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redis做库存扣减真的适合秒杀场景吗
秒杀三阶段 通常，从秒杀开始到结束，往往会经历三个阶段：准备阶段：这个阶段也叫作系统预热阶段，此时会提前预热秒杀系统的业务数据，往往这个时候，用户会不断刷新秒杀页面，来查看秒杀活动是否已经开始。 Redis助力秒杀系统 在秒杀场景中，在 Redis 中扣减库存而不是在数据库中 是一个常见的优化策略，主要原因是为了 提高系统性能 和 应对高并发。以下是详细的原因分析：1. 在秒杀场景中，库存扣减操作需要快速完成，Redis 的内存操作特性非常适合。原子性操作：Redis 提供了原子性操作（如 DECR、INCR），可以确保库存扣减的准确性，避免超卖问题。 异步同步：通过消息队列将 Redis 中的库存变化异步同步到数据库，确保数据的最终一致性。5. 为什么不在数据库中直接扣减库存？ 性能问题：数据库的并发能力和磁盘 I/O 性能无法满足秒杀场景的高并发需求。锁竞争：在数据库中直接扣减库存可能会导致大量的锁竞争，进一步降低系统性能。
67900编辑于 2025-01-15- 来自专栏HUC思梦的java专栏
秒杀系统中的扣减库存和流量削峰
而且单独的秒杀系统集群也更容易做一些特殊的架构优化，说到这里，架构图如下： ? 扣减库存的优化 后台系统在用户抢购成功后，应该先做什么操作呢？ 第一步操作就是扣减库存，因为大家知道，参与秒杀活动的商品都是有数量限制的，所以大量用户抢购成功后的第一步操作就是扣减库存。 那么如何进行扣减库存的操作呢？ 小伙伴们可能会回答，可以在秒杀系统集群中调用库存系统接口，连接数据库，更新库存数量。但这样一来不就又面临着数据库压力过大的问题了吗？ 其实我们可以在活动开始前，把要秒杀的商品库存存放到Redis集群中，然后扣减库存的时候只操作Redis集群，就可以大大降低数据库压力了。 当商品的库存扣减完毕之后，用户发送过来抢购的请求其实就不必再发送给秒杀系统了，可以直接在Nginx中过滤掉。 Nginx具体如何过滤呢？这里王子提出一点思路，我们可以通过Zookeeper来实现。
2.1K40发布于 2020-09-20 - 来自专栏互联网那些事儿
互联网那些事儿 | 秒杀库存解决方案
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。 用个卖西瓜的例子来说明，假如你今天微信问到楼下水果店老板有特价5毛一斤西瓜还有10个，这时你立刻下楼去购买。那么可能两种结果，结果一 你买到了特价西瓜；结果二 买的人太多，你到店的时候已经卖光了。 再考虑一个极端的例子：假设有一个最新款的 iPhone 秒杀活动，库存只有 100 件，活动期间预估峰值每秒查询请求量（QPS）为 10 万次。 不足： 如果参与秒杀的 SKU（库存量单位）非常多，最终的写操作都是基于库存主库，可能会导致主库的性能压力较大。 这里 牺牲数据实时性（新鲜度） 来提升性能 是一种典型的 技术架构选型的 取舍方向。 基于消息的库存，下单完成后发生订单相关消息，库存通过消息消费的方式进行更新；优势在于库存的更新速率可控。 令牌库存，可控的时间内进行秒杀库存，提升用户秒杀感知。
2.6K212编辑于 2023-10-16 - 来自专栏冰河技术
高并发秒杀系统如何实现正确的扣减库存？
大家好，我是冰河~~ 在【精通高并发系列】的《实践出真知：全网最强秒杀系统架构解密！！》一文中，冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计，也简单提到了如何扣减商品的库存。 今天，我们就一起来简单讨论下在高并发秒杀系统中，如何正确的扣减商品的库存。 扣减库存的方式 为了方便大家的理解，我们先来讨论下扣减库存有哪几种方式。 试想，你作为一个商家参与了淘宝的双十一秒杀活动，如果淘宝平台扣减库存的方式为下单减库存，你的竞争对手得知你参与了双十一秒杀活动，他们通过恶意下单的方式将你参与秒杀的商品全部下单，让你的库存减为0，但是他们并不会付款 针对库存超卖的情况，我这里简单罗列了如下几种解决方案： （1）通过补货解决。 （2）用户下单时提示库存不足。 秒杀系统如何扣减库存？ 也许有不少小伙伴会说高并发秒杀系统会采用预扣减库存的方式，其实，在真正的高并发、大流量场景下，大部分秒杀系统会采用 下单减库存 的方式。
2.2K10编辑于 2022-06-15 - 来自专栏冰河技术
14张图深度解密大厂秒杀系统库存设计，不是所有的库存都能支持高并发！
当运营人员在配置库存信息时，可以设置库存的总量和分桶数量，比如，要将1500个商品分配到5个分桶中，则每个分桶中会分得300个商品库存，如下图所示。 当用户抢购下单时，会根据分桶的数量对用户的id进行取模来定位对应的库存分桶，比如用户的id为10001，目前库存的分桶数量设置为5，则用户抢购下单时，会将当前用户抢购下单时，扣减商品库存的请求路由到分桶 商品库存在缓存层面的分桶设计与在数据库层面的分桶设计规则保持一致，例如，运营人员要将1500个商品分配到5个分桶中，则每个缓存分桶和数据库分桶中都会分得300个商品库存，如下图所示。 比如用户的id为10001，目前库存的分桶数量设置为5，则用户抢购下单时，会将当前用户抢购下单时，扣减商品库存的请求路由到分桶1，如下图所示。 如果用户的id为10002，目前库存的分桶数量设置为5，则用户抢购下单时，会将当前用户抢购下单时，扣减商品库存的请求路由到分桶2，如下图所示。
93410编辑于 2024-09-25 - 来自专栏Java
秒杀系统库存超卖问题：从传统解决方案到引入RabbitMQ
秒杀系统库存超卖问题：从传统解决方案到引入RabbitMQ 在搭建秒杀系统时，库存超卖问题是一个复杂而常见的挑战。 传统解决方案：乐观锁与事务 解决思路 1.1 乐观锁机制 版本号机制： 引入商品表中的版本号字段，每次库存更新都伴随着版本号的增加。在进行库存扣减操作前，先查询当前库存的版本号。 事务机制保证了库存扣减的原子性，避免了数据不一致的情况。 缺点： 对于极高并发的场景，数据库的压力可能会增加，影响性能。 不同商品的库存更新可能仍存在竞争，需要考虑细粒度锁的问题。 2. 3.2 订单生成与库存扣减分离 异步处理： 订单生成服务独立于库存扣减服务，通过消息队列异步处理，削峰平谷，降低数据库访问压力。 解耦服务： 订单生成服务与库存扣减服务的解耦合理分工，提高系统的可维护性。
38710编辑于 2025-01-21 - 来自专栏Java进阶架构师
Spring Boot + redis解决商品秒杀库存超卖，看这篇文章就够了
在系统初始化时，将商品的库存数量加载到Redis缓存中；接收到秒杀请求时，在Redis中进行预减库存，当Redis中的库存不足时，直接返回秒杀失败，否则继续进行第3步；将请求放入异步队列中，返回正在排队中 ；服务端异步队列将请求出队，出队成功的请求可以生成秒杀订单，减少数据库库存，返回秒杀订单详情。 当后台订单创建成功之后可以通过websocket 向用户发送一个秒杀成功通知。前端以此来判断是否秒杀成功，秒杀成功则进入秒杀订单详情，否则秒杀失败。 下面直接上代码系统初始化的时候将秒杀商品库存放入redis缓存 ? 第二创建消息队列（这里为了方便，我直接使用redis队列来进行模拟操作） ? 第三 配置RedisTemplate序列化 ? 这里使用到了redis api中的decrement操作，预先减轻用户抢购的数量，同时判断redis中的库存是否大于用户抢购数量，如果小于0，直接提示用户秒杀失败，否则秒杀成功，进入redis消息队列执行数据库建库存操作
2.1K10发布于 2020-07-09 - 来自专栏用户8186044的专栏
MM库存类型、库存数量、库存金额取值逻辑
WERKS（工厂代码）、 MSKA -MATNR（物料号）、 MSKA -LGORT（仓库编号）， 条件：MSKA-KALAB>‘0’ 或者 MSKA-KAINS>‘0’或者 MSKA-KASPE>‘0’； 5、 ，SINSM表示质检库存数，SSPEM表示冻结库存数； 2、委外加工特殊库存表MSLB字段LBLAB表示非限制使用库存数，LBINS表示质检库存数，无冻结库存； 3、销售订单库存表MSKA字段KALAB 表示非限制使用库存数，KAINS表示质检库存数，KASPE表示冻结库存数； 4、项目特殊库存表 MSPR字段PRLAB表示非限制使用库存数，PRINS表示质检库存数，PRSPE表示冻结库存数； 5、一般库存表 MARD 字段LABST表示非限制使用库存数，INSME表示质检库存数，SPEME表示冻结库存数，UMLME表示在途库存数。 * 则总库存金额 = 库存数量* QBEW-VERPR / QBEW-PEINH； * 如果取得的QBEW-VPRSV = ‘S’， * 则总库存金额 = 库存数量* QBEW
1.8K21发布于 2021-09-08 - 来自专栏C博文
高并发秒杀系统（Redis分布式锁优化与库存防超卖实战）
本文通过日活百万级的电商秒杀案例，深度剖析分库分表路由算法在高并发场景下的落地实践。结合Redis分布式锁的优化方案解决库存超卖问题，包含完整架构设计、代码实现及压测数据对比。 一、秒杀系统的破局思路 业务场景：某电商平台「iPhone 16限时秒杀」活动，峰值QPS 12万+，库存量10万台，活动持续30分钟。 4.1 三级库存防护体系 防护要点： 网关层：令牌桶限流 + 库存状态缓存 服务层：Redis原子操作预减 DB层：数据库乐观锁保证最终一致 4.2 Redis库存管理核心模块 public class 0 : Long.parseLong(val); } } 五、分库分表+分布式锁联调 5.1 秒杀完整业务流程 5.2 分库分表事务处理 @Service public class SeckillServiceImpl order.setUserId(request.getUserId()); orderMapper.insert(order); // 5.
96210编辑于 2025-07-15 - 来自专栏labuladong的算法专栏
前缀树算法模板秒杀 5 道算法题
3、实践环节，直接套代码模板秒杀 5 道算法题。本来可以秒杀七八道题，篇幅考虑，剩下的我集成到 刷题插件 中。 秒杀题目 首先需要说明，上文实现的算法模板的执行效率在具体的题目里面肯定是有优化空间的。
2.6K10编辑于 2022-01-24 - 来自专栏Java
解决秒杀系统库存超卖问题：乐观锁与Redis分布式锁的应用
解决秒杀系统库存超卖问题：乐观锁与Redis分布式锁的应用 秒杀系统在高并发场景下，库存超卖问题一直是业务开发中的一大难题。 本文将详细介绍如何使用乐观锁和Redis分布式锁来解决这一问题，以确保秒杀系统的稳定性和高性能。 1. 乐观锁解决方案 乐观锁是一种无锁机制，通过版本号的方式实现并发控制。 在秒杀系统中，我们可以在商品表中增加一个版本号字段，每次更新库存时同时更新版本号。 用户提交秒杀请求时，先获取商品的版本号，然后在更新库存时验证版本号是否仍然一致，如果一致则更新成功，否则说明有其他用户已经修改了库存。 ，更新库存 goodsDao.reduceStock(goodsId); // 创建秒杀订单等操作
1.3K10编辑于 2025-01-21 - 来自专栏labuladong的算法专栏
一文秒杀 5 道最近公共祖先问题
秒杀五道题目 先来看看力扣第 236 题「二叉树的最近公共祖先」： 给你输入一棵不含重复值的二叉树，以及存在于树中的两个节点p和q，请你计算p和q的最近公共祖先节点。 TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode[] nodes); 比如还是这棵二叉树： 输入nodes = [7,4,6]，那么函数应该返回节点5。 // b 走一步，如果走到根节点，转到 p 节点 if (b == null) b = p; else b = b.parent; } return a; } 至此，5
2.1K30编辑于 2022-03-31 - 来自专栏Python爬虫逆向教程
Python爬虫之关系型数据库存储#5
这里指定 3 个字段，结构如表 5-1 所示。 表 5-1 数据表 students 字 段 名 含 义 类 型 id 学号 varchar name 姓名 varchar age 年龄 int 创建该表的示例代码如下： import pymysql 5.
38111编辑于 2024-02-12 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
重学 Java 设计模式：实战享元模式「基于Redis秒杀，提供活动与库存信息查询场景」
但在程序员的发展来看，如果不能很好的处理上文(产品)，下文(测试)，在这样不能很好的了解业务和产品发展，也不能编写出很有体系结构的代码，日久天长，1到3年、3到5年，就很难跨越一个个技术成长的分水岭。 另外享元模式可以分为在服务端和客户端，一般互联网H5和Web场景下大部分数据都需要服务端进行处理，比如数据库连接池的使用、多线程线程池的使用，除了这些功能外，还有些需要服务端进行包装后的处理下发给客户端 场景模拟；秒杀场景下商品查询 「在这个案例中我们模拟在商品秒杀场景下使用享元模式查询优化」 你是否经历过一个商品下单的项目从最初的日均十几单到一个月后每个时段秒杀量破十万的项目。 一般在最初如果没有经验的情况下可能会使用数据库行级锁的方式下保证商品库存的扣减操作，但是随着业务的快速发展秒杀的用户越来越多，这个时候数据库已经扛不住了，一般都会使用redis的分布式锁来控制商品库存。 因为库存是变化的，所以我们模拟的RedisUtils中设置了定时任务使用库存。 2.
79910发布于 2020-07-14 从雪崩到稳如磐石：电商秒杀热点库存更新的高并发优化实战全解析
INT NOT NULL, version INT DEFAULT 0 -- 乐观锁版本号);秒杀逻辑（伪代码）：// 1. 实测数据：在 10,000 QPS 下，未优化的 MySQL 实例 CPU 达 95%+，P99 延迟 > 5s，失败率超 40%。 二、优化路径：四层防御体系，层层卸载压力第一层：前置拦截 —— 减少无效请求打到 DBNginx 层限流：基于 IP 或用户 ID 限频（如 limit_req）；Redis 预检库存：秒杀开始前将库存加载到 ✅ 适用场景：对实时性要求不高的活动（如抽签式秒杀）。 第四层：架构演进 —— 读写分离 + 分库分表（长期）写库专用：秒杀库存写入独立 MySQL 实例，避免影响主业务；ShardingSphere 分片：按 product_id 分库分表，天然隔离热点；
29610编辑于 2026-01-26- 来自专栏Java
解决秒杀系统库存超卖问题：唯一索引与高性能并发处理的优缺点
解决秒杀系统库存超卖问题：唯一索引与高性能并发处理的优缺点 秒杀系统在高并发的场景下面临着库存超卖的严重问题，而解决一个用户秒杀多个商品的挑战性问题一直是开发者们关注的焦点之一。 问题背景 在秒杀系统中，库存超卖问题是因为多个用户同时尝试秒杀同一商品而导致的。传统的解决方案是使用加锁机制，但在高并发情况下，加锁可能成为性能瓶颈，影响系统的吞吐量。 2. 唯一索引解决方案 通过在数据库中建立唯一索引，将用户ID和商品ID设为唯一索引，可以在数据库层面确保同一个用户不能同时秒杀多个商品。 这种方法不仅解决了库存超卖问题，还减轻了对加锁机制的依赖，提高了系统的性能。 这提高了系统的并发处理能力，使得系统能够更好地应对大量用户同时发起秒杀请求的情况。
29110编辑于 2025-01-21 - 来自专栏SAP供应链
SAP MM 特殊库存之T库存
SAP MM 特殊库存之T库存 笔者所在的A项目里，销售业务广泛启用了POD功能。VL02N对交货单做了发货过账后物权并没有转移，而是将自有E库存转为一个叫做在途库存的特殊库存里。 移动类型是601+T, 即从SiT(T库存）中发货给客户。看看此时的财务凭证， ? 当然地，除了启用POD会导致出现特殊库存 T以外，启用转储单（STO，比如公司间转储场景）的情况下也会出现T特殊库存：当业务人员创建好STO单据，VL10B创建了交货单，并对交货单执行了发货操作的情况下 实际上，对于这种类型的特殊库存 T 库存，SAP有提供标准报表可供查询使用。 1, T库存查询报表 - MB5T, ? ? 2, T库存查询报表 - MB5SIT， ? ? 3, T库存查询报表 - MB52, We can also see special stock T in MMBE.
2.6K20发布于 2021-03-01 - 来自专栏SAP ERP管理实践
MM在途库存与中转库存
一、库存调拨、在途库存 库存调拨是库存操作中非常常见的操作，细化下来，我们可以将库存调拨划分为下列所示： 库存调拨类型 库存调拨类型 业务类型描述 工厂内调拨 从同一工厂的库存地点A到库存地点B 公司内调拨 （一步法） 5、 通过带发货单的库存调拨单（二步法） 二、在途库存、中转库存 在途库存、中转库存的形成可能有不同的操作原因，下面以库存转移为例，我们学习讲述三种导致不同的在途库存（中转库存）的库存调拨之间的差异 ）形成的 4） 事务代码MB5T查看 事务码MB5T可查看通过库存调拨单（STO）形成的在途库存，可以查到明细信息。 ： 1） 不同的库存转储方式的差异比较，移动类型313导致的中转库存是属于特定库存地点下，因此若目标库存地点明确，应使用313类型；移动类型303导致的中转库存是属于特定工厂，而非库存地点下的 2） 在途库存和中转库存信息的保存 移动类型303导致的中转库存记录在表MARC中，中转库存在工厂级别；移动类型313导致的中转库存记录在MARD中，中转库存在库存地点级别 通过库存调拨单，导致的在途信息并未记录在库存的表中，只是在表EKET
3.2K61发布于 2021-04-23 - 来自专栏Python爬虫逆向教程
Python爬虫之非关系型数据库存储#5
如果使用关系型数据库存储，一是需要提前建表，二是如果存在数据嵌套关系的话，需要进行序列化操作才可以存储，这非常不方便。如果用了非关系型数据库，就可以避免一些麻烦，更简单高效。 5. 插入数据 接下来，便可以插入数据了。 0]}} 年龄模 5 余 0 $text 文本查询 {'$text': {'$search': 'Mike'}} text 类型的属性中包含 Mike 字符串 $where 高级条件查询 {'$where 将键名为 list 的列表中索引为 1 的位置赋值为 5 True lrem(name, count, value) 删除 count 个键的列表中值为 value 的元素 name：键名；count 向键名为 price 的散列表中添加映射关系，cake 的值为 5 1，即添加的映射个数 hsetnx(name, key, value) 如果映射键名不存在，则向键名为 name 的散列表中添加映射
60410编辑于 2024-02-12 - 来自专栏C博文
高并发秒杀系统实战（Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化）
1 秒杀场景 电商秒杀场景具有瞬时高并发、资源竞争激烈和数据一致性要求高三大特征。 (10) 用户B->>Redis: 查询库存(10) 用户A->>Redis: 扣减5个库存(10-5=5) 用户B->>Redis: 扣减6个库存(5-6=-1) 当用户A和用户 B同时查询库存（均为10），用户A先扣减5个库存成功，用户B随后扣减6个库存导致库存变为-1，即发生了超卖。 ，创建订单 createOrder(productId, quantity); return "秒杀成功"; } } 5 库存扣减优化策略 5.1 缓存与数据库双写一致性 持续优化方向 库存碎片回收（定期合并分段库存） 基于机器学习的动态限流 区域化库存分配 经验总结：在高并发秒杀系统中，原子性操作和分层限流是两大核心支柱。
1.1K11编辑于 2025-07-15
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