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PHP+redis实现的限制抢购防止商品超发功能详解

本文实例讲述了PHP+redis实现的限制抢购防止商品超发功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 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。...业务场景很简单,就是限制抢购5个商品,模拟并发请求抢购商品,每抢购一次对应redis中的key值增加一次,通过判断限购的数量来限制抢购抢购成功写入成功日志,失败写入失败的信息记录,通过记录的数量来判断是否超发...}elseif($type==self::V2){ $this- way2(self::V2); }else{ return ''; } } //抢购商品方式一...} //抢购商品方式二 protected function way2($v){ $redis = new myRedis($this- conf); $keyNmae = getKeyName...2 抢到商品 3 抢到商品 4 抢到商品 5 抢到商品 6 抢到商品 7 没有抢到商品 8 没有抢到商品 9 没有抢到商品 10 没有抢到商品

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java抢购功能,多并发范例代码

缓存优化: 使用缓存来存储商品库存等数据,减轻数据库负担。可以使用诸如Redis等缓存工具。 利用缓存预热,提前将商品信息加载到缓存中。...例如,用户发起抢购请求后,先将请求放入消息队列,再由后台异步处理。 异步处理可以在后台进行库存检查、扣减等操作,提高系统的并发处理能力。...org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.concurrent.TimeUnit...org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import java.util.concurrent.TimeUnit...购买服务在获取锁后,执行抢购逻辑,然后发送购买消息到消息队列。消息队列监听器负责处理购买消息,进行订单生成、库存扣减等操作。

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高并发抢购思路

二、作弊的手段:进攻与防守 秒杀和抢购收到了“海量”的请求,实际上里面的水分是很大的。不少用户,为了“抢“到商品,会使用“刷票工具”等类型的辅助工具,帮助他们发送尽可能多的请求到服务器。...这种账号,使用在秒杀和抢购里,也是同一个道理。例如,iPhone官网的抢购,火车票黄牛党。...超发的原因 假设某个抢购场景中,我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。...这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是99个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。...(同文章前面说的场景) 在上面的这个图中,就导致了并发用户B也“抢购成功”,多让一个人获得了商品。这种场景,在高并发的情况下非常容易出现。 2.

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SpringCloud(十一)- 秒杀 抢购

,存入redis,实际开发中,没有此配置(初始化商品库存,在洗头膏添加抢购商品是) buy-prod-stock-prefix: seckill-buy-prod-stock # 抢购商品数量...author : huayu * @date : 10/11/2022 * @param : [userId, prodId, buyCount] * @return : java.lang.String...) // TODO 为了提高抢购入口的并发处理能力,要减少数据库交互,可以设计为根据商品编号,从redis缓存中查询商品,如果商品信息存在,则参与抢购,如果不存在,还是需要到数据库查询商品...// TODO 解决方式:缓存商品数据一般都是在后台添加抢购商品时,直接对商品进行预热处理,即:事先把参与抢购商品直接同步到redis缓存中,这样当抢购开始,直接从redis缓存就可以获取到商品,而不会出现缓存击穿问题...---------------------------------"); //增加幂等操作:当前抢购用户只能抢购一次,如果已经抢购商品,不允许再次抢购(限制一个用户同一个抢购商品,整个抢购期间只能抢购一次

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Springboot+Java推荐算法+商品推荐系统+商品管理系统

面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐,实现用户线上选购商品,下订单,支付,物流配送等?...本次毕设程序基于前后端分离开发模式,搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统,通过可以配置的方式一体化管理商品信息,推送商品内容,生成丰富的可视化统计分析。...商品推荐网站前台主要包括以下功能清单: 用户登录注册 商品轮播图 商品分类展示 商品推荐展示 用户购物车 订单管理 订单配送管理 个人中心 修改密码 商品管理系统后台主要包括以下功能清单: 管理员登录...[其他][10] [image.png] 基于用户协同过滤推荐算法实现 java实现协同过滤推荐算法代码 class UserBaseCF{ public static final...java实现关键词加权计算代码 //查询所有商品关键词库 List skeys = keywordsList.stream().map(item -> item.getSkeys())

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基于java与springboot结合商品推荐算法实现商品推荐网站+商品管理系统后台,mysql,vue

面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐,实现用户线上选购商品,下订单,支付,物流配送等?...本次毕设程序基于前后端分离开发模式,搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统,通过可以配置的方式一体化管理商品信息,推送商品内容,生成丰富的可视化统计分析。...商品推荐网站前台主要包括以下功能清单:用户登录注册商品轮播图商品分类展示商品推荐展示用户购物车订单管理订单配送管理个人中心修改密码商品管理系统后台主要包括以下功能清单:管理员登录商品管理轮播图配置热销商品配置新品上线配置为您推荐配置商品分类管理会员管理订单管理二...系统推荐流程,如下图所示:图片基于用户协同过滤推荐算法实现java实现协同过滤推荐算法代码 class UserBaseCF{public static final int USERSIZE=943;public...java实现关键词加权计算代码//查询所有商品关键词库 List skeys = keywordsList.stream().map(item -> item.getSkeys()).collect

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php redis实现秒杀抢购

抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库...重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 $conn=mysqli_connect...} fclose($fp); 优化方案4:使用redis队列,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(mysql事务在高并发下性能下降很厉害,文件锁的方式也是) 先将商品库存如队列...,真实场景要比这复杂很多,很多注意的地方 如抢购页面做成静态的,通过ajax调用接口 再如上面的会导致一个用户抢多个,思路: 需要一个排队队列和抢购结果队列及库存队列。...高并发情况,先将用户进入排队队列,用一个线程循环处理从排队队列取出一个用户,判断用户是否已在抢购结果队列,如果在,则已抢购,否则未抢购,库存减1,写数据库,将用户入结果队列。

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淘宝自动抢购脚本「建议收藏」

淘宝自动抢购脚本 抢购脚本是通过Selenium来完成自动登录,和自动点击的操作的。...3) now = datetime.datetime.now() print('login success:', now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) 抢购商品的函数代码...") login(url) buy(times) 五、抢购脚本效果 1 启动程序,Chrome浏览器会弹出页面 2 输入抢购时间 和 商品链接 3 Chrome浏览器弹出淘宝登录页面...4 淘宝扫码登录 5 浏览器跳转到要抢购商品页面 此时也可以点击选择其他商品 6 到达抢购时间后自动下单,输入支付密码即可 六、总结 本次淘宝抢购脚本只是一个抢购功能的小演示,...实际上淘宝的双十一的抢购需要对商品抢购页面前端购买按钮未到抢购时间是不开放的,后台也需要针对具体的抢购业务进行调整。

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flask+redis实现抢购(秒杀)功能

对于抢购功能,难点在于 抢购时 由于高并发请求,导致一个用户抢购多件商品,库存量小于订单量的情况。 如下通过redis的hash和list类型实现相关功能。...思路: hash:主要用来存储用户抢购成功的信息,因其自身的特性,如果hash的key,val重复,会返回0,从而判断一个用户只能抢购一个商品。...list:主要用来存放商品,在每个请求进来时,从list中pop一个商品,这样做到针对redis(货物)做到单线程(无论并发多少个请求)。...']) # 商家查看商品抢购结果 app.add_url_rule('/goods', view_func=GetGoods.as_view('get_goods'), methods=['GET'])...然后并发压力测试  商家查看商品抢购结果 接口。 然后执行 商家查看商品抢购结果 接口得到如下结果: ? 发布100个商品,只有10个人抢购1000此,结果做到了每人一个商品,剩下90个商品

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