是锁定库存的过程 支付后是真正扣，扣mysql库存，保证库存最终一致 但是，在极端情况下会存在数据不一致 如果redis库存 = mysql库存，不会有问题 如果redis库存 < mysql库存，不会有超卖问题...，但会存在实际有库存，但是没有卖的情况 如果redis库存 > mysql库存，就会超卖，超卖的订单，在出库的过程中会失败 这样总体不会出问题，mysql数据库层，保证库存最终不会出问题。
第一种使用Redis LIST做队列(List的Lpop操作是原子性的) 思路：先在Redis中根据商品数量生成相应的库存队列，当用户抢购商品时先从队列中获取商...
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，但是这次为什么会超卖呢？...，主要集中在三个地方： 没有其他系统风险容错处理 由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...由于服务是集群部署，我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上，通过广播通知到集群的各个服务器。网关层基于用户ID做hash算法来决定请求到哪一台服务器。这样就可以基于应用缓存来实现库存的扣减和判断。...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。
product set stock = stock - $amount where id = $id and stock >= $amount 这样可以保证不会出现执行之后 stock 值为负数的情况，也就避免了超卖的问题
“你现在不一定真的会卖元脑的解决方案，但你至少要把AI服务器卖出去。”王峰对渠道伙伴说。这位中国IT市场元老级的渠道管理者，对于如何把一项新业务借由渠道体系培育起来，显得驾轻就熟。...王峰在年末回顾浪潮信息的渠道业务时面带微笑，但言语犀利，“你一直低头卖你的2U服务器，你就永远不知道别人在干什么，别人也不会主动找到你。”...这家2019年上半年AI服务器出货量全球第一，占据中国AI服务器市场50.2%市场份额的服务器巨头真正看重的，是它传统的分销体系能否用今天的小突破，去抓住明天AI的大未来。...其中，来自分销合作伙伴销售收入同比增长超过50%，销售额过亿的分销伙伴超过10个；ISV合作伙伴的业绩实现翻倍增长，合作过亿元的ISV数量增加一倍，实现云平台产品合作伙伴占有率第一、存储产品合作伙伴占有率第二...数据显示，目前与浪潮签订战略合作协议的左手伙伴包括了百度、第四范式、深圳锟云科技、一览群智等具备AI功能开发核心能力的科技公司。在更大范围内，人工智能百强公司中有超过80%均与浪潮建立了合作关系。
字段设计 错误示例 function test1() { //商品id $id = request()->input('id'); ...
第一种方法：使用mysql数据库的锁机制。在事务中使用 for update 语句，在事务处理完成之后释放这一条数据。
作为用户从传统基础架构向企业云架构转型的主流技术方向之一，超融合最大的价值来自于架构核心组件——存储实现了从集中控制到分布式转型，以及从专用硬件到基于标准商用服务器的软件定义模式转型。...同时，SmartX 超融合解决方案提供业内领先的开放性，以金融行业为例，客户可根据实际需求选择纯软件或者一体机部署，运行 VMware、Citrix 或者 SmartX 原生虚拟化，灵活选择业内主流服务器硬件异构部署...，并可基于鲲鹏、海光体系服务器部署满足信创需求。...、稳定的企业云。...▌证券行业首家生产级超融合信创云 中信建投证券已经部署上百节点 SmartX 超融合产品支撑多种交易系统、核心关键应用及数据库系统；在近三年合作的基础上，双方于 2020 年末联合发布了证券行业首家金融生产级信创云案例
今天王总又给我们上了一课，其实MySQL处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。...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，但是事务是控制库存超卖的必要条件，但不是充分必要条件。...那当计数器达到100的时候，后面进来的就显示秒杀结束，这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求，先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
java面试(2)关于并发、超卖处理的思路 背景: 做电商网站，经常会有各种秒杀和热门商品...设置条件: 1、本文设计到的并发处理均是针对纵向，不针对横向扩展，即只设计从PHP层面到数据库层面的处理，不涉及多台服务器，集群、大带宽等的横向设计。...2、本文中涉及到的高并发并不是淘宝京东等几百万几千万等的高并发，仅仅只是普通最多上万的并发处理 3、本文不对悲观锁乐观锁做设计 问题：普通电商中的秒杀中的并发问题，超卖问题?...在第一步①点击购买后跳转到问题页面，用户必须回答正确问题后，方可进入后面的流程 四、库存缓存设计：缓存库存，判断用户购买的商品是否还有，不读取数据库，速度快，也不会增加数据库负担， 经过前面的过滤，超卖的可能性比较低了提前将商品库存缓存起来...那当计数器达到100的时候，后面进来的就显示秒杀结束，这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求，先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
超卖和分布式锁解决方案 背景 要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的： 大量用户同一时间访问，造成瞬时访问量激增。...虽然商家都希望自己的东西卖的越多越好，但是大多数场景下，秒杀的库存并不是特别多，这时候我们就得避免“超卖”问题的发生了。...而且也能够保证订单不会超卖，因为创建订单之后就减库存，已经封装成了一个原子操作。 但是这样也有很明显的缺点：并发高了，操作数据库的次数会增加，对数据库的压力不用想都知道很高。
前言 在商品秒杀活动中，比如商品库存只有100，但是在抢购活动中可能有200人同时抢购，这样就出现了并发，在100件商品下单完成库存为0了还有可能继续下单成功，就出现了超卖。...在队列里前一个走完之后，后一个才会走，所以redis的队列能完美的解决超卖并发的问题。 解决秒杀超卖问题的方法还有比如：1.使用mysql的事务加排他锁来解决；2.使用文件锁实现。...总结分析 1.方案可行，库存为0，没有出现超卖。 2.用Apache的ab测试高并发时需要注意Url地址不能拼接上带&号的参数，否则执行失败。
购买前须知腾讯学生云服务器_学生云主机_学生云数据库_云+校园特惠套餐1.1 配置如何选择按需要选择自己的服务器，刚开始按1核2G的配置就可以了，如果内存只有1G可能会造成某些程序崩溃。...1.2 轻量级云服务器和云服务器的差别在刚开始学习及起步阶段，我们更关心价格，等到服务器流量开始上升了，我们可以根据需要再升级服务器。...（当服务器流量上升到需要升级服务器时，租赁服务器的费用也就不值一提了）1.2.1 计费方式如果选择的是轻量级云服务器，采用的是包年包月 + 超额流量 + 自定义镜像 的计费方式，包年包月价格会比云服务器便宜一些...，带宽会比云服务高一些，每个月有定量的流量包，类似于手机卡的流量包，流量使用在流量包内不需要额外的支付，但是如果超过流量包，需要支付超额流量费用，与手机超流量要支付超额费用一样。...如果以前创建过密钥，跳过此步：ssh-keygen6、添加公钥到你的云服务器中：ssh-copy-id myserver17、输入云服务上的xxx用户密码即可8、登录云服务器：ssh myserver1
在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000时，还是会出现超卖现象...where id = 1"); } } 第1种方案：使用mysql的事务加排他锁来解决，首先我们选择数据库的存储引擎为innoDB，使用的是排他锁实现的，刚开始的时候我们测试了下共享锁，发现还是会出现超卖的现象...这样可以解决超卖的问题，但是会导致文件得I/O开销很大。 第3种方案：使用redis的setnx来实现锁机制。但是并发大的情况下，锁的争夺会变多，导致响应越来越慢。...1000 -c 200 就会出现请求非2XX的响应增多，1000 失败了 54) time per request 127.575 public function index() { //测试并发超卖现象...将要促销的商品数量以队列的方式存入redis中，每当用户抢到一件促销商品则从队列中删除一个数据，确保商品不会超卖。
，主要集中在三个地方： ①没有其他系统风险容错处理 由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 ③非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...实际证明，这个优化是成功的，性能方面略微提升了一些，并在分布式锁失效的情况下，没有出现超卖的情况。 然而，还有没有优化空间呢？有的！...由于服务是集群部署，我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上，通过广播通知到集群的各个服务器。 网关层基于用户 ID 做 hash 算法来决定请求到哪一台服务器。...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
所以一定不会出现超卖的现象。
1、超卖现象 在同一时间如果有多个用户进行查询库存，那么他们得到的库存数据是一样的，都能够进行下单操作，这样必然就出现了超卖现象 同一个用户在有库存的时候，连续发出多个请求，多个请求同时存在，于是生成多个订单...2、秒杀需解决的问题 如何在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题；还有就是抢购时会出现大量用户的访问，如何提高用户体验效果也是一个问题，也就是要解决秒杀系统的性能问题...3、解决超卖方案 3.1 在数据库层面解决 （1）、在查询商品库存时加排他锁，执行如下语句 select * from goods for where goods_id=#{id} for update...进行轮询，查看是否秒杀成功，秒杀成功则进入秒杀订单详情，否则秒杀失败 这种方案的缺点：由于是通过异步队列写入数据库中，可能存在数据不一致，其次引用多个组件复杂度比较高 4.参考链接 秒杀系统优化以及解决超卖问题...https://bit.ly/3e7kDVu 电商超卖现象的解决思路 https://bit.ly/2XnYUlz
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