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推荐10-避免商品超卖的4种方案
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。
1.4K10发布于 2019-09-19 - 来自专栏PHP修行之路
PHP+Redis 商品超卖
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品，然后再进行下单等相关逻辑处理 实践
1.4K20发布于 2020-10-27 - 来自专栏JavaEdge
Redis解决库存超卖问题
比较简单，但存在 问题 可能导致很多订单把产品库存扣除而未支付，这就需要有一个后台脚本，将一段时间内没有支付的订单的库存释放，把订单取消 即时扣库存，并发差 1、3步商品服务，操作商品服务的 db，2、4步订单服务 MQ异步化 首先考虑只将第4步异步。 分析 2,4都是操作db，第4步不再等待，1、2、3成功后立即反馈给用户。 之后通过消息通知服务异步下单，若第4步异步下单失败，重试操作，试图重新生成订单，MQ的消息也可回溯。 ? 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。
3.5K51发布于 2021-02-23 - 来自专栏Spark学习技巧
超卖 100 瓶茅台的事故分析
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。 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！ 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。
65230发布于 2021-03-05 - 来自专栏Spark学习技巧
并发减库存，怎么保证不超卖？
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。
6.3K20发布于 2021-03-05 - 来自专栏程序猿DD
超卖 100 瓶茅台的事故分析
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。 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！ 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。
99720发布于 2020-12-18 - 来自专栏句小芒的学习专栏
并发情况下产品超卖
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
31810编辑于 2022-12-29 - 来自专栏Java旅途
超卖 100 瓶茅台的事故分析
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。 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！ 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。
71620发布于 2020-12-18 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
电商库存超卖常见方案总结
return "success"; } catch (\Exception $exception) { } } MySQL乐观锁 function test4(
1K20发布于 2021-07-15 - 来自专栏多线程
PHP处理库存超卖的几种处理方法
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。
51310编辑于 2023-12-14 - 来自专栏CloudBest
金融市场超融合，哪家卖的最多？
日前，IDC 发布《2020 年第四季度中国软件定义存储及超融合市场报告》，报告显示，超融合软件全年实现 51.8% 的增长，市场规模达到 3.45 亿美元（约 22.3 亿人民币）。 在金融行业，唯一专注在超融合赛道的中国厂商 SmartX 以17.2% 的市场占有率排名第一，超越华为、深信服、戴尔等国内外综合类 IT 厂商。 分布式存储稳定性和产品特性、对虚拟化平台和硬件的开放性也因此成为衡量超融合产品专业度的重要标准。 作为中国专业的超融合厂商，SmartX 从成立之初便从对 IT 要求最为严苛的金融行业拓展。 +分布式”转型，并稳定运行生产业务超两年。 ▌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
1.4K20编辑于 2023-03-07 - 来自专栏后端技术探索
另一篇mysql防止库存超卖
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。 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。 举例： 总库存：4个商品 请求人：a、1个商品 b、2个商品 c、3个商品 程序如下： beginTranse(开启事务) try{ $result = $dbca->query('select 4、不建议在数据库层面加锁，建议通过服务端的内存锁（锁主键）。
1.8K10发布于 2018-08-09 - 来自专栏Java架构师必看
java面试(2)关于并发、超卖处理的思路
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 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? 商品数量为100，秒杀人数为10000，整点开始秒杀 秒杀大概流程： ①商品详情点击购买(秒杀)--》②输入信息提交订单--》③进行支付 解决思路： 1、人数阀门设计 2、会员排队设计 3、问答问题设计 4、 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 4、不建议在数据库层面加锁，建议通过服务端的内存锁（锁主键）。
1.2K30发布于 2021-06-16 - 来自专栏贝丝的专栏
超卖和分布式锁解决方案
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。 1 2 3 4 5 if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else
2.2K20发布于 2021-07-23 - 来自专栏Web技术布道师
推荐11-PHP用redis解决超卖的问题
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。 第4步查看数据表 1.查看订单表，总订单数量为100，如下图，没问题。 ? 2.查看商品库存，已经由原来的100变成0，也没问题。 ? 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。
1.2K30发布于 2019-09-19 - 来自专栏python成长之路
类设计：设计卖车的4S店
class Car(object): # 定义车的方法 def move(self): print('---车在移动---') def stop(self): print('---停车---') # 定义一个销售车的店类 class CarStore(object): def order(self): car = Car() # 找一辆车 return car # 1.先得有个销售汽车的店铺 car_stor
49650发布于 2018-05-29 - 来自专栏Spark学习技巧
飞天茅台超卖事故：Redis分布式锁请慎用！
整个项目组被扣绩效了~~ 事故发生后，CTO 指名点姓让我带头冲锋来处理，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： 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！ 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。
56020发布于 2021-03-05 - 来自专栏架构师修炼
飞天茅台超卖事故：Redis分布式锁请慎用！
整个项目组被扣绩效了~~ 事故发生后，CTO 指名点姓让我带头冲锋来处理，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： 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！ 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。
1.1K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏猫头虎博客专区
如何防止商品被超卖？
如何防止商品被超卖？ 基于数据库来实现扣减库存还存在的一些问题： 用数据库扣减库存的方式，扣减库存的操作必须在一条语句中执行，不能先selec在update，这样在并发下会出现超扣的情况。 [基于redis] 针对上述问题的问题我们就有了第三种方案，将库存放到缓存，利用redis的incrby特性来扣减库存，解决了超扣和性能问题。但是一旦缓存丢失需要考虑恢复方案。
1.5K10编辑于 2024-04-08 - 来自专栏后端技术探索
如何解决秒杀的性能问题和超卖的讨论
2、后端 那么后端的数据库在高并发和超卖下会遇到什么问题呢？ （由于MySQL事务的特性，这种方法只能降低超卖的数量，但是不可能完全避免超卖） update number set x=x-1 where (x -1 ) >= 0; 解决方案1： 将存库从MySQL 这就解决了超卖问题。 优点：解决超卖问题，略微提升性能。 缺点：性能受限于队列处理机处理性能和DB的写入性能中最短的那个，另外多商品同时抢购的时候需要准备多条队列。 解决方案4： 将提交操作变成两段式，先申请后确认。 优点：解决超卖问题，库存读写都在内存中，故同时解决性能问题。 缺点：由于异步写入DB，可能存在数据不一致。
2.3K20发布于 2018-08-09
腾讯云开发者
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