redis库存超卖，redis 库存超卖

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如何解决高并发秒杀的超卖问题

1、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。

2、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。

3、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。

4、两个方案都可以解决高并发下导致的超卖问题，并且是将锁加到库存查询操作中，不影响商品下单的操作，而且使用的是内存，所以速度更快。

5、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。

1、我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值。

2、所以，对于这样的数据，且有没有什么复杂逻辑关系(就只是隶属于SKU)的数据，我们就可以放在Redis里面，下单直接在Redis中减掉库存，这样，我们的订单的并发能力就能够提高了。个人觉得应该站出来更正一下，相反的数据量大，更不应该用redis。

3、Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。

4、String字符串是最常用的数据类型，他能够存储任何类型的字符串，当然也包括二进制、JSON化的对象、甚至是base64编码之后的图片。在Redis中一个字符串最大的容量为512MB，可以说是无所不能了。

5、---Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中。

6、利用redis单线程的特点，以及redis6版本后开始对lua的支持，我们采用redis执行lua脚本来确保我们查询+修改的串行执行。后面我们展示了code的实现案例，以及介绍了lua脚本的一些注意事项，可以依葫芦画瓢形式自己实现自己的需求。

1、乐观锁：这个世界是美好的，别人肯对不会在我操作数据前进行更改。在redis中，乐观锁指的是只是对key上锁，只要key不变就代表不会出问题。

2、乐观锁和悲观锁的区别如下：悲观锁是当线程拿到资源时，就对资源上锁，并在提交后，才释放锁资源，其他线程才能使用资源。

3、简单来说，Redis使用乐观锁，相对于悲观锁，在实现中更加简单，在某些场景中的性能也更好。

4、乐观锁与挑战：Redis采用乐观锁策略，假设数据在事务执行期间保持不变，但缺乏回滚机制，开发者需要谨慎处理并发冲突。此外，过多的事务可能导致性能下降，因此控制命令数量至关重要。

1、如果方案是扣减时候先lua扣redis，扣成功了同步扣mysql，这样可以解决流量大库存少的问题，基本上库存比较少没有啥问题。

2、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。

3、后台则是数据处理和数据库负载，电子商务网站后台除了庞大的用户数据要处理意外，还有大量订单，和结算数据。解决思路：增大数据库服务器配置。

秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路：写入内存而不是写入硬盘异步处理而不是同步处理分布式处理用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。

Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它也可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis是Remote Dictionary Server的缩写，最初由Salvatore Sanfilippo开发。

Redis是一个非常快速的开源非关系数据库，它存储了五种不同类型值的键映射。用作数据库，缓存和消息代理。下面本篇文章就来介绍一下Redis，希望对大家有所帮助。

什么是Redis Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。

③Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

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