防止秒杀重复下单在Redis中记录一个hash值，用户每次秒杀，值加1，是否大于1作为判断   使用分布式锁解决超卖的问题分布式锁为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用java并发处理相关的API（ReentrantLock

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

我发现一件事，今年的秋招比去年来的更早一些，像什么小度、深信服、OPPO、科大讯飞、华夏银行等等知名的公司都开始了，想问问要找工作的各位：你们准备好了吗？这真不是危言耸听，需要参加今年秋招的小伙伴真的要抓紧时间准备了，八股、算法、项目都要按部就班地往前推进了，毕竟时间不等人，我在

今天我要和大家分享的是如何在Java中使用乐观锁和CAS（Compare-And-Swap）技术来解决超卖的问题。最近我在项目中实现了这个功能，觉得非常有意思，所以决定分享出来。希望对大家有所帮助！背景介绍秒杀活动通常在电商平台中很常见，我觉得实现这个功能的难点在于多线程避免超卖。为了应

↑↑↑请在文章开头处下载测试项目源代码↑↑↑文章目录前言4.3优惠券秒杀4.3.4库存超卖问题及其解决4.3.4.1问题分析4.3.4.2问题解决4.3.5一人一单需求4.3.5.1需求分析4.3.5.2代码实现4.3.5.3并发问题4.3.5.4悲观锁解决并发问题4.3.5.5集群环境下的并发问题

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

据说有些云厂商会超卖，宿主有96个核心，结果卖出去100多个vCPU，如果这些虚机负载都不高，大家相安无事，如果这些虚机同时运行一些高负载的任务，相互之间就会抢占CPU，对应用程序有较大影响，我应该如何查看我的CPU是否被抢占了呢？什么是cpustealtime？如果你在物理机上查看这个

【IT老齐063】秒杀场景下解决商品库存超卖问题超卖问题核心问题秒杀商品库存总量固定先到先得，瞬间并发极大，但写库量有限解决方案利用预减库存方式杜绝超卖利用Nginx+Lua在网关层面将无效请求阻挡利用MQ消息队列的限流特性保证MySQL不会被瞬间击垮APP需要额外设计

原文：stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0相对强度指数（RSI）目录相对强度指数（RSI）介绍计算参数超买-超卖背离失败摆动趋势识别正负反转结论与SharpCharts一起使用建议扫描

加分布式锁其实前面介绍过的加唯一索引或者加防重表，本质是使用了数据库的分布式锁，也属于分布式锁的一种。但由于数据库分布式锁的性能不太好，我们可以改用：redis或zookeeper。鉴于现在很多公司分布式配置中心改用apollo或nacos，已经很少用zookeeper了，我们以redis为例介绍分布式锁。

记录一次使用悲观锁防止超卖的demo实例。环境配置可以参照我上篇笔记此处只展示核心代码 代码//先查库存Devicedevice=deviceMapper.selectByIdUpdate(3);//核心为该行代码//Thread.sleep(3000);if(device.getSortNum()>0){System.out.println("当前库存是："+

作者：vivo互联网服务器团队-ChenHan容器平台针对业务资源申请值偏大的运营问题，通过静态超卖和动态超卖两种技术方案，使业务资源申请值趋于合理化，提高平台资源装箱率和资源利用率。一、背景在Kubernetes中，容器申请资源有request和limit概念来描述资源请求的最小值和最大值。

聊聊超卖 聊聊超卖焦点： 这篇文章，主要是想聊一聊“超卖”这个场景，并且借此，串一下整个电商的交易流程，加深对电商交易的认真。电商交易流程我们先看下电商的交易流程：不管是同城外卖场景，还是异城的的传统电商购物，主要流程都不会有太多区别。商品筛选交易的实体是商品

      解决超卖问题，加乐观锁：   

背景这是某硅谷的redis案例，主要问题是解决计数器和人员记录的事务操作按照某硅谷的视频敲完之后出现这样乱码加报错的问题 乱码的问题要去tomcat根目录的conf文件夹下修改logging.properties，把下面两个encoding参数都改成GBK就行。其实错误也很明显（ClassNotFoundExceptio

KDJ定义：随机指标，k，d，j三根线组成本质：利用价格波动的真实波幅来反映价格走势的强弱和超买超卖现象。在价格尚未走出前发出买卖信号的技术工具适用场景：中短期行情走势比较准确1.k线快速确认线：数值在90以上为超买，数值在10以下为超卖2.d线慢速主干线：数值在80以上为超买，数值在20

聊聊超卖焦点： 这篇文章，主要是想聊一聊“超卖”这个场景，并且借此，串一下整个电商的交易流程，加深对电商交易的认真。电商交易流程我们先看下电商的交易流程：不管是同城外卖场景，还是异城的的传统电商购物，主要流程都不会有太多区别。商品筛选交易的实体是商品，而商品筛选是最

聊聊超卖焦点：这篇文章，主要是想聊一聊“超卖”这个场景，并且借此，串一下整个电商的交易流程，加深对电商交易的认真。电商交易流程我们先看下电商的交易流程：不管是同城外卖场景，还是异城的的传统电商购物，主要流程都不会有太多区别。商品筛选交易的实体是商品，而商品筛选是最

库存超卖问题对于商城系统。超卖了一部分可以补获，12306对超卖问题更敏感。JMeter的使用  超卖演示&使用JMeter对购票功能进行压测  使用synchronized是否能解决库存超卖？超卖问题出现原因： 假设余票为1，此时多个线程同时查询到这条余票记录，并进行扣减，那么则会导致

一.多线程下引起的超卖问题呈现1.1.我先初始化库存数量为1、订单数量为01.2.开启3个线程去执行业务业务为：判断如果说库存数量大于0，则库存减1，订单数量加1结果为：库存为-2，订单数量为3原因：如下图所示，这是因为分别有6个指令（3个库存减1指令，3个订单数量加1指令）在redis服务端执行导致

悲观锁：简单粗暴，性能一般。认为线程安全一定会发生，在操作数据之前获取锁，确保线程串行执行。Synchronized。Lock都属于悲观锁 乐观锁，性能较好。认为线程安全问题不一定

本篇，咱们来实现优惠券秒杀下单功能。通过本篇学习，我们将会有如下收获：1：优惠券领券业务逻辑；2：分析在高并发情况下，出现超卖问题产生的原因；3：解决超卖问题两种方案：版本号法及C

  3后面出现放量阳线吞没3的上影线，表示吸收。吸收是有钱来支撑。如果碰到通道没有表现出供应不足，表示反转可能比较小。     量增下影线，表示有人接盘，是否有

主要对于锁的应用1.队列把并行该串行利用消息队列，RabbitMQ2.利用数据库锁，update时候增加条件库存大于0.updategoodswherestore>0setstore=store-1

热点key过期,加一个锁,抢占到锁才会去查询mysql数据库,然后查到数据后重新写入redis,几百台服务器,几十个热点数据,不能用jvm锁            ----