对于一些有一定用户量的电商网站,如果只是单纯的使用关系型数据库(如MySQL.Oracle)来做抢购,对数据库的压力是非常大的,而且如果不使用好数据库的锁机制,还会导致商品.优惠券超卖的问题.我所在的公司也遇到了同样的问题,问题发生在优惠券被超量抢购上,在问题发生后我们开始想办法解决问题,由于自己使用redis比较多,我准备使用redis来解决这个问题.利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题,下面我给出我临时解决这个问题的第一版的伪代码,去掉了一些细节: /** *

前言: redis不仅仅是单纯的缓存,它还有一些特殊的功能,在一些特殊场景上很好用. 本篇博文用来测试下使用redis来防止抢购商品超卖问题. 内容: 使用redis的list进行测试 思路是设置一个redis列表List,假设有十个商品,每次请求先判断List的长度,小于十就能抢到商品,将用户信息存放到List中.代码如下 //进行抢购 protected function way_list(){ $num = $this->redis->lLen(); if($this->redis

由于数据库查询的及插入的操作 耗费的实际时间要耗费比redis 要多, 导致 多人查询时库存有,但是实际插入数据库时却超卖 redis 会有效的减少相关的延时,对于并发量相对较少的 可以一用 public function buy($goods_id = 0){ if(!$goods_id){ die("商品不存在!"); } $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); $stock = 0; if(!$red

本案例主要讲解Redis实现分布式锁的两种实现方式:Jedis实现.Redisson实现.网上关于这方面讲解太多了,Van自认为文笔没他们好,还是用示例代码说明. 一.jedis 实现 该方案只考虑Redis单机部署的场景 1.1 加锁 1.1.1 原理 jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time) key: 使用key来当锁,因为key是唯一的; value: 我传的是唯一值(UUID),很多童鞋

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D

前言: redis不仅仅是单纯的缓存,它还有一些特殊的功能,在一些特殊场景上很好用. 本篇博文用来测试下使用redis来防止抢购商品超卖问题. 内容: 使用redis的list进行测试 思路是设置一个redis列表List,假设有十个商品,每次请求先判断List的长度,小于十就能抢到商品,将用户信息存放到List中.代码如下 //进行抢购 protected function way_list(){ $num = $this->redis->lLen(); if($this->redis

我们再使用redis做秒杀程序的时候,解决超卖问题,是重中之重.以下是一个思路. 用上述思路去做的话,我们再用户点击秒杀的时候,只需要检测,kucun_count中是否能pop出数据,如果能pop出来则证明还有库存,且秒杀成功.而且pop是原子性的,即使很高的并发, 同时有很多用户访问,也是排队一个一个解决(并行转串行). 这样的话,就解决了超卖的问题.至于存入磁盘,我的上一篇文章中有介绍.有需要的朋友可以去看. 这是一个思路,具体的秒杀程序应该还有很多细节需要完善,但是核心问题已经解决了哈.

目录 实现原理 实现步骤 上一篇文章聊了一下使用Redis事务来解决高并发商品超卖问题,今天我们来聊一下使用Redis链表来解决高并发商品超卖问题. 实现原理 使用redis链表来做,因为pop操作是原子的,即使有很多用户同时到达,也是依次执行,推荐使用. 实现步骤 第一步,先将商品库存入队列 /** * 添加商品数量到商品队列 * @param int $couponId 优惠券ID */ function addCoupons($couponId) { //1.初始化Redis连接 $red

redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在

  由于数据库查询的及插入的操作 耗费的实际时间要耗费比redis 要多, 导致 多人查询时库存有,但是实际插入数据库时却超卖 redis 会有效的减少相关的延时,对于并发量相对较少的 可以一用 1 public function buy($goods_id = 0){ 2 if(!$goods_id){ 3 die("商品不存在!"); 4 } 5 $redis = new Redis(); 6 $redis->connect('127.0.0.1',6379); 7 $sto

基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了. 本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案.我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的,有一次,运营做了一个飞天茅台的抢购活动,库存100瓶,但是却超卖了100瓶!要知道,这个地球上飞天茅台的稀缺性啊!!! 事故定为P0级重大事故...只能坦然接受.整个项目组被扣绩效了~~事故发生后,CTO指名点姓让我带头冲锋来处理. 好吧,冲~ 事故现场 经过一番了解后,得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况

订单超卖问题是涉及到库存项目的重中之重,这里我总结一下常用的方法 1.简单处理[update & select 合并](乐观锁) beginTranse(开启事务)$num = 1; try{ $dbca->query('update s_store set amount = amount - $num where amount>=$num and postID = 12345'); }catch($e Exception){ rollBack(回滚) } commit(提交事务) 还

使用redis 解决美多商城超卖的问题 import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) #定义过载 def limit_handler(): """ return True: 允许; False: 拒绝 """ amount_limit = 3  # 限制数量 keyname = 'limit123'  # redis key name incr_amount = 1  # 每次

抢购场景完全靠数据库来扛,压力是非常大的,我们在最近的一次抢购活动改版中,采用了redis队列+mysql事务控制的方案,画了个简单的流程图: 先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制

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

原文 :https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/90036180 乐观锁 乐观锁就是在修改时,带上version版本号.这样如果试图修改已被别人修改过的数据时,会抛出异常.在一定程度上,也可以作为防超卖的一种处理方法.我们来看一下. 我们在Goods的entity类上,加上这个字段. @Version private Long version; @Transactional public synchronized void mu

前言 之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发. 单体应用锁的局限性 在进入实战之前简单和大家粗略聊一下互联网系统中的架构演进. 在互联网系统发展之初,消耗资源比较小,用户量也比较小,我们只部署一个tomcat应用就可以满足需求.一个tomcat我们可以看做是一个jvm的进程,当大量的请求并发到达系统时,所有的请求都落在这唯一的一个tomcat上

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

写在前边 Redis入门的整合篇.本篇也算是把2021年redis留下来的坑填上去,重新整合了一翻,点击这里,回顾我的2020与2021~一名大二后台练习生 NoSQL NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL",泛指非关系型的数据库.NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储.因此大大的增加了数据库的扩展能力. 不遵循SQL标准. 不支持ACID. 远超于SQL的性能. 适用场景 对数据高并发的读写 海量数据的读写

建表 1.订单表 CREATE TABLE `order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_sn` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '订单编号', `goods_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '商品id', `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户id', PRIMARY KEY (