我们知道数据库处理sql是一条条处理的,假设购买商品的流程是这样的: sql1:查询商品库存 if(库存数量 > 0) {     //生成订单...     sql2:库存-1 } 当没有并发时,上面的流程看起来是如此完美,假设同时两个人下单,而库存只有1个了,在sql1阶段两个人查询到的库存都是>0的,于是最终都执行了sql2,库存最后变为-1,超售了,要么补库存,要么等用户投诉吧. 解决这个问题比较流行的思路: 1.用额外的单进程处理一个队列,下单请求放到队列里,一个个处理,就不会有并发

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

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 ))

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

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

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

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.

ecshop后台减少库存的时机默认只有下订单时和发货时,不能满足各种客户需求啊,要增加一个商家付款后就能减少库存,先解决方法如下 1. includes/inc_constant.php 文件 大约207行 加上 define('SDT_PAY',                   2); // 支付时减少库 languages/zh-cn/admin/shop_config.php 文件 大约338行加上 $_LANG['cfg_range']['stock_dec_time']['2']

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

商品详情页面的静态化,varnish加速,秒杀商品库独立部署服务器这种就略过不讲了.只讨论库存部分的优化 mysql配置层面的优化可以参考我的这篇文章 <关于mysql innodb引擎性能优化的一点心得> 重点设计在数据库层面. 2张表: 第一张:判重表(buy_record),该用户有没秒杀过该商品 字段: id, uid, goods_id, addtime 第二张表:商品表 goods 字段: goods_id   goods_num 方案1: start transaction; s

起因:项目中要做预约功能,首先每天的余票都是有上限的,自然不能出现超卖的情况 基于我们项目是单体分布式的springcloud部署,我想了下 第一种方法,直接mysql加行锁,要update这条库存数据时,在数据库表层面加上行锁,直接禁止其他线程读写,就确保了这条库存数据是被单线程操作的,不会出现超卖 第二种方法,把库存数据放Redis,需要update时对缓存数据加锁,也能保证该条库存数据被单线程操作 第三种方法,是最简单的方法,代码实现悲观锁,也是最不专业的方法,就是在最终修改库存的方法添加

DELETE FROM INV.MTL_RESERVATIONS MRWHERE EXISTS (SELECT 1 FROM WSH.WSH_DELIVERY_ASSIGNMENTS WDA                            ,WSH.WSH_DELIVERY_DETAILS    WDD                 WHERE WDA.DELIVERY_DETAIL_ID = WDD.DELIVERY_DETAIL_ID                     AND

1.前言说明 前面一篇博客中提到了使用原生java代码进行测试RabbitMQ实现多种交换机类型的队列场景.但是在项目中我们一般使用SpringBoot项目,而且RabbitMQ天生对于Spring的支持是非常良好的,所以这里基于SpringBoot我搭建了一个模拟购买商品订单下单并发送消息使用RabbitMQ消息队列的场景来分析实现不同模式下的场景. 也是对于SpringBoot整合RabbitMQ的一种总结. 使用到的模型如下图所示,在下订单处理的同时,采用消息队列生产者向MQ消息中间件中生

1.RabbitMQ TTL及死信队列 1.1.TTL概述 过期时间TTL表示可以对消息设置预期的时间,在这个时间内都可以被消费者接收获取:过了之后消息将自动被删除.RabbitMQ可以对消息和队列设置TTL.目前有两种方法可以设置. 第一种方法是通过队列属性设置,队列中所有消息都有相同的过期时间. 第二种方法是对消息进行单独设置,每条消息TTL可以不同. 注意: 如果上述两种方法同时使用,则消息的过期时间以两者之间TTL较小的那个数值为准.消息在队列的生存时间一旦超过设置的TTL值,就称为de

目录 什么是中间件 消息队列协议 AMQP协议 MQTT协议 OpenMessage协议 Kafka协议 消息队列持久化 消息的分发策略 消息队列高可用和高可靠 什么是高可用机制 集群模式1 - Master-slave主从共享数据的部署方式 集群模式2 - Master- slave主从同步部署方式 集群模式3 - 多主集群同步部署模式 集群模式4 - 多主集群转发部署模式 集群模式5 Master-slave与Breoker-cluster组合的方案 什么是高可靠机制 RabbitMQ入门及

接上一篇 Newbe.Claptrap 框架入门,第三步 —— 定义 Claptrap,管理商品库存 ,我们继续要了解一下如何使用 Newbe.Claptrap 框架开发业务.通过本篇阅读,您便可以开始学会在 Claptrap 框架中使用 Minion 进行异步的业务处理. Newbe.Claptrap 是一个用于轻松应对并发问题的分布式开发框架.如果您是首次阅读本系列文章.建议可以先从本文末尾的入门文章开始了解. 开篇摘要 本篇,我通过实现 “商品下单” 的需求来了解一下如何在已有的项目样例中

    库存是电商系统的核心环节,如何做到不少卖,不超卖是库存关心的核心业务问题.业务量大时带来的问题是如何更快速的处理库存计算. 此处以最简模式来讨论库存设计. 以下内容只做分析,不能直接套用,欢迎各位同道前来交流指正 库存模型:sku,num. sku是标示商品的唯一编号,num是商品的数量. 订单处理时需扣减商品库存. mysql实现 库存初始数据:  mysql隔离级别READ-COMMITTED 扣减1001库存7: 10-7=3; 3>0; 开始扣减库存 UPDATE stock S

你所不知道的库存超限做法 在互联网企业中,限购的做法,多种多样,有的别出心裁,有的因循守旧,但是种种做法皆想达到的目的,无外乎几种,商品卖的完,系统抗的住,库存不超限.虽然短短数语,却有着说不完,道不尽,轻者如释重负,重者涕泪横流的架构体验. 但是,在实际开发过程中,库存超限,作为其中最核心的一员,到底该怎么做,如何做才会是最合适的呢? 今天这篇文章,我将会展示给大家库存限购的五种常见的做法,并对其利弊一一探讨,由于这五种做法,有的在设计之初当做提案被否定掉的,有的在线上跑着,但是在没有任何单元