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LambdaUpdateWrapper 防止扣减为0
LambdaUpdateWrapper<Goods> updateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>(); updateWrapper.set(Goods::getUpdateTime, new Date()); updateWrapper.setSql("good_total_qty = good_total_qty - " + vo.getGoodTotalSumQty()); updateWrapper.setSql(&Redis 实现库存扣减操作
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/uyX9eRnd2xPOEr6lwax8Yw 在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作，比如电商系统中的商品库存，抽奖系统中的奖品库存等。 解决方案 使用mysql数据库，使用一个字段来存储库存，每次扣减库存去更新这个字段。 还是使用数据库，但是将库存分层多份电商技术里的库存扣减
库存扣减 当有很多人同时在买一件商品时（假设库存充足），每个人几乎同时下单成功，给人一种并行的感觉。 但真实情况，库存只是一个数值，无论是存在 MySQL 数据库还是 Redis 缓存，减值时都要控制顺序，只能串行来扣减，当然为了保证安全性，会设计一些锁控制操作。 库存扣减关键技术点 同一个商Redis架构实战：高并发情况下并发扣减库存
相信大家从网上学习项目大部分人第一个项目都是电商，生活中时时刻刻也会用到电商APP，例如淘宝，京东等。做技术的人都知道，电商的业务逻辑简单，但是大部分电商都会涉及到高并发高可用，对并发和对数据的处理要求是很高的。这里我今天就讲一下高并发情况下是如何扣减库存的？ 我们对扣减基于mysql实现乐观锁
最近开发微服务商城用户账户余额扣减发生的问题，比如说一个用户的账户同时扣减买东西的时候在高并发情况下会出现余额少扣的情况。 其实解决方案可以使用悲观锁去只让一个线程去实现，但是我想做并发量并不是很大感觉极限情况下最多也就10qps 悲观锁阻塞线程其实有点浪费性能，所以采高并发下控制库存超卖问题（个人建议仅供参考)
（1）库存锁定，预占库存并不真实的扣减库存，只是预先占用库存 （2）针对库存的重复提交问题，设置前端置灰 （3）拦截恶意用户的超量请求，超过50次进入恶意请求判定，放入redis生成用户锁，锁死用户下单操作一分钟，当释放锁之后，根据标记进入核定阶段判断用户是否需要进入下一阶段，结合redis list 做用户笔记:如何使用postgresql做顺序扣减库存
如何使用postgresql做顺序扣减库存 Ⅰ.废话在前面 首先这篇笔记源自于最近的一次需求，这个临时性需求是根据两份数据(库存数据以及出库数据） 算出实际库存给到业务，至于库存为什么不等于剩余库存，这个一两句话也说不清(主要是我不懂。。。redis lua脚本实战秒杀扣减库存
文章目录 前言 1.redisson介绍 2. redis lua脚本编写与执行 3.redis减库存lua脚本 4.实战 4.1 减库存逻辑 4.2 压测 前言 我们都知道redis是高性能高并发系统必不可少的kv中间件，它以高性能，高并发著称，我们常常用它做缓存，将热点数据或者是万年不变的数据缓存到redis中，查询的时候直电商库存系统的防超卖和高并发扣减方案
引言 如果你要开发一个电商库存系统，我最担心的是什么？闭上眼睛想下，当然是高并发和防超卖了！本文给出一个统筹考虑如何高并发和防超卖数据准确性的方案。读者可以以此为思考原点，或直接使用本设计，或在此基础上做出更有的设计。 下面用电商库存为示例，来说明如何高并发扣减库存，原理同记一次insert on duplicate key update的使用
基本需求描述：积分扣减/增加操作,记录每条积分明细的同时需要更新一下积分总数，积分不足扣减的时候需要返回异常提示信息。 初始方案： 1 @Modifying 2 @Query(value = "insert ignore into points_total(customer_id, phone_no, pin, points, create_time, update_time) varedis分布式锁扣减库存弊端: 吞吐量低, 解决方法:使用 分段锁 分布式分段锁并发扣减库存--代码实现
package tech.codestory.zookeeper.aalvcai.ConcurrentHashMapLock; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RBucket; import org.redisson.api.RLock; import org.redisso不是专家也能算，土方法教你您如何对二手房估价？
首先我们要知道的是，我们房子的估价一般都是交给专业人员来进行的，那其余的非专业人员如果想知道二手房的价格应该怎么办？有关专家提出了一个土方法，虽然评估价格不是太精准，但是也可以作为针对二手房时的一个参考指标。无忧找房，中山找房。 折旧：房子的折旧费，有点小哀伤的是，房子一旦盖好不是专家也能算，土方法教你您如何对二手房估价？
首先我们要知道的是，我们房子的估价一般都是交给专业人员来进行的，那其余的非专业人员如果想知道二手房的价格应该怎么办？有关专家提出了一个土方法，虽然评估价格不是太精准，但是也可以作为针对二手房时的一个参考指标。无忧找房，中山找房。 折旧：房子的折旧费，有点小哀伤的是，房子一旦盖好Redis秒杀相关点
目录一、秒杀的特点二、库存同步问题2.1 key-value设置2.2 库存原子操作2.3 扣库存的一致性2.4 还库存2.5 库存监控 一、秒杀的特点 瞬时并发量很大 qps可能达到几十万，上百万。一般数据库只能支持千级别的并发量，而redis单节点数万的并发量支持，所以可以使用redis来处理大部分请求ShardingSphere5.x在Spring Cloud的微服务中seata的分布式事务的解决方案（十六）【万字博文】
在前面我们已经讲解了ShardingSphere5.x的分布式事务的seata的解决方案，可是那个方案是基于单体系统的解决方案，那在我们的spring cloud的微服务中我们该如何去实现基于ShardingSphere5.x的seata的分布式事务的实现呢，接下里在本章张将为大家讲解如何实现微服务中的ShardingSph高并发下单与库存的系统设计(redis)
@TOC 背景介绍 某哥: “@所有人 敲黑板了哈，有作业来了，本群里所有人周五前给出自己能想到的优化方案，性能提升建议。 交易域、库存域全体人员都要给出，请@邬某 @江某某 通知各域成员。周五前完成： 昨天去做了交流，有个挑战：中台建设需能支撑 2020 年双 11 活动，一天 3000 万订订单减库存设计
一、扣减库存的三种方案 （1）下单减库存 用户下单时减库存 优点：实时减库存，避免付款时因库存不足减库存的问题 缺点：恶意买家大量下单，将库存用完，但是不付款，真正想买的人买不到 （2）付款减库存 下单页面显示最新的库存，下单时不会立即减库存，而是等到支付时才会减库存。 优