redis学习(013 实战:黑马点评:优惠券秒杀——超卖问题解决方案)

最新推荐文章于 2025-07-09 22:34:08 发布
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#redis #学习 #数据库 #java #spring #spring boot #spring cloud

黑马程序员Redis入门到实战教程，深度透析redis底层原理+redis分布式锁+企业解决方案+黑马点评实战项目

总时长 42:48:00 共175P

此文章包含第52p-第p53的内容

文章目录

问题演示

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使用jmeter测试两百个并发请求

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我们设置初始库存为100，测试请求200个 预期失败50%，这里我们发现失败率是45%，库存变成了-9，发生了超卖问题
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卖出109件
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超卖的原因分析

正常的流程
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超卖的流程
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解决方案 加锁

悲观锁介绍

悲观锁是会串行执行，性能不好，高并发场景下不适合
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乐观锁介绍

乐观锁 只是在修改之前看一下之前的库存跟现在是否有区别，有区别代表在我之前有人已经修改了

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乐观锁的两种方法-版本号法

版本号法
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乐观锁的两种方法-cas法

cas法 不使用版本号 直接用库存进行判断就行
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修改代码解决超卖

第一种方案 修改mybatis-plus的sql让库存等于之前查到的才可以修改

这么修改sql方法即可
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测试

我们设置初始库存为100，测试请求200个 预期失败50%，这里我们发现失败率是89.9%，库存变成了79，虽然没有超卖，但是失败率大大提升，成功率太低
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第二种方案 修改mybatis-plus的sql让库存大于0才可以修改

这里我们可以修改sql 让库存大于0才可以进行修改
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测试

我们设置初始库存为100，测试请求200个 预期失败50%，这里我们发现失败率也是50%，库存变成了0，完美达到了预期效果
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总结

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也可以使用分段锁 将100个库存分到10张表里，这样相当于10个人同时抢，成功率提升10倍
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【Redis】Redis实战：黑马点评之优惠券秒杀
qq_50675319的博客
09-19 1616
每个店铺都可以发布优惠券：当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：id的规律性太明显如果我们的id具有太明显的规则，用户或者说商业对手很容易猜测出来我们的一些敏感信息，比如商城在一天时间内，卖出了多少单，这明显不合适。受单表数据量的限制。
Redis项目实战——黑马点评(优惠卷秒杀部分)
m0_60301012的博客
06-17 2108
redis实战-黑马点评的优惠券秒杀部分
黑马点评02优惠券秒杀（超卖问题）
m0_50973548的博客
12-14 1251
因为以上原因要用。
Redis：原理速成+项目实战——Redis实战7（优惠券秒杀+细节解决超卖、一人一单问题）
m0_52380556的博客
01-07 1692
Redis：原理速成+项目实战——Redis实战7（优惠券秒杀+细节解决超卖、一人一单问题）
黑马点评day03优惠券秒杀（超卖问题）
weixin_54161951的博客
06-28 1071
具体操作逻辑如下：比如时间是否充足，如果时间充足，则进一步判断库存是否足够，然后再根据优惠卷id和用户id查询是否已经下过这个订单，如果下过这个订单，则不再下单，否则进行下单。
Redis实战—黑马点评项目—优惠券秒杀
LHB123456789L的博客
03-22 704
优惠券秒杀 笔记
Redis实战篇《黑马点评》3 优惠券秒杀
wyznan的博客
02-18 1013
失败原因分析：由于我们部署了多个Tomcat，每个Tomcat都有一个属于自己的jvm，那么假设在服务器A的Tomcat内部，有两个线程，即线程1和线程2，这两个线程使用的是同一份代码，那么他们的锁对象是同一个，是可以实现互斥的。但是如果在Tomcat的内部，又有两个线程，但是他们的锁对象虽然写的和服务器A一样，但是锁对象却不是同一个，所以线程3和线程4可以实现互斥，但是却无法和线程1和线程2互斥。1.UUID利用JDK自带的工具类即可生成，生成的是16进制的字符串，无单调递增的特性。
Redis 学习笔记 4：优惠券秒杀
梦幻天空
05-18 825
本文基于的黑马点评项目进行学习。
黑马点评3——优惠券秒杀—全局唯一ID、秒杀下单、超卖问题（乐观锁）、一人一单问题（并发安全）
shall_zhao的博客
08-31 2898
以前我们的优惠券下单业务是这样的：现在修改业务流程@Override// 1. 查询优惠券// 2. 判断秒杀是否开始// 尚未开始return Result.fail("秒杀尚未开始！");// 2/ 判断秒杀是否结束// 已经结束return Result.fail("秒杀已经结束！");// 4. 判断库存是否充足// 库存不足return Result.fail("库存不足！");// 5. 一人一单// 5.1 查询订单// 5.2 判断是否存在。
Redis 客户端连接
wjs2024的博客
07-09 356
本文介绍了 Redis 客户端连接的相关知识，包括连接协议、连接方式、连接配置和连接管理等方面。了解这些知识有助于我们更好地使用 Redis，提高应用程序的性能和稳定性。在实际应用中，我们需要根据具体场景选择合适的连接方式和配置参数，以确保 Redis 连接的稳定性和高效性。
Redis-哨兵选取主节点流程
最新发布
ybq19513345431的博客
07-09 104
哨兵节点通过心跳包,判定redis服务器是否正常工作,若心跳包没有按时到达,说明redis服务器出现故障了.此时还需要再进行判定,不能排除是网络波动的影响,认为redis节点的出现故障.
Redis中的Pub/Sub、事务、索引、管道、脚本
向前
07-08 631
Redis高级功能摘要 Redis提供多种消息传递和数据处理机制：Pub/Sub实现发布-订阅模式，消息通过频道传递但不保证可靠性；事务支持命令打包执行但缺少原子性和隔离性，需配合WATCH实现乐观锁；索引功能允许基于JSON/HASH字段查询；管道技术优化批量请求处理；Lua脚本确保服务器端原子操作并支持缓存复用。这些功能扩展了Redis作为键值存储的能力，适用于不同场景，但需注意各自的限制，如Pub/Sub消息丢失风险、事务无回滚机制等。
黑马点评系列问题之基础篇16jedis redis依赖引入后仍然还是报错
m0_63695860的博客
07-06 155
依赖已经导入进去了，在仓库里有***.jar和***.pom这两个文件，但是点开右面的maven还是有很多爆红。点击maven里的更新还是不行。右键单击pom.xml文件里的界面，再按下面的图片点击。点到配置文件pom.xml。
Redis基础（6）：SpringDataRedis
Aishangyuwen的博客
07-05 695
SpringData是Spring中专门进行数据操作的模块，包含了对于各种数据库的集成。其中对Redis的集成模块叫做SpringDataRedis（官网地址：Spring Data Redis）。其最核心的特点就是提供了不同Redis客户端的整合：结合了Jedis和Lettuce；提供了RedisTemplate这个统一的操作模板来操作Redis。
Redis快速入门：从基础到Java客户端实践
超级小狗的博客
07-07 833
Redis是一款高性能键值型NoSQL数据库，本文从基础概念到Java客户端实践进行了全面介绍。首先对比了NoSQL与传统关系型数据库的区别，阐述了Redis基于内存、单线程原子性、低延迟等核心特性。详细讲解了Linux环境下Redis的安装配置步骤，包括编译安装、后台启动和开机自启设置。针对日常使用，重点解析了通用命令和String类型操作，如KEYS、SET/GET、INCR等，并强调生产环境注意事项。最后还介绍了命令行和图形化客户端工具的使用方法，为Java开发者后续集成提供了基础。通过本文，读者可以
Redisson 实现分布式锁
weixin_56018532的博客
07-08 705
Redisson 是一个基于 Redis 的高性能 Java 客户端，它不仅提供了对 Redis 各种数据结构的全面支持，更重要的是，它提供了一系列分布式对象和服务，其中就包括功能强大且易于使用的分布式锁。Redisson 的分布式锁实现了接口，使得 Java 开发者可以像使用本地锁一样方便地使用分布式锁。易用性：Redisson 提供了非常简洁的 API，与 JDK 的Lock接口保持一致，降低了开发者的学习成本和使用难度。开发者无需关注底层复杂的 Redis 命令和分布式协调细节，只需调用。
学习基于springboot秒杀系统-环境配置（接口封装，mybatis，mysql，redis（Linux））
weixin_54949457的博客
07-07 1193
本文记录了SpringBoot秒杀系统的学习过程，主要包含以下内容： 项目创建与目录结构说明 使用IDEA专业版创建SpringBoot项目 强调包路径需在启动程序同级或下级目录 Controller层封装 分为返回JSON和返回页面两种类型 创建Result类统一JSON输出格式（code/msg/data） 使用CodeMsg类集中管理错误信息 通过私有构造方法和静态方法优化调用方式 页面返回配置 配置Thymeleaf模板引擎 演示Thymeleaf的基本使用和数据绑定 区分@Controller和@
深入解析Redis 7.0中每种数据类型的底层实现
m0_61715294的博客
07-05 1112
EMBSTR：redisObject和SDS连续存储（减少内存碎片）消费者组：通过PEL（Pending Entries List）实现。避免大Key：String≤10KB，集合元素≤5000。特殊实现：value固定为NULL，仅用key存储数据。RDB：ziplist可直接序列化，内存页高效dump。存储对象：替代JSON序列化，支持字段级操作。：可存储任意二进制数据（如图片），非仅文本。INT：直接存储长整型值（无额外内存开销）误差率：0.81%/√m（m=16384）
可扩展 Redis 查询引擎的最佳实践
hello.reader
07-07 1023
在大规模服务场景中，Redis 已不仅仅是一个键值存储，它的查询引擎（Redis Query Engine）通过全文、本地标签、向量、数值和地理空间等多种索引类型，为开发者提供了丰富的检索能力。为了充分利用多核硬件、提高并发吞吐，Redis 引入了 **Query Performance Factor**（查询性能因子），允许您通过增加查询线程来获得近似线性甚至超线性的性能提升。本文将从原理、最佳实践、示例及性能对比四个方面，帮助您在自托管 Redis 或 Redis Cloud 中构建可水平扩展的查询引擎
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