示例场景 1 例如有多个请求一起去对某个商品减库存，通常操作流程是： 取出当前库存值 计算新库存值 写入新库存值 假设当前库存值为 20，现在有2个连接都要减 5，结果库存值应该是 10 才对，但存在下面这种情况...示例场景 2 比如有3个请求有序的修改某个key，按正常顺序的话，数据版本应该是 1->2->3，最后应该是 3。...但如果第二个请求由于网络原因迟到了，数据版本就变为了 1->3->2，最后值为 2，出问题了。 2. 解决方案 2.1 乐观锁 乐观锁适用于大家一起抢着改同一个key，对修改顺序没有要求的场景。...需要注意的是，如果你的 redis 使用了数据分片的方式，那么这个方法就不适用了。
定义结果显示的数据： 无限制表示所有信息显示；呆滞库存值表示显示在输入区间的呆滞物料；最大呆滞物料数、最小呆滞物料数表示显示呆滞的物料个数 ?...基于上述录入数据，点执行，得到执行结果，某物料呆滞库存值XX，如下： ? 为了验证上述值的计算逻辑，可以用MB5B查看物料在某一个时间区间范围内的入出库情况，如下： ?...155EA，发货30EA，到2019.7.29日库存数量是377EA，此数量大于1.29日时的库存数量，所以此物料在此期间的呆滞库存数量是上图中的未清库存252EA，乘以物料的标准价格，就得到MC50中的呆滞库存值...；若结算库存小于未清库存，则在此期间的呆滞库存数量为结算库存，乘以物料的标准价格，就得到MC50中的呆滞库存值。
在一般情况下，一种物料的安全库存值也是由用户手动维护的，但SAP系统提供了自动计算最佳安全库存值的方法，这一方法及其运算公式将在推导重订货点的同时一并讲解。...2）“期间标识符”（PeriodIndicator）字段：这个字段描述了在运行预测的时候，历史数据与预测数据将会基于怎样的区间而产生。...所有的历史消耗数据将会基于“天”来读取，而所有的预测数据也将会诸天来生成。本字段在自动安全库存的计算过程中起到了非常关键的作用。...首先来看一下上图中的安全库存值“2766”是怎样计算得来的。...现在导入公式一中的这几个参数，其运算结果就是的安全库存值了。 已经推算了安全库存值的计算。接下来，再来看SAP系统是如何计算重订货点值的。 重订货点的计算以安全库存的计算为基础，其依据为以下公式。
双11狂欢活动微信的战绩应该不是很好，很少看到相关数据报道，现在微信发布卡券功能相关策略调整公告，微信卡券功能正式向直供型电商开放申请了，这是在亡羊补牢吗？...三、库存填写逻辑修改 商户需在添加卡券时填写库存值。同一张卡券，无论商户通过什么渠道、投放多少次，都消耗该库存值。...在本次调整前添加的卡券会在点击“投放“时收到提示，请为该张卡券设置库存值，设置好后即可按新的库存逻辑正常投放卡券。
$stock = $redis->get('stock'); //步骤4: 获取库存值...> 并发用户在同一时间点到达步骤4(获取库存值)得到同一库存值并进行库存减一操作即会引起超卖现象。 加锁 用setnx命令,给当前活动加一把锁(value的话，这里的话，我们暂且设置为1)。 get('stock'); //步骤7: 获取库存值...//步骤7: 模拟初始化库存50 $stock = $redis->get('stock'); //步骤8: 获取库存值...//步骤1: redis实例 $datacenterId = 123124354; //指定数据中心
，然后看看是否已经扣减到了零，如果扣减到了零，则不继续扣减，直接返回；如果库存还有，则利用decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值。...设想如下一个场景，AB两个请求进来，A获取的库存值为1，B获取的库存值为1，然后两个请求都被发到redis中进行扣减操作，然后这种场景下，A最后得到的库存值为0；但是B最后得到的库存值为-1，超限。...，然后得到当前的库存值；然后，对此库存值进行校验，如果库存还有，则返回库存值，如果库存没有了，则回滚库存，以便于防止负库存量的存在。...此做法，相比做法一，要稍微可靠一些，由于redis的decr操作直接返回真实的库存值，所以每个请求进来，只要执行了decr操作，拿到的肯定是当前最准确的库存值。...然后进行比对，如果库存值大于等于零，返回当前库存值，如果小于零，则将库存进行回滚。
数据模型中的大量表，往往会导致库存相关报告运行时的低性能，因为为了显示物料库存值，必须从这些表里抽取各种维度的信息。...另一方面，在处理旧数据模型的表时，UPDATE 操作导致的数据库锁有可能会与可能会与来自业务操作的另一把锁产生冲突。...为了解决 SAP ECC 的这些限制，在 S/4HANA 基于以下前提设计了一个新的简化数据模型(New Simplified Data Model，简称 NSDM): 所有库存数据将从存储在单个表中的重要文档信息计算...用于动态计算库存数据，并连接混合表中包含的主数据结果。...动态计算得到库存的值，很显然比直接从聚合表里获取已经聚合好的数据要慢。从理论上说，库存值的计算性能与物料单据表中的记录数量成正比。
1.在下面并发业务场景 库存业务，stock(id, num)，其中： id为库存id 是 1 num为库存值是 5 2.并发下查询 select num from stock where id...这就不符合逻辑 ,应该变成0 , 因为卖出了5件商品 4.CAS优化 update stock set num=$num_new where id=1 and num=$num_old 只有当库存是最开始查询出的库存值时才允许修改...ABA问题 考虑如下操作： 并发1（上）：获取出数据的初始值是A，后续计划实施CAS乐观锁，期望数据仍是A的时候，修改才能成功 并发2：将数据修改成B 并发3：将数据修改回A 并发1（下）：CAS乐观锁...，检测发现初始值还是A，进行数据修改 并发1在修改数据时，虽然还是A，但已经不是初始条件的A了，中间发生了A变B，B又变A的变化，此A已经非彼A，数据却成功修改，可能导致错误 ABA问题导致的原因，是CAS...过程中只简单进行了“值”的校验，再有些情况下，“值”相同不会引入错误的业务逻辑（例如库存），有些情况下，“值”虽然相同，却已经不是原来的数据了。
但是一旦引入了缓存，就一定会遇到缓存中的数据与数据库中的数据如何保持一致的问题，本文就是针对两者之间的数据一致性问题进行分析，一步一步分析以及解决。...第二种方案是通过增加缓存来分担数据库的查询压力。服务进行数据查询的时候，先从缓存中获取数据，如果缓存中有，则直接返回，如果没有对应的数据再从数据库中获取。...在数据写入的过程中，由于高并发场景，可能存在多个线程同时写入的情况，比如这里的线程1以及线程2: （1）当Thread1更新数据库中的商品库存后，库存值变为1； （2）此时又有一个线程Thread2同样来更新数据库中的商品库存...，库存中变为3； （3）Thread2比Thread1先来更新缓存中的库存值为3； （4）Thread1最后更新缓存中的值为1； （5）最终的结果就是数据库中库存值为3，但是缓存中的库存值却为1。...，则从数据库中进行数据获取，而后再将查询到的数据更新到缓存中； （3）在进行数据数据更新的时候，先更新数据库，再删除缓存； 这个方案比较特殊的部分就是在于更新数据的时候主动删除缓存，一般情况下都是更新完数据库再更新缓存
客户A在同一个事务中本来应该读到的库存值为0，认为手机已经售完，但发现库存中还有1部手机，客户A两次读到的数据集不一样，这种现象就是幻读，如下图所示。...通过事务可以看到其他还未提交的事务修改的行版本数据，但不会看到事务id大于snap_max的事务修改的数据。 快照数据的获取流程如下图所示。...如果E事务为写事务，对库存值进行修改，则会进行冲突检测，以防止对过期数据的修改，保证数据的一致性（如D事务在E事务提交之前完成，行版本已发生变化，若E事务还要进行修改，则提交时会产生冲突）。...MVCC并发控制机制如下图所示： （1）A事务首先从表中读取要修改的行数据，读取的库存值为100，行记录的版本号为1。...（2）B事务也从中读取要修改的相同行数据，读取的库存值为100，行记录的版本号为1。 （3）A事务修改库存值后提交，同时行记录版本号加1，变为2，大于A事物一开始读取行记录版本号1，A事务可以提交。
：Checkpoint原理 WiredTiger存储引擎之四：WT工具编译与元数据文件剖析 本篇包含以下内容： 与事务相关的数据结构是如何支撑事务的？...MongoDB事务采取的多版本并发控制机制（MVCC） 事务的数据结构 事务在内存里面也会维护相应的数据结构以支撑事务的并发、回滚、持久化等操作，事务相关的数据结构如下图所示： 图：事务相关的数据结构...上图左边是一个leaf page在内存的数据结构，放在这的目的是为了更好的看到内存里的修改操作与事务的关系，本节重点关注事务的数据结构即WT_TXN，详细描述如下： id字段 这是事务的全局唯一标识，...具体如何实现事务并发与冲突检查，如下图所示： 图：MVCC并发控制机制 详细描述如下： 1) A事务首先从表中读取到要修改的行数据，读取到库存值为100，行记录的版本号为1； 2) B事务也从中读取到要修改的相同行数据...，读取库存值为100，行记录版本号为1； 3) A事务修改库存值后提交，同时行记录版本号加1，即变为2，大于一开始读取到的版本号1，A事务可以提交； 4) 但B事务提交时发现此时行记录版本号已经变为
stockNums = stockNums.max(BigDecimal.ZERO); // 保证库存值不为负值 stockNums和零值对比，取最大值即可
MATDOC 数据库表现在包含了 Material 物料数据的抬头信息和行项目数据。混合表(例如MARC、MARD等)仍然存在，但它们只保存主数据信息(Master Data)。...注意，在 S/4HANA 里，MARD 这些表里包含的库存值，已经是动态计算后的结果，即来自主数据信息表 MARC 和其他库存相关表比如 NSDM_V_MARC 的动态计算结果。...像MARD这样的混合表仍然存在，并且仍然返回库存数据。然而，这些数字是使用新数据模型创建的 CDS view 视图动态计算的。...这可以从SE16事务中MARD中select的SQL跟踪中看到: CDS视图是一个用DDL(数据定义语言)SQL脚本编写的ABAP实体。在此范围内，它们用于将来自不同来源的数据聚合到单个根视图中。...例如，MARD 的 CDS 视图由以下元素组成: 数据定义文件:NSDM_DDL_MARD 字典视图:NSDM_V_MARD 一个数据库实体(存在于数据库级别，仅由DDL引用):NSDM_E_MARD
对于 orderid 列表中未支付或支付失败的订单更新数据库订单状态为已取消，更新 seckill 对应货品库存 +1 涉及的主要问题 为什么主流程下单扣减库存的操作可能返回小于 0？...同样，当前线程扣减库存返回值小于 0 到执行接下来的步骤的过程中，可能又有若干个线程进行过加库存操作，致使此后库存值大于 0，因此当前线程在发现返回值小于 0 之后不能简单地执行 SET 0 操作，这将导致库存值少于实际值...不保证货品剩余开关开启的情况下，货品一定有剩余，因为货品库存情况以 redis seckill 中实际库存值为准 2....鉴于以上实际情况，在系统中，首先采用了每台机器所有线程共享的并发容器存储开关来防止不必要的请求到达后端数据库，其次，使用 redis 集群缓存保护后端数据库，这样两层保护，让数据库压力降为最低，仅有实际的有效请求...具体流程中，采取可重入的无锁设计，依赖 redis 的院子操作保证数据的并发安全性，可重入系统保证了在异常情况发生时，不会出现超卖、少卖等数据错误情况，同时，无锁的设计让系统性能更高。
但是无奈没有此方面的实际经验，所以只好凭着自己的理解和一些资料去设计这么一个程序 主要利用到了redis的string和set,string主要是利用它的k-v结构去对库存进行处理，也可以用list的数据结构来处理商品的库存...5 总结 我们从日志中可以很明显的看出第3、4中情况下，可以保证商品的数量总是我们设置的库存值10，但是在情况1、2下，则产生了超卖的现象 redis来控制并发主要是利用了其api都是原子性操作的优势，...从checkStock和checkStockFail中可以看出，一个是直接decr对库存进行减一操作，所以不存在并发的情况，但是另一个方法是将库存值先取出做减一操作然后再重新赋值，这样的话，在并发下，多个进程会读取到多个库存为
一些数据（总库存值、总库存、评估类、价格控制标识和价格单位）是按期间管理的。对于要过帐到正确期间的值和货物移动，无论新期间何时开始都必须设置该期间。...将PP订单完全汇总到先前计算的WIP 对汇总收集数据 成本会计 KKRC 数据已汇总 分析差异 成本会计 KKB_HOE 已使用一组报表分析差异 结算完成的生产订单 生产计划员 CO02 标记已结算的生产订单
stock_table where id=${goodsId};// 操作库存// 比较库存if(stock_remaing <quantity){ // 抛出库存不足的异常}else{ // 抵扣以后的库存值... - quantity;}// 根据商品id设置计算后的库存update stock_table set stock_remaing =${new_stock} id=${goodsId};并发修改数据库存超卖如果数据库事务的隔离级别不是串行化...流程如下：该种方式可以大大提高并发性，也可以保证数据的一致性；通过重试次数和重试时间的条件控制，可以防止过多的重试带来的数据库压力。可以使用直接递减的方式执行么？...答案是可以使用redis的事务性扣减余额，但在CAS机制上比mysql没有优势，高性能是因为其内存存储的原因，带来的副作用是数据有丢失风险。最后说一句(求关注!别白嫖！)
所以redis中的 num 值 还是为 1000，此时 2 号进来 获取到的库存 就为 1000，依次类推，在 1 号 2 号 还没有将剩余库存同步到redis 中时，3号 4 号 5号 也进来了，获取库存值...那是因为请求频率低，等下次一请求进来，我上一次请求就已经执行完减库存 保存剩余库存的逻辑了，所以下一个进来就读到上一个扣减后的库存值，所以就没问题。...确实残酷的，看数据 服务1： 服务2： 两个服务 出现了相同的数据，剩余库存都是：63，说明说明呢？...分布式呢，就是服务1 读到 库存为 64 然后进行执行本地扣减，在准备将扣减后的库存保存到 redis中时，原来这个另一个服务 就进行读取 库存操作，结果也读到 64，两个服务各自执行，结果出现两条 相同的数据
A事务首先从表中读取到要修改的行数据，读取到库存值为100，行记录的版本号为1。B事务也从中读取到要修改的相同行数据，读取值为100，行记录版本号为1。...A事务修改库存值都提交，同时行记录版本号加1，大于一开始读取到的版本号1，因此A事务可以提交。但B事务提交时发现此时行记录版本号已经为2，产生了冲突，所以B事务会提交失败。...写操作引起的数据变化，首先写入到WiredTiger存储引擎的cache中，cache中的数据以btree的结构组织，btree的叶子节点是真正存放数据的page，当数据发生更改时page就变未“脏页”...在内存中数据是以btree的结构形式进行存储的，任何数据在写之前，都会先读取到internal cache里面。如上图第一步操作是调用块管理器，块管理器会将磁盘上的数据读取到内存。...与internal cache相关的几个数据结构 首先是原始的page，通过列表形式把所有的数据给串起来。
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