Java中redis解决超卖问题，redis decr 防止超卖

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Java如何解决超卖

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那么也就是说只有100个线程会进入到后续操作。所以一定不会出现超卖的现象可见第二种CAS是失败重试，并无加锁。应该比第一种加锁效率要高很多。类似于Java中的Synchronize和CAS 。

这种是方案二的优化版，将锁放到代码块，解决了方案二的问题。缺点是整个代码块都加锁，如果减库存之后还有其他的耗时操作，其他的请求就需要排很久的队。

可以去ERP中设置库存自动管理。淘宝有两种减库存方式：“拍下减库存”和“付款减库存”。拍下减库存：买家拍下之后，库存会马上减去。若未付款导致交易关闭，订单关闭之后库存会恢复。

第一种方法：队列、就是将所有请求放到队列里，按照先来先处理，原则上这样所有请求最后都会被处理。但是当你处理速度长时间跟不上请求访问数，很可能会撑爆你的队列内存。

1、通过使用队列，可以将请求分发到多个处理节点，从而提高系统的并发处理能力。Redis采用单线程模型处理客户端请求。虽然单线程模型在理论上限制了并发能力，但Redis利用IO多路复用技术（如epoll）实现了高并发处理。

2、内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。内存访问速度要比磁盘快很多，因此Redis可以处理大量的并发请求。

3、redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘)，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。

4、这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。原子性 Redis的所有操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。

此时，可以选择定时连接一次Redis或者增大中间件超时时间，防止连接主动断开。同时，已实名认证的移动云用户均可参与狂欢双11，「移」价到底的特惠活动，云数据库Redis可享受首购特惠，最低88元/月起。

出现这种问题从以下几个方面排查：网络不稳定，这种情况只会出现在调用机器和redis服务器不在同一台机器的情况，如果调用本机redis请忽略。

可能造成后来的请求超时。在远程访问redis的时候，因为网络等原因造成高并发访问延迟返回的问题。解决办法在客户端将连接进行池化，同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。服务器角度，利用setnx变向实现锁机制。

redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。

Redis支持丰富的数据类型，有二进制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。

redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（SessionCache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（sessioncache）。

redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘)，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。

appendonly yes/no，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。

缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。

我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。

解决这个一般有五步，第一步限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。

每一个用户线程进来，key值就减1，等减到0的时候，全部拒绝剩下的请求。那么也就是说只有100个线程会进入到后续操作。所以一定不会出现超卖的现象可见第二种CAS是失败重试，并无加锁。应该比第一种加锁效率要高很多。

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