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并发减库存,怎么保证不超

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

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100 瓶茅台的事故分析

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。 这个时候只能依赖库存校验,但是偏偏库存校验不是非原子性的,采用的是get and compare 的方式,超的悲剧就这样发生了~~~ 事故分析 仔细分析下来,可以发现,这个抢购接口在高并发场景下,是有严重的安全隐患的 这是超的直接原因。 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。 改进之后的代码 经过以上的分析之后,我们决定新建一个DistributedLocker类专门用于处理分布式锁。 总结 稀缺商品超绝对是重大事故。如果超数量多的话,甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。

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    C++:服务员牵来一头牛,给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上,笑道,请享用!顾客一脸懵逼,但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...

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    用户流失,该怎么分析

    作者:陈老师 来源:接地气学堂 有同学问:用户流失该怎么分析?用户流失率的数据可以算,可算出来以后呢?只看数据似乎完全看不出什么流失原因,只知道用户已经X个月没有来了,也不知道看到这个能干啥。 在流失率实际增高以后才开始分析。结果木已成舟,用户都跑了,分析了也没啥用。流失率是个相对滞后的指标。在数据上“流失”以前,用户可能已经跑掉了,早前几个月就没活跃了。所以,流失率要和活跃率结合起来看。 用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里,因此在数据上,我们首先关注的是流失率走势,尤其关注三类问题(如下图所示)。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。 从明面上看,是因为用户流失的数据少,我们不知道用户心理怎么想的。 本质上,用户流失分析难,难在:做分析的同学们很少懂用户运营的业务。 拉一个做分析的同学出来问: 生命周期该是多长? 行业性留存率是多少? 核心用户是什么群体? 核心卖点是什么体验?

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