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  • 如何解决高库存问题
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    2021-04-14 10:47:09

    下单减库存,如何解决高并发减库存问题

    1. 减库存

    一般下单减库存的流程大概是这样的:

    1、查询商品库存。这里直接查的Redis中的库存。

    2、Redis中的库存减1。这里用到的Redis命令是:incrby -1

    3、扣减数据库中的库存。这里用数据库乐观锁,不用额外加锁

    4、异步刷新Redis中的库存

    5、定时扫描超时未支付的交易,库存加回去

    总结一下这个流程就是:先减redis库存,再减数据库库存,最后刷新redis库存

    用到的Redis命令可能:DECR key  或者  INCRBY key -1

    更新数据库的SQL可能是这样的:

    update 商品库存表 set 库存 = 库存 - 1 where 商品ID = xxx and 库存 > 0;

    或者

    update 商品库存表 set 库存 = 库存 - 1 where 商品ID = xxx and version = xxx;

    用乐观锁是一种比较好的方式,而且一遍ID字段都有索引,可以充分利用MySQL行级锁

    这种方式还有一个比较巧妙的地方是,利用redis的单线程来操作库存,而且又是原子命令,可以避免并发问题

    同时,先减redis库存后可以防止后续因库存不足而造成下单失败

    最后,数据库更新完以后,再通过MQ异步刷新缓存,可以使得redis中的库存误差不会太大

    交易系统会定时扫描超时未支付的订单,然后用MQ异步通知订单和商品中心,将订单关闭,库存再放回去

    2. 加锁

    加锁(比如:基于Redis的分布式锁)

    MQ可以把并行转成串行,但是并不能很好的解决并发访问的问题,只能靠锁

    加锁会影响性能,但是影响不大。假设我们用Redisson分布式锁,操作redis只需要几毫秒,因此这点儿损耗不是什么大问题。都是这么玩儿的,不加锁还能怎么办呢。

    3. 内存缓存

    在cms管理后台修改数据后,同步或异步刷新redis缓存,同时利用zookeeper刷新内存缓存,这样就可以不用等到需要用的时候再从redis中同步。

    一定要避免redis大key,最常见的就是hash key,设置的时候不注意,一不小心里面就几千个field了,这对查询非常不利,可以取模进行分片。

    一定要避免HGETALL命令,利用Pinpoint可以帮助我们分析每个请求在每个操作所消耗的时候,从而有助于我们优化

    数据迁移用Canal

    https://redis.io/commands/incr

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  • 冰河为你揭秘互联网大厂是如何正确的扣减库存的,建议收藏!!

    大家好,我是冰河~~

    在【精通高并发系列】的《实践出真知:全网最强秒杀系统架构解密!!》一文中,冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计,也简单提到了如何扣减商品的库存。

    也许不少小伙伴会问:扣减商品的库存很简单啊,用户下单的时候扣除对应的商品库存不就行了吗?有那么难吗?

    确实,理论上就是用户下单后,减去商品的库存就完事了。但是,如果你的系统流量很大,并发度非常高,比如淘宝的双十一,有一款爆款商品参加了活动,库存只有1000件,有几十万上百万用户抢购,商品售完1000件为止,一件不能多,一件也不能少。你还会觉得简单吗?搞不好就会出现“超卖”的情况,后果就会很严重了。

    今天,我们就一起来简单讨论下在高并发秒杀系统中,如何正确的扣减商品的库存。

    扣减库存的方式

    为了方便大家的理解,我们先来讨论下扣减库存有哪几种方式。总体来说,扣减库存可以分为:下单减库存、付款减库存和预扣库存三种。

    在这里插入图片描述

    下单减库存

    我们先来说说下单扣减库存的方式,这种方式很好理解,就是用户提交订单后,在商品的总库存中减去用户购买的商品数量。这种减库存的方式是最简单的,也是对商品库存控制的最准确的。但是,经常会碰到的问题就是:用户提交订单之后,未必就会付款。

    这就会存在一个问题:恶意刷单。试想,你作为一个商家参与了淘宝的双十一秒杀活动,如果淘宝平台扣减库存的方式为下单减库存,你的竞争对手得知你参与了双十一秒杀活动,他们通过恶意下单的方式将你参与秒杀的商品全部下单,让你的库存减为0,但是他们并不会付款。那么你参与双十一秒杀的商品就不能正常售卖了。

    此时的你会是什么样的心情呢?这就是下单减库存存在的问题。

    付款减库存

    既然下单减库存存在问题,我们再来看看付款减库存。库存减库存就是用户提交订单后,并不会立刻扣减商品的库存。而是等到用户真正付款后才会扣减库存。这种方式经常遇到的问题就是:用户明明下单成功了,却不能付款。 原因就是用户下单时,不会扣减库存,而是等到真正付款后才会扣减库存,当某个用户下单后,执行付款操作时,相应的商品可能已经被其他人买走了。

    付款减库存有可能会造成另一个更为严重的后果:**库存超卖。**这主要就是用户提交订单的时候不会扣减库存,造成用户成功下单的订单数量可能会远远大于商品的库存数量。

    预扣减库存

    预扣减库存比起前面两种扣减库存的方式,相对来说复杂一些。用户提交订单后,为用户预留购买数量的商品库存,例如预留10分钟,超过10分钟,则释放为用户预留的库存,其他的用户可以继续下单购买。

    用户下单预扣减库存之后,在付款时,系统会检验对应的订单是否存在有效的预留库存,如果存在,则真正扣减库存并付款。如果不存在,则会再次尝试预扣减库存。如果库存不足,则不再付款。如果预扣减库存成功,则真正扣减库存并付款。

    那么,预扣减库存是否能够解决前面两种扣减库存的问题呢?

    答案是,并没有彻底解决。

    例如,对恶意下单来说,虽然将有效的付款时间控制在一小段时间内,但是恶意用户完全有可能在一段时间后再次下单。也有可能会在开始下单时,就会一次性选择所有的库存下单。仍然不能彻底解决问题。

    那有没有什么办法解决这些问题呢?我们继续往下看。

    扣减库存问题的解决

    针对恶意用户下单的情况,我这里简单罗列了如下几种解决方案:

    (1)我们可以为经常提交订单之后不付款的用户添加对应的标签,当这些用户下单时,进行特殊处理,例如不扣减库存等(具体可以根据需求确定)。

    (2)在秒杀期间,为商品设置同一个人的最大购买件数,比如最多购买2件。

    (3)对不付款重复下单的操作进行限制,例如,对同一商品下单时,首先校验当前用户是否存在未付款的订单,并且订单中的商品与再次下单的商品是同一款商品,则提示先让用户付款后再提交订单等。

    针对库存超卖的情况,我这里简单罗列了如下几种解决方案:

    (1)通过补货解决。

    (2)用户下单时提示库存不足。

    秒杀系统如何扣减库存?

    也许有不少小伙伴会说高并发秒杀系统会采用预扣减库存的方式,其实,在真正的高并发、大流量场景下,大部分秒杀系统会采用 下单减库存 的方式。

    在下单扣减库存的业务场景中,需要保证大流量、高并发下商品的库存不能为负。

    这里,我们可以通过如下方案解决商品库存不能为负的问题、

    (1)在扣减库存后,通过在应用程序的事务中判断商品库存是否为负数,如果变成了负数,则回滚事务不再扣减库存。

    (2)在数据库中设置库存字段为无符号整数,从数据库层面保证无法出现负数的情况。

    说了这么多,原来在高并发、大流量的秒杀系统中,实现正确的扣减商品的库存确实不是一件容易的事情呀!

    写在最后

    如果你想进大厂,想升职加薪,或者对自己现有的工作比较迷茫,都可以私信我交流,希望我的一些经历能够帮助到大家~~

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    好了,今天就到这儿吧,小伙伴们点赞、收藏、评论,一键三连走起呀,我是冰河,我们下期见~~

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  • 码农飞哥社区,飞跃计划 全网同名【码农飞哥】欢迎关注,个人VX: wei158556 文章目录 简介 库存遗留问题的原因分析 库存遗留问题解决 lua脚本 代码实现 总结 简介 上一篇文章Redis(二十三)-秒杀案例之超卖和超时...

    您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦
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    全网同名【码农飞哥】欢迎关注,个人VX: wei158556

    简介

    上一篇文章Redis(二十三)-秒杀案例之超卖和超时问题解决
    我们介绍了超卖和超时问题的解决,最后还留了一个问题—库存遗留问题。这篇文章就来介绍下如何解决库存遗留问题。

    库存遗留问题的原因分析

    利用乐观锁之所以出现库存遗留问题,在高并发情况下,如果两千个人同时获取到V1.0版本的数据,然后同时提交的话,那么最终将只会有一个人修改成功,其余的1999人都会修改失败。

    库存遗留问题解决

    库存遗留问题可以通过LUA脚本解决。LUA脚本就是将复杂的或者多步的redis操作,写成一个脚本,一次提交给Redis执行,减少反复连接redis的次数。提升性能。
    LUA脚本是类似redis事务,有一定的原子性,不会被其他命令插队,可以完成一些redis事务性的操作。
    但是注意redis的lua脚本功能,只有在Redis 2.6以上的版本才可以使用
    利用lua脚本淘汰用户,解决超卖问题。
    redis 2.6版本以后,通过lua脚本解决争抢问题,实际上是redis利用其单线程的特性,用任务队列的方式解决多任务并发问题。

    lua脚本

    通过lua脚本将减库存decr命令和淘汰用户的命令sadd放在同一个脚本中,保证了命令的原子性。

    local userid=KEYS[1];
    local prodid=KEYS[2];
    local qtkey="sk:"..prodid..":qt";
    local userskey="sk:"..prodid..":user";
    local userExists=redis.call("sismember",userskey,userid);
    if tonumber(userExists)==1 then
      return 2;
    end
    local num=redis.call("get",qtkey);
    if tonumber(num)<=0 then
      return 0;
    else
      redis.call("decr",qtkey);
      redis.call("sadd",userskey,userid);
      end
      return 1
    

    基本逻辑跟前面使用乐观锁实现是一样的。

    1. 首先判断当前用户userid是否存在,如果存在返回2;
    2. 判断库存是否存在,如果库存小于等于0,则返回0;
    3. 执行扣减库存和淘汰用户的命令。

    代码实现

    将前面定义的lua脚本以字符串常量的形式定义。接着在doSecKill方法中执行该lua脚本。

    @Service
    public class SeckillByScript {
        static String secKillScript1 = "local userid=KEYS[1];\n" +
                "local prodid=KEYS[2];\n" +
                "local qtkey=\"sk:\"..prodid..\":qt\";\n" +
                "local userskey=\"sk:\"..prodid..\":user\";\n" +
                "local userExists=redis.call(\"sismember\",userskey,userid);" +
                "if tonumber(userExists)==1 then\n" +
                "  return 2;\n" +
                "end\n" +
                "local num=redis.call(\"get\",qtkey);\n" +
                "if tonumber(num)<=0 then\n" +
                "  return 0;\n" +
                "else\n" +
                "  redis.call(\"decr\",qtkey);\n" +
                "  redis.call(\"sadd\",userskey,userid);\n" +
                "  end\n" +
                "  return 1";
    
        public boolean doSecKill(String userid, String prodid) {
            JedisPool jedisPool = JedisPoolUtil.getJedisPool();
            Jedis jedis = jedisPool.getResource();
            String sha1 = jedis.scriptLoad(secKillScript1);
            Object result = jedis.evalsha(sha1, 2, userid, prodid);
            String reString = String.valueOf(result);
            if ("0".equals(reString)) {
                System.out.println("已抢空!");
                return false;
            } else if ("1".equals(reString)) {
                System.out.println("抢购成功");
                return true;
            } else if ("2".equals(reString)) {
                System.out.println("该用户已抢过!");
                return false;
            } else {
                System.out.println("抢购异常");
                return false;
            }
        }
    }
    

    最后就是在controller中定义一个接口来调用该方法。通过ab工具模拟并发

    ab -n 1000 -c 100 -T 'application/x-www-form-urlencoded' http://192.168.3.69:8080/seckill/skill/do2
    

    最终的执行结果正常。

    总结

    本文详细介绍了如何通过lua脚本来实现秒杀案例

    展开全文
  • 文章目录出现场景解决方案数据库设置字段为无符号型悲观锁乐观锁通过redis队列解决分布式锁+分段缓存(推荐方案)Redis原子操作(Redis incr)+乐观锁LUA脚本保持库存原子性 出现场景 在并发的场景下,比如商城售卖...



    出现场景

    在并发的场景下,比如商城售卖商品中,一件商品的销售数量>库存数量的问题,称为超卖问题。主要原因是在并发场景下,请求几乎同时到达,对库存资源进行竞争,由于没有适当的并发控制策略导致的错误。
    例如简单的下单操作,通常我们会按照如下写法

    public ServerResponse createOrder(Integer userId, Integer shippingId){
        // 执行查询sql select amount form store where postID = 12345;
        // 判断是否大于0然后执行更新操作 update store set amount = amount - quantity where postID = 12345;
    }
    

    由于如上的写法在应用层没有任何并发控制,如果 postID 为12345的商品库存为1件,此时有两个请求到达,先后执行了查询sql,则通过MySQL读取库存时,会加共享锁,因此都能获取到商品库存为1件,然后又分别执行更新操作,MySQL会将两个更新操作串行化执行,依次成功减库存,因此库存数量变成-1。

    以下是几种比较主流的解决方案

    解决方案

    数据库设置字段为无符号型

    数据库设置字段为无符号型
    当并发超卖时为负数直接报异常
    通过捕获异常提示已经售空。

    悲观锁

    悲观锁主要用于保护数据的完整性。当多个事务并发执行时,某个事务对数据应用加锁,则其他事务只能等该事务执行完了,才能进行对该数据进行修改操作。

    update goods set num = num - 1 WHERE id = 1001 and num > 0
    

    假设现在商品只剩下一件了,此时数据库中 num = 1;
    但有 100 个线程同时读取到了这个 num = 1,所以 100 个线程都开始减库存了。
    但你最终会发觉,其实只有一个线程减库存成功,其他 99 个线程全部失败。update操作会自动加排它锁
    需要注意的是,FOR UPDATE 生效需要同时满足两个条件时才生效:

    • 数据库的引擎为 innoDB
    • 操作位于事务块中(BEGIN/COMMIT)

    悲观锁采用的是「先获取锁再访问」的策略,来保障数据的安全。但是加锁策略,依赖数据库实现,会增加数据库的负担,对于并发很高的场景并不会使用悲观锁,会导致其他事务都会发生阻塞,造成大量的事务发生积压拖垮整个系统。

    乐观锁

    select version from goods WHERE id= 1001
    
    update goods set num = num - 1, version = version + 1 WHERE id= 1001 AND num > 0 AND version = @version(上面查到的version);
    

    这种方式采用了版本号的方式,其实也就是 CAS 的原理。

    假设此时 version = 100, num = 1; 100 个线程进入到了这里,同时他们 select 出来版本号都是 version = 100。
    然后直接 update 的时候,只有其中一个先 update 了,同时更新了版本号。
    那么其他 99 个在更新的时候,会发觉 version 并不等于上次 select 的 version,就说明 version 被其他线程修改过了。那么我就放弃这次 update。

    • 使用乐观锁需修改数据库的事务隔离级别:
      使用乐观锁的时候,如果一个事务修改了库存并提交了事务,那其他的事务应该可以读取到修改后的数据值,所以不能使用可重复读的隔离级别,应该修改为读取已提交(Read committed)

    缺点:虽然防止了超卖,但是会导致很多线程更新库存失败了,所以在我们这种设计下,1000个人真要是同时发起购买,可能只有100个幸运儿能够买到东西。

    通过redis队列解决

    将秒杀的商品id作为键,库存作为redis中的list,提前加入redis缓存中,多少件商品就入队列多少个1,高并发请求到达时依次在队列中排序获取库存,能够获得库存则继续执行下单逻辑,否则库存不足抢不到。但是这种方式下,每个请求只能购买一件商品。

    // 假设有1000个商品,商品id为goods_123
    Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
    for(int i = 0; i < 1000; i++){
    	jedis.rpush("goods_123", 1);
    }
    

    抢购下单逻辑如下

    Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
    int result = 0;
    if(result = jedis.lpop("goods_123") > 0){
    	// 有库存
    }else{
    	// 库存不足
    }
    

    优点:实现简单,不需要在单独加锁(无论是悲观锁还是乐观锁)。
    缺点:队列的长度是有限的,必须控制好,不然请求会越积越多。当库存非常大时, 会占用非常多的内存,每个请求只能购买一件商品。

    分布式锁+分段缓存

    借鉴ConcurrenthashMap分段锁的机制,把100个商品,分在3个段上,key为分段名字,value为库存数量。用户下单时对用户id进行%3计算,看落在哪个redis的key上,就去取哪个。

    如key1=product-01,value1=33;key2=product-02,value2=33;key3=product-03,value3=33;
    其实会有几个问题:

    • 用户想买34件的时候,要去两个片查
    • 一个片上卖完了为0,又要去另外一个片查
    • 取余方式计算每一片数量,除不尽时,让最后一片补,如100/3=33.33。

    缺点:方案复杂,有遗留问题
    优点:比单纯的分布式锁,性能要好

    (推荐方案)Redis原子操作(Redis incr)+乐观锁

    先查询redis中是否有库存信息,如果没有就去数据库查,这样就可以减少访问数据库的次数。
    获取到后把数值填入redis,以商品id为key,数量为value。
    还需要设置redis对应这个key的超时时间,以防所有商品库存数据都在redis中。

    1. 比较下单数量的大小,如果够就做后续逻辑。
    2. 执行redis客户端的increment,参数为负数,则做减法。

    有的人会不做第一步查询直接减,其实这样不太好,因为当库存为1时,很多做减3,或者减30情况,其实都是不够,这样就白减。

    扣减数据库的库存,这个时候就不需要再select查询,直接乐观锁update,把库存字段值减1 。
    做完扣库存就在订单系统做下单。

    样例场景:

    假设两个用户在第一步查询得到库存等于10,A用户走到第二步扣10件,同时一秒内B用户走到第二部扣3件。
    因为redis单线程处理,若A用户线程先执行redis语句,那么现在库存等于0,B就只能失败,就不会去更新数据库了。

     public void order(OrderReq req) {
            String key = "product:" + req.getProductId();
            // 第一步:先检查 库存是否充足
            Integer num = (Integer) redisTemplate.get(key);
              if (num == null){
              // 去查数据库的数据
              // 并且把数据库的库存set进redis,注意使用NX参数表示只有当没有redis中没有这个key的时候才set库存数量到redis
              //注意要设置序列化方式为StringRedisSerializer,不然不能把value做加减操作
              // 同时设置超时时间,因为不能让redis存着所有商品的库存数,以免占用内存。
               if (count >=0) {
                //设置有效期十分钟
                redisTemplate.expire(key, 60*10+随机数防止雪崩, TimeUnit.SECONDS);
            }
              // 减少经常访问数据库,因为磁盘比内存访问速度要慢
            }
            if (num < req.getNum()) {
                logger.info("库存不足");
            }
            // 第二步:减少库存
            long value = redisTemplate.increment(key, -req.getNum().longValue());
            // 库存充足
            if (value >= 0) {
                logger.info("成功购买");
                // update 数据库中商品库存和订单系统下单,订单的状态为待支付
                // 也可以使用最终一致性的方式,更新库存成功后,发送mq,等待订单创建生成回调。
                boolean res= updateProduct(req);
                  if (res)
                    createOrder(req);
            } else {
                // 减了后小小于0 ,如两个人同时买这个商品,导致A人第一步时看到还有10个库存,但是B人买9个先处理完逻辑,
                // 导致B人的线程10-9=1, A人的线程1-10=-9,则现在需要增加刚刚减去的库存,让别人可以买1个
                redisTemplate.increment(key, req.getNum().longValue());
                logger.info("恢复redis库存");
            }
        }
    

    updateProduct方法中执行的sql如下:

    update Product set count = count - 购买数量 where id = 商品id and count - 购买数量 >= 0 and version = 查到的version;
    

    虽然redis已经防止了超卖,但是数据库层面,也要使用乐观锁防止超卖,以防redis崩溃时无法使用或者不需要redis处理时,因为不一定全部商品都用redis。

    LUA脚本保持库存原子性

    扣减redis的库存时,最好用lua脚本处理,因为如果剩余1个时,用户买100个,这个时候其实会先把key increase -100就会变负99。

    所以用lua脚本先查询数量剩余多少,是否够减100后,再去减100。替换“库存不足”那个判断到incre的那几行代码。

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  • PHP解决高并发问题

    千次阅读 2018-07-19 17:05:56
    这几天在网上看到一篇讲解—关于PHP解决高并发的博客,文章说的很详细,我个小白能够听得懂,并且觉得还挺有道理,就转载过来总结、学习一波~,关于下文中有问题的地方,还希望各位大佬能够多多指导一下。...
  • 并发引起的库存超发解决方案

    千次阅读 2019-09-17 17:43:07
    库存设计:设置锁定库存和总库存,当用户下单未支付时锁定库存,支付成功时释放锁定库存并扣减总库存,当30分钟用户还未支付,此时释放锁定库存不扣减总库存。 一、库存超发原因: 下单流程: 当库存为1时,两...
  • 涉及抢购、秒杀、抽奖、抢票等活动时,为了避免超卖,那么库存数量是有限的,但是如果同时下单人数超过了库存数量,就会导致商品超卖问题。那么我们怎么来解决这个问题呢,我的思路如下
  • javaEE并发之如何更新库存问题

    千次阅读 2018-11-26 12:32:38
    javaEE并发之如何更新库存问题  有三个阶段可更新库存:成功加入购物车;点击去支付,生成订订单;点击支付。 分析: 1、加入购物车并不代表用户一定会购买,如果这个时候开始预占库存,会导致想购买的无法加入...
  • python 如何解决高并发下的库存问题

    千次阅读 2018-03-11 07:08:49
    一个简单的使用场景:一件商品的库存只有5件,同时A用户买了5个,B用户买了5个,都提交数据,照成库存不足的问题。 逻辑:根据一般电商商品的模型类,生成订单一般包括订单类...那么python如何解决库存问题呢? p...
  • 问题一:超卖 当多个线程执行select然后再进行update时,由于mysql的select并未进行加锁,导致查询出的库存信息与实际的库存数量不一致,导致update时候一直扣减到了负数。 package com.example.service; import...
  • 如何解决高并发,秒杀问题

    万次阅读 多人点赞 2018-06-27 22:46:54
    相信不少人会被这个问题困扰,分享大家一篇这样的文章,希望能够帮到你!一、秒杀业务为什么难做?1)im系统,例如qq或者微博,每个人都读自己的数据(好友列表、群列表、个人信息);2)微博系统,每个人读你关注的...
  • 文章目录业务背景分布式事务解决方案及缺点业务过程分析下单扣减库存的业务难点解决方案1. 先扣库存,后创建订单2. 先创建订单,后扣库存异常数据处理1. 库存表流水表2. 重试+回滚+报警+人工介入总结 这里是...
  • 如何保证库存并发的场景下是安全的。 预期结果:1.不超卖 2.不少卖 3.下单响应快 4.用户体验好 下单思路: 下单时生成订单,减库存,同时记录库存流水,在这里需要先进行库存操作再生成订单数据,这样库存修改...
  • Redis Lua脚本解决秒杀下库存校验问题场景基本需求涉及问题解决思路 场景 基本需求 秒杀活动,到时间点后,用户会对商品进行购买。 涉及问题 秒杀场景下,瞬时的并发会比较 商品的数量是有限的,不能超买超卖 每...
  • 两个同时要9台手机的请求,同时查到库存有12台,那操作下来,就会导致超卖:image.png嗯,那么出于职业道德,得加把锁:image.png嗯,这个设计,在并发但库存量极少的秒杀场景,或者库存但并发量不的(每秒10...
  • Redis并发场景下秒杀超卖解决

    千次阅读 2022-04-11 12:01:04
    目录1 什么是秒杀2 为什么要防止超卖3 单体架构常规秒杀3.1 常规减库存代码3.2 模拟并发3.3 超卖现象3.4 分析原因4 简单实现悲观乐观锁解决单体架构超卖4.1 悲观锁4.2 乐观锁4.3 redis锁setnx4.4 使用Redision5 ...
  • python 中如何解决高并发问题

    千次阅读 2019-01-23 16:34:44
    python 中并发问题解决 描述:在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常。 例如:id为16的商品的库存为10,两人同时购买...
  • 互联网如何并发扣减库存

    千次阅读 2021-02-07 04:19:34
    本文使用的库存数量模型本文为了描述方便,我们使用简化的库存数量模型,真实使用实际的库存数量项可根据实际需要设计。库存数量表-stockNum字段名英文名字段类型商品标识skuId长整型库存数量num整数传统通过数据库...

空空如也

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如何解决高库存问题