1.常规switch enum EnumType { enumOne, enumTwo, enumThree }; void showMessage(int type) { switch(type) { case enumOne: printf("This is message one\n"); break; case enumTwo: printf("This is message two\n"); break; case enumThree: printf(&q

在做电商系统时,库存是一个非常严格的数据,根据CAS(check and swap)原来下面对库存扣减提供两种方法,一种是redis,一种用java实现CAS. 第一种 redis实现: 以下这个类是工具类,稍作修改就可运行 import java.util.regex.Pattern; import org.slf4j.Logger;import org.springframework.beans.factory.support.BeanDefinitionReader;import org.

下订单减库存的方式 现在,连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了,相信电商对大家已经非常熟悉了,如果熟悉电商开发的同学,就知道在买家下单购买商品的时候,是需要扣减库存的,当然有2种扣减库存的方式, 一种是预扣库存,相当于锁定库存, 一种是直接扣减库存. 我们采用的是预扣库存的方式,预扣库存的时候,在SalesInfo表中,将最大可售数量MaxSalesNum减去购买数量,用一条SQL语句来表示这个业务,就是下面这个样子的: update salesinfo set MaxSalesNum=MaxSa

问题描述: 修复回写PR时到料日期重复扣减检验周期的问题:系统回写的外购半成品PR交货日期未按采购周期回写,从8-10日开始均于10天交期回写,例以下9-5日今天回写的PR,采购周期12天,结果回写到9月15日

实体类: package org.jimmy.autosearch2019.pojo; import java.math.BigDecimal; public class TestEntity20190402 { private Integer time; private BigDecimal discountMoney; public Integer getTime() { return time; } public void setTime(Integer time) { this.time

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利

package tech.codestory.zookeeper.aalvcai.ConcurrentHashMapLock; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RBucket; import org.redisson.api.RLock; import org.red

如何使用postgresql做顺序扣减库存 Ⅰ.废话在前面 首先这篇笔记源自于最近的一次需求,这个临时性需求是根据两份数据(库存数据以及出库数据) 算出实际库存给到业务,至于库存为什么不等于剩余库存,这个一两句话也说不清(主要是我不懂...),算出来的实际库存是以产品&批次为主展示实际库存(库存按日期分批次不求总),所以给的出库数据(需要扣减的)一个按产品代码汇总的数据,顺带一提的是两张表是以产品代码连接的 : 最终,算出来的实际库存除了会有库存表日期和数量外还得有 扣减数量列 以及 扣减后数量

UPDLOCK.UPDLOCK 的优点是允许您读取数据(不阻塞其它事务)并在以后更新数据,同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改. 当我们用UPDLOCK来读取记录时可以对取到的记录加上更新锁,从而加上锁的记录在其它的线程中是不能更改的只能等本线程的事务结束后才能更改, 更改库存begin tran if(not exists(select 1 from 库存表 a with (updLock) join 销售明细 b on a.PId=b.PId where a.库存量<b.销售数量 ))

前言 前面的文章,我介绍了Conference案例的业务.上下文划分.领域模型.架构,以及代码整体流程.接下来想针对案例中一些重要的场景,分别做进一步的分析.本文想先介绍一下Conference案例的核心业务场景 - 订单处理减库存的设计. 下单以及订单处理流程描述 下单过程 预订者浏览某个已发布的会议: 进入会议的详情页面,该页面显示了所有可预订的座位分类信息: 预订者选择好要预订的座位分类,录入每个分类的预定数量: 预订者点击提交按钮,提交下单请求到Server端: Server端订单处理过

最近几年想必大家一听到哪里有抢红包可以抢,马上会拿起手机点去~~~~然后问题来了... 如何控制在同一时间保证数据库中扣减红包余额不会出错.之前我们的做法是直接锁程序,这样子带来的坏处就是等待时间太长,每次当一个线程进去之后要经过以下几个过程. 分别是 1. 查表 2. 校验信息 3. 发送微信服务器 4. 等待反馈 5. 更新表 等这些过程结束之后才轮到下面这个过程.想必这样要等到花儿都谢了~ 另外发送微信服务器这个过程时间在0s至9s时间不等.会产生大量的空闲时间,这里CPU会产生大量的空闲

芯片172没有扣减损耗, 取数:SAP_STPO的AUSCH   IN_BOM_DETAILS:耗损比例COMPONENT_YIELD_UOM   存储过程FP_MO2SAP:supplydmdpegplan到out_mo_item里面扣减耗損邏輯     下午回写后比对 select O.PRODUCTIONORDID,O.ITEM,O.qtyper ,S.qtyallocated from out_mo_item O join ABPPMGR.supplydmdpegplan S on O.

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

需求 双十二要搞一个一分钱门票抢购的活动. 分析 性能分析,抢购时会发生高并发,如果仅仅依靠Mysql数据库,有可能因为大量的请求频繁访问数据库造成服务器雪崩,所以考虑通过Redis减库存,最终的数据落地到DB中. 在高并发的情况下,还要考虑到超卖的问题,因而打算使用Lua脚本完成原子减的操作. 在这里,我们只针对减库存的操作进行分析. 实现 不使用原子操作,出现超卖的情况.第一步:先从redis中查出库存进行判断,第二步:如果库存>0,则进行减库存的操作. 代码实现: // 第一步:从redi

. . . . . 目录 (一) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 标准IO (二) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 文件 IO (三) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 文件和目录 (四) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 系统数据文件和信息 (五) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 进程环境 (六) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 进程控制 (七) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE)

原文:SQL Server 日期相关 原帖出处:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/7657979 对于开发人员来说,日期处理或许简单,或许很难.结合自己过往的开发经验并整合网上的例子,总结出一些日期相关的操作,供自己备用及为大家分享: 一.日期类型: 对于SQL Server 2008 来说(因为2000甚至2005已经稍微有被淘汰的迹象,所以在此不作过多说明,加上自己工作使用的是2008R2.所以不保证08以前的能用),日期类型有

上篇文章主要讲述了经销商上下文的需求与POCO对象,这篇文章主要讲述该界限上下文的仓储与领域逻辑的实现. 关于界限上下文与EF Core数据访问上下文参考产品上下文相应的实现,这里不再累述. 因为在经销商上下文中有两个聚合,一个是经销商聚合,一个是登录聚合,所以我们需要实现两个仓储接口: 1.经销商仓储接口定义: public interface IDealerRepository { void CreateDealer<T>(T dealer) where T : class, IAggre

1 出发点:企业IT系统建设普遍面临的问题和处境 很多企业面临的问题和处境: 『烟囱式』系统建设模式. 当业务部门提出业务需求,信息中心部门进行系统集成商的招投标,再进入到需求收集.需求分析.开发.测试.上线的项目周期中.某种程度上,每个新系统的上线都预示着一座新的烟囱矗立而成.这种完全基于业务需求建设系统的方式,已经成为过去20多年企业建设IT系统的标准流程,导致IT系统建设早的企业内部系统烟囱林立.这正是今天很多企业面临互联网转型难的根结所在. 它带来三大弊端: 重复功能建设和维护带来的重复

此文是我阅读<企业IT架构转型之道>一书的学习笔记,所有内容出自钟华老师的这本书. 零.为何读<企业IT架构转型之道> 在加入X公司后,开始了微服务架构的实践,也开始了共享平台服务的建设,在这方面阿里巴巴的中台战略是一个较好的参考.于是,领导就赠了这么一本<企业IT架构转型之道>给我,希望我学以致用,更多的是有这样的一个眼界去指导我们的中台架构设计.因此,我花了两周时间快速地阅读了一下此书,总结了此文作为学习笔记以供日后复习用.此书的确讲了一些干货,虽然很多内容留于表面

1. ucore lab6介绍 ucore在lab5中实现了较为完整的进程/线程机制,能够创建和管理位于内核态或用户态的多个线程,让不同的线程通过上下文切换并发的执行,最大化利用CPU硬件资源.ucore在lab5中使用FIFO的形式进行线程调度,不同的线程按照先来先服务的策略,直到之前创建的线程完全执行完毕并退出,后续的线程才能获得执行机会. FIFO的策略固然简单,但实际效果却非常差.在非抢占的FIFO调度策略中,如果之前的线程任务耗时很长,将导致后续的线程迟迟得不到执行机会而陷入饥饿:即使

lms框架的分布式事务解决方案采用的TCC事务模型.在开发过程中参考和借鉴了hmily.使用AOP的编程思想,在rpc通信过程中通过拦截器的方式对全局事务或是分支事务进行管理和协调. 本文通过lms.samples 订单接口给大家介绍lms框架分布式事务的基本使用. lms分布式事务的使用 在lms框架中,在应用服务接口通过[Transaction]特性标识该接口是一个分布式事务接口(应用接口层需要安装包Silky.Lms.Transaction).应用服务接口的实现必须需要通过 [TccTra