问题：订单服务在通过feign调用库存服务进行库存扣减的时候，我们知道feign是有超时重试机制的。当出现feign超时，或者网络抖动的时候，订单服务以为上次调用没有成功，即使实际上调用成功了，还是会再次调用。库存服务无法区分是否为同一个操作，导致       相同操作被执行多次，造

1.分布式锁的定义分布式锁是一种在分布式系统中用来协调多个进程或线程对共享资源进行访问的机制。它确保在分布式环境下，多个节点（如不同的服务器或进程）不会同时访问同一个共享资源，从而避免数据不一致、资源竞争等问题。2.分布式锁的工作原理分布式锁的工作原理与单机锁

importpandasaspdfromtypingimportUnion,Listfromcopyimportdeepcopy  defdeduct_by_sort(basedf:pd.DataFrame,sortby:List[str],ascending:List[bool],deductdf:pd.DataFrame,key:Union[str,List[str]],deductfield:s

如果扣减库存的操作在一台机器上使用本地锁JVM锁不和数据库交互，模拟库存扣减。并发测试100个线程，访问50次。privatevoidjvmLock(){  lock.lock();  try{    goods.setInventory(goods.getInventory()-1);    log.info(goods.getInventor

前言本篇文章，是一篇实战后续篇，是基于之前我发了一篇关于如何构建高并发系统文章的延伸：高并发系统的艺术：如何在流量洪峰中游刃有余而这篇文章，从实践出发，解决一个真实场景下的高并发问题：秒杀场景下的系统库存扣减问题。随着互联网业务的不断发展，选择在网上购物的人群不断增加，这

一、redis实现全局唯一订单id1、问题：使用数据库自增id不合适当用户抢购商品时，生成的订单会保存到tb_voucher_order表中，而订单表如果使用数据库自增ID就会存在一些问题id规律性太明显受单表数据量的限制2、解决方法：全局id生成器符号位：1bit，永远为0时间戳：31bit，以秒为单位，可

  Redis是应对高并发的常用工具，在常用缓存技巧中讲过相关技巧。但有些业务场景，使用Redis会遇到问题，如电商里的秒杀、扣减库存等。拿减库存举例，一般需要两步：先扣减库存，获取扣减后的库存值V如果V小于0，说明库存不够，需要将扣减的值再加回去；如果V大于等于0，则执行后续操作

Redis秒杀方案Redis性能很好，被大量使用于秒杀场景下，实现秒杀有以下几种方案：方案一：使用商品ID作为分布式锁，加锁后扣减库存该方案的实现流程为:用户发起秒杀请求到Redis，Redis先使用商品ID作为key尝试加锁，保证只有一个用户进入之后流程，保证原子性；如果加锁成功，则查询库存。如

简介商品超卖现象，即销售数量超过了实际库存量，通常是由于未能正确判断库存状况而发生的。在常规的库存管理系统中，我们会在扣减库存之前进行库存充足性检验：仅当库存数量大于零时，系统才会执行扣减动作；若库存不足，则即时返回错误提示。然而，在高并发的销售场景下，传统的处理方法往往

在SucessFactors的定额有效扣优先级如何与SAP定额优先级匹配从上线到现在一直是困惑我的问题，最近集团调整假期有效性规则，这才使我有时间彻底研究两套系统的规则。 1.首先我们来看SuccessFactors有效性规则配置，在这与SAP有差异的是系统会自动先匹配预定的结束日期，如果预定结束

前言大流量情况下的库存是老生常谈的问题了，在这里我整理一下mysql和redis应对扣除库存的方案，采用jmeter进行压测。JMETER设置库存初始值50，线程数量1000个，1秒以内启动全部，一个线程循环2次，共2000个请求MySQL方案初始方案<updateid="decreaseStock">UPDATEstock

微信号的使用规则：注册新微信、微信实名认证、主动添加好友、面对面建群、被动添加好友、进群限制、朋友圈限制、好友上限微信权重加分规则：基础信息是否完整、注册时间、微信使用行为、微信权重扣分规则：使用的环境是否正常、部分行为会导致权重分扣减、违规导致扣减权重分微信的3个

基于缓存分片的下单库存扣减方案将商品进行数据分片，并将分片分散存储在各个Redis节点中，那么如何计算每次操作商品的库存是去操作哪一个Redis节点呢？我们对商品库存进行了分片存储，那么当扣减库存的时候，操作哪一个Redis节点呢？通过轮询的方式选择Redis节点，在Redis中通过记录

在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，比如电商系统中的商品库存，抽奖系统中的奖品库存等。解决方案使用mysql数据库，使用一个字段来存储库存，每次扣减库存去更新这个字段。还是使用数据库，但是将库存分层多份存到多条记录里面，扣减库存的时候路由一下，这样子增大了并发量，但是还

秒杀库存解决方案电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中，库存的抵扣过程通常包括以下步骤：开启事

扣减库存接口/***Notes:修改或删除库存信息复核提交，移位完成，调拨完成后触发*原始库位扣减操作*User:sl*Date:2023-04-1117:31*@param$data*@param$type1,复核完成2调拨出库完成后扣减3，源库位移位完成后*移位

一、库存扣减逻辑1）依赖缓存不依赖数据库，因为缓存能抗更高的tps。纯redis实现可能带来的问题：a、如果redis实际扣减成功了，但是redisclient接口返回失败。可能导致库存的浪费。怎么解决？可以加入库存数据库，每次更新完redis后也更新数据库。然后写一个对账程序，通过对比redis和数据库

为什么使用Lua脚本为什么能合并多个原子操作？Redis官方文档：https://redis.io/docs/manual/programmability/eval-intro/ Redis保证脚本的原子执行。在执行脚本时，所有服务器活动在其整个运行期间都被阻止。这些语义意味着脚本的所有效果要么尚未发生，要么已经发生。脚本提供了

流程查询优惠券判断券的库存=》充足扣减 不足报错超卖问题只要在线程1扣减前查询，都会扣减乐观锁性能比悲观锁性能好版本号法使用一个变量判断是否变化来判断 ==》利用库存代替版本CAS乐观锁弊端：成功率太低==》对于库存问题：不用select相等，只要>0就行==》对于

用编码工具，建议用最新版Goland，因为我有正式版激活码https://www.mano100.cn/thread-1942-1-1.html 现在就开始你的Go语言学习之旅吧！人生苦短，let’sGo.Go库存扣减

 全量缓存   无状态写  并发扣减 

数据库和纯缓存实现的扣减方案数据库方案的性能较差；纯缓存方案虽不会导致超卖，但因缓存不具备事务特性，极端情况下会存在缓存里的数据无法回滚，导致出现少卖的情况。

读业务的特点是写少读多扣减类业务的定义，我把关于扣减的实现，需要关注的技术点总结如下：当前剩余的数量需要大于等于当次需要扣减的数量，即不允许超卖；对同一个数据的数

本文主要参考和总结自沈剑大佬扣减相关的三篇文章以及拉勾教育潘新宇老师的《23讲搞定后台架构实战》12~15章节课程，完整参考见文末。1、方案1.1方案一：根据商品id查询

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