainder为剩余库存数量
int remainder=statement.query("select remainder fro
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2023-08-08 17:28:17
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https://github.com/qiurunze123/miaosha1.如何解决卖超问题--在sql加上判断防止数据边为负数 --数据库加唯一索引防止用户重复购买--redis预减库存减少数据库访问 内存标记减少redis访问 请求先入队列缓冲，异步下单，增强用户体验利用CDN和浏览器缓存进行一级流量拦截 秒杀前因为用户不断刷新商品详情页，我们可以将该页面上的元素尽量静态化处理，
1. 如何解决超卖问题 a. 在sql加上判断防止数据变为负数 b. 数据库加唯一索引防止用户反复购买（限购） c. redis预减库存减少数据库访问；内存标记减少redis访问；请求先进入队列缓冲，异步下单2. 全局异常处理拦截 a. 定义全局的异常拦截器RespBean b. 定义全局异常类型RespBeanNum c. 返回与业务相关的异常，其他的异常用GlobleException3. 对
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2023-09-02 07:27:34
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大伙可以到我的RabbitMQ专栏获取更多信息demo示例这里拿概述在之前介绍的MQ的文章中——什么是MQ：消息队列的基本概念和优劣势，我提到了MQ对于处理高并发场景的能力，即削峰填谷：当请求并发增高的时候，所有业务请求首先放入MQ业务系统则在保证系统正常平稳的情况下，尽力从MQ获取业务信息，按照自己的“节奏”处理业务过多的业务积压在MQ中，拉长了整体业务的执行时长，这就是填谷 上述过程
# 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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