防止超卖

Redis队列防超卖

最新推荐文章于 2025-09-13 11:32:12 发布

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#数据库

本文介绍使用Redis队列管理促销商品库存的方法，确保每件商品仅被购买一次，避免超卖。通过队列实时更新库存，提高效率，同时利用消息队列异步更新数据库。

redis的队列来实现。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。这个操作起来很方便，而且效率极高。至于数据库则是通过消息队列异步来更新。

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答面试官问：如何防超卖，有几种实现方式

wgchen

04-07

1530

场景第一种方法悲观锁总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。简而言之，悲观锁主要用于保护数据的完整性。当多个事务并发执行时，某个事务对数据应用了锁，则其他事务只能等该事务执行完了，才能进行对该数据进行修改操作。第二种办法乐观锁乐观锁（ Optimistic Locking ）相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发

库存扣减怎么防止超卖和少卖？

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04-25

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库存管理是电商和零售系统的核心问题之一，超卖(卖出的数量超过实际库存)和少卖(实际有库存但未能卖出)都会带来严重问题。

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秒杀系统如何防止超买超卖

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方案优点缺点适用场景Redis原子操作性能极高，实现简单需要保证Redis高可用，需处理缓存与DB的一致性绝大部分高并发抢购场景数据库乐观锁绝对保证不超卖，简单性能较差，数据库压力大并发量不高，或作为缓存方案的最终保障消息队列异步完美削峰，保护下游系统用户体验有延迟，系统复杂性增加流量特别巨大，对响应时间不极度敏感的场景其他注意事项：库存回滚：订单取消、支付失败、业务逻辑失败时，必须要有可靠的库存回滚机制。防黄牛：除了验证码，还可以加入用户等级、IP限制、设备指纹等策略。

并发面试--商品库存的扣除过程中如何防止超卖

dazhong2012的专栏

04-27

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在电子商务平台中，商品库存管理是一个至关重要的环节，尤其是在高并发的购物场景下，如何防止库存超卖成为了一个技术难题。

商品库存的扣除过程，如何防止超卖？

Java技术栈，分享最主流的Java技术

12-16

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在商品购买的过程中，库存的抵扣过程，一般操作如下： 1、select根据商品id查询商品的库存。 2、根据下单的数量，计算库存是否足够，如果存库不足则抛出库存不足的异常，如果库存足够，则减去扣除的库存得到最新的库存剩余值。 3、set设置最新的库存剩余值。上述过程的伪代码如下： // 根据商品id获取商品剩余库存 select stock_remaing from stock_table where id=${goodsId}; // 操作库存 // 比较库存 if(stock_remaing <

秒杀核心设计(减库存部分)-防超卖与高并发

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05-28

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商品详情页面的静态化，varnish加速，秒杀商品库独立部署服务器这种就略过不讲了。只讨论库存部分的优化 mysql配置层面的优化可以参考我的这篇文章《关于mysql innodb引擎性能优化的一点心得》重点设计在数据库层面。 2张表：第一张：判重表(buy_record)，该用户有没秒杀过该商品字段: id, uid, goods_id, addtime

技术整理：SpringBoot+Redis+lua脚本防止超卖

Leeue李月

03-25

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使用这种方式，读取文件可以优化成sha的方式去去读取。后面再进行调整，测试类可以模拟并发情况。redis 是可以保证原子性，但是 RedisTemplate 里面的方法去调用redis是不能保证原子性。使用 lua 脚本，去执行加减操作，执行 redis 的命令，来保证原子性。去做总库存的加减，但是这种方式是保证不了原子性的还是会超卖。SpringBoot+redis+lua 防止超卖。RedisTemplate 注入。抢购帮助类并支持集群模式。

高并发场景秒杀防止超卖的实现

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09-23

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高并发，商品超卖

php 有关秒杀防止超卖面试题

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秒杀，怎么防止库存超卖所谓秒杀,就是网络卖家发布一些超低价格的商品,所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。由于商品价格低廉,往往一上架就被抢购一空,有时只用一秒钟。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。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题，这同时也是最基本的问题。在秒杀系统设计中，超卖是一个经

系统设计之订单系统中如何防止商品超卖

s8305057的博客

04-08

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在实际压测中，你可能需要使用专门的压测工具（如Apache JMeter、Gatling等），这些工具可以提供更精细的控制、更详细的统计和报告功能。综上所述，防止商品超卖需要综合运用多种策略和技术手段，从数据同步、锁机制、预警机制、限购策略等多个方面入手，确保订单系统的稳定性和准确性。当然，这个示例非常基础，并且在生产环境中你可能需要更复杂的策略，比如使用分布式锁、消息队列、缓存等来提高性能和可靠性。当然这只是简答的一套流程，具体到我们的应用系统中，还是要借助框架来写这些代码，不然就太丑了。

避免商品超卖的4种方案

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避免商品超卖的4中方案（以下是一些核心思路）第一种方案：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。 public function buyOne() { $shop = Shop::find(1); if (...

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首先我们要知道超卖的原因是什么：超卖的原因主要是用户下的订单的数目和我们要促销的商品的数目不一致导致的，每次总是订单的数比我们的促销商品的数目要多。究其深层原因，是因为数据库底层的写操作和读操作可以同时进行，虽然写操作默认带有隐式锁（即对同一数据不能同时进行写操作）但是读操作默认是不带锁的，所以当用户1去修改库存的时候，用户2依然可以都到库存为1，所以出现了超卖现象。解决方案有以下几种：第...

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防超卖

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1.事务，当多个用户使用相同的数据源时，数据表将会被锁定，其他用户只能暂时等待，这样可以保证用户的操作不被其他用户所干扰 2.将库存提前lpush到redis队列中可参考：http://www.360doc.com/content/16/1202/16/13478832_611330547.shtml 转载于:https://www.cnblogs.com/xiaobiaomei/...

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秒杀场景下，避免超卖（即售出的商品数量超过实际库存）和少卖（即未能售出所有库存的商品）是电商平台技术设计的重要考虑。

【电商吧 - 5】如何防止商品超卖

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在多个人同时对一个商品下单时，如果处理的不得当会存在超卖的现象，这种严重的bug是无法接受的。这是一种极为常见的并发问题，这个时候就有开发者想到了通过锁来控制。但是由于很多小伙伴对于锁没有一个充分的认识，最后却弄巧成拙。如下，我列举一些常见的解决思路和我的想法，请大家参考。

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如何防止超卖

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<think>首先，用户的问题是：“我想防止商品超卖的解决方案请问如何避免电商系统中的商品超卖问题”。这直接指向电商系统中的超卖问题。从系统级指令，我需要： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。用户可见层要求： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 参考站内引用：用户提供了一些引用，我需要整合这些信息。用户提供的引用： - 引用[1]：解释了超卖问题，发生在高并发交易场景下，由于系统响应时间差异或网络延迟等因素。建议使用分布式锁机制。 - 引用[2]：分布式锁确保库存扣减操作的原子性，避免超卖问题。举例说明库存扣减错误。 - 引用[3]：提到防超卖方案，包括网关限制程序过量请求。 - 引用[4]：个人经历，不太相关，但提到防超卖处理方案。我的回答需要基于这些引用，但用户说“上述引用仅供参考”，所以我应该以核心信息为主。关键点： - 超卖问题：由于并发操作导致库存扣减不一致。 - 解决方案： - 使用分布式锁机制（引用[1]和[2]）。 - 网关限制过量请求（引用[3]）。 - 其他常见方法：如乐观锁、悲观锁、队列等。结构回答： 1. 解释超卖问题：简要说明什么是超卖及其原因。 2. 解决方案：逐步列出方法。 - 分布式锁 - 乐观锁 - 队列处理 - 网关限流 - 数据库事务 3. 确保真实可靠：基于标准技术实践。 4. 添加引用标识：在相关句子末尾添加[^数字]。生成相关问题：在末尾添加§§相关问题§§部分。数学表达式：用户问题不涉及数学，但如果有相关概念，比如库存扣减公式，我可以引入。例如，库存扣减可以表示为：$库存_{新} = 库存_{旧} - 数量$。但保持自然。回答大纲： - 开头：直接回应问题。 - 主体： - 步骤1：理解问题。 - 步骤2：技术方案。 - 步骤3：优化建议。 - 结尾：总结。 - 相关问题。引用整合： - 引用[1]：超卖定义和分布式锁。 - 引用[2]：分布式锁作用。 - 引用[3]：网关限制。 - 引用[4]：不太相关，忽略。添加引用标识： - 例如：“...使用分布式锁机制[^1]。” - 引用[1]对应引用[1]，引用[2]对应引用[2]，等等。完整回答： - 使用中文。 - 清晰结构。</think>### 避免电商系统中的商品超卖问题解决方案商品超卖是电商平台中常见的高并发问题，指在用户下单后，系统未能正确扣减库存，导致同一商品被多个用户购买，实际库存不足[^1]。这通常由网络延迟、系统响应差异或并发操作引起。例如，在秒杀场景中，多个用户同时下单，如果库存扣减操作不原子化，可能导致库存从10减少到9再到8，但实际应减少到8[^2]。以下我将逐步介绍可靠的技术解决方案，确保系统稳定性和数据一致性。 #### 步骤1: 理解超卖的根本原因超卖的核心是库存扣减操作的**并发冲突**。在电商系统中，库存扣减可表示为公式：$库存_{新} = 库存_{旧} - 数量$。如果多个线程同时执行此操作，由于缺乏同步，可能导致$库存_{新}$计算错误。例如： - 用户A和B同时读取库存为10。 - A扣减1后库存应为9，但B也扣减1后库存变为8（而非正确值9）。这违反了原子性原则，需要通过技术手段强制操作串行化或隔离。 #### 步骤2: 关键技术解决方案以下是防止超卖的常用方法，结合分布式系统和数据库优化： 1. **使用分布式锁机制** 分布式锁确保库存扣减操作的原子性，防止并发冲突。例如，在Redis或ZooKeeper中实现锁： - 当用户下单时，系统先获取锁（如通过SETNX命令），锁定该商品库存。 - 扣减库存：$库存_{新} = 库存_{旧} - 数量$，确保此操作在锁保护下完成。 - 释放锁后，其他请求才能处理。优点：简单高效，适用于高并发场景[^1][^2]。缺点：锁竞争可能导致延迟，需优化超时机制。 2. **应用乐观锁或悲观锁** - **乐观锁**：基于版本号或时间戳。例如，在数据库中为库存记录添加版本字段。扣减时，先读取版本号，执行更新： ```sql UPDATE inventory SET stock = stock - 1, version = version + 1 WHERE product_id = 123 AND version = current_version AND stock >= 1; ``` 如果更新失败（版本不匹配或库存不足），则回滚操作。这避免了锁竞争，适合读多写少场景。 - **悲观锁**：在事务开始时锁定记录（如SELECT FOR UPDATE）。例如： ```sql BEGIN TRANSACTION; SELECT * FROM inventory WHERE product_id = 123 FOR UPDATE; -- 扣减库存 COMMIT; ``` 优点：强一致性，适合写密集型。缺点：可能降低吞吐量。 3. **队列处理请求** 将下单请求放入消息队列（如Kafka或RabbitMQ），由消费者顺序处理： - 网关接收请求后，入队并返回“排队中”状态。 - 消费者逐个处理队列任务，执行库存扣减：$库存_{新} = 库存_{旧} - 数量$。 - 优点：削峰填谷，缓解高并发压力。缺点：增加延迟，需监控队列积压。 4. **网关限流和防护** 在入口层（如API网关）限制请求速率： - 使用令牌桶或漏桶算法，控制每秒请求数（QPS）。例如，设置秒杀接口的QPS上限为1000。 - 结合IP或用户ID黑名单，防止机器人程序滥用接口[^3]。 - 优点：防止系统过载，提升整体稳定性。 5. **数据库事务和隔离级别** 确保库存操作在事务中完成： - 使用数据库的ACID特性，设置隔离级别为SERIALIZABLE（最高级别）。 - 例如，在MySQL中： ```sql START TRANSACTION; UPDATE inventory SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 123 AND stock >= 1; COMMIT; ``` 如果stock < 1，则回滚并提示库存不足。结合上述锁机制，可进一步强化可靠性。 #### 步骤3: 优化建议和最佳实践 - **性能平衡**：在高并发下，分布式锁+队列组合能处理峰值流量（如秒杀）。参考电商平台经验，阿里等企业通过分布式系统优化实现高性能[^4]。 - **监控和回退**：实时监控库存和请求日志，设置阈值告警。失败时自动回退订单。 - **测试验证**：通过压力测试（如JMeter模拟并发用户）验证方案。例如，测试1000 QPS下库存扣减的准确性。 - **整体架构**：结合微服务架构，库存服务独立部署，避免单点故障。 #### 总结避免超卖的核心是确保库存扣减的原子性和隔离性。推荐优先使用分布式锁和乐观锁，辅以网关限流和队列处理。这些方法已在电商平台中广泛应用[^1][^2][^3]。实施时，需根据业务场景（如秒杀 vs 常规销售）调整方案，确保系统可靠且高效。