如何解决商品秒杀超卖问题

最新推荐文章于 2025-05-02 20:25:41 发布
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文章标签： java
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文章讨论了超卖现象，即库存接近0时多个买家同时购买导致的缺货。通过介绍RedisTemplate的序列化方法，指出其在处理库存时可能引发线程安全问题。为防止超卖，文章提出使用StringRedisTemplate直接在Redis中操作库存，利用Redis的单线程特性确保线程安全。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、什么是超卖现象

超卖即“超卖缺货”，当宝贝库存接近0时，如果多个买家同时付款购买此宝贝，将会出现“超卖缺货”现象。产生超卖缺货这种情况是商家无法控制的，并且发生这种情况的概率极低。

二、如何解决

RedisTemplate对象在保存数据到Redis时,会将当前数据序列化后保存 这样做的好处是将序列化后的数据保存到Redis,读写效率高,缺点是不能在Redis中修改数据 我们现在要预热的信息包含sku的库存数,这个库存数如果也用上面的序列化的方式保存 就会因为高并发情况下的线程安全问题引发"超卖"

解决方案,我们需要一个能够直接在Redis中减少库存的方法来避免超卖的发生 SpringDataRedis提供一个可以直接在Redis中操作数值的对象:StringRedisTemplate 使用StringRedisTemplate向Redis中保存数据,数据都会以字符串的方式保存 又因为Redis可以直接操作数值类型的字符串,所以可以通过它实现直接修改库存数 这样就不需要编写java代码判断了,再配合Redis天生单线程的特性,避免线程安全问题,防止超卖

业务场景题——秒杀系统如何避免库存超卖？
weixin_71690375的博客
05-31 1794
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java 超卖_Java生鲜电商平台-秒杀系统如何防止超买与超卖?(小程序/APP)
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java秒杀怎么防止超卖_如何防止秒杀抢购超卖?
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解决超卖问题
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FAQEW的博客
05-02 934
在电商、秒杀等高并发场景中，是一个经典的技术挑战。以下是基于 Spring Boot 项目的，结合多种技术手段实现高并发下的库存安全。
如何解决高并发下的超卖问题？
-
03-07 3477
由秒杀引发的一个问题 秒杀最大的一个问题就是解决超卖的问题。其中一种解决超卖如下方式： update goods set num = num - 1 WHERE id = 1001 and num > 0 我们假设现在商品只剩下一件了，此时数据库中 num = 1； 但有100个线程同时读取到了这个 num = 1，所以100个线程都开始减库存了。 但你会最终会发觉，其实只有一个线程减...
JAVA面试题分享三百三十七：秒杀系统中如何避免库存超卖？
之乎者也·的博客
01-26 1416
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Redis的类库及Redis解决订单秒杀超卖问题，极光推送代码
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解决订单秒杀超卖问题的关键在于操作的原子性和一致性。Redis的原子操作如`INCR`、`DECR`和`HINCRBY`（对于哈希类型）使得在高并发环境下也能保证数据的一致性。此外，可以结合`WATCH`和`MULTI/EXEC`事务来实现更...
Spring Boot + redis解决商品秒杀库存超卖
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在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题；还有就是抢购时会出现大量...本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路
【108期】如何利用 redis 分布式锁，解决秒杀场景下的订单超卖问题？
2501_90252505的博客
01-18 921
天猫双11热卖过程中，对已经售罄的货物追加补货，且补货完成。客户购买热情高涨，3秒内将所有商品购买完毕。本次补货已经将库存全部清空，如何避免最后一件商品不被多人同时购买？【超卖问题】就是说如果只剩一件商品，但是有5个人要买，如何保证不被超卖？？？使用watch监控一个key有没有改变已经不能解决问题，此处要监控的是具体数据，我们要监控的是商品的数量什么时候到1，这个商品的数量是一直变化的，不可能别每次变化，都放弃执行。，操作完毕通过del操作释放锁。
Redis解决商品秒杀与超卖
weixin_43452467的博客
03-03 1944
这个是实体店我们会看到的场景，100件商品，1人1件，最后200人中只有100人能买到商品，剩下100人只能空手而归。如果您开了家网店，同样你开起了秒杀的活动，可能同时会有1000人通过不同的终端访问你的商品秒杀活动页面，你的商品可以会在瞬间秒杀完毕，库存清零。可是如果网店秒杀活动程序设计出问题，会导致秒杀库存超卖的现象，比如100件库存，实际订单有120件，原因就处在并发同时程序处理的问题上。 其实我们也可以采取排队限购的办法解决网店秒杀活动商品超卖的问题。今天我们给大家讲解采用PHP+Redis+MyS
PHP+Redis事务解决高并发下商品超卖问题(推荐)
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这对于解决商品超卖问题是非常关键的，因为它可以在并发请求中保证库存操作的原子性。 在上述代码中，`secKill`函数展示了如何利用Redis事务处理抢购过程。函数首先连接Redis服务器，然后设置秒杀商品的库存key，并...
秒杀java代码（防止库存超卖、redis+mq减缓数据库瞬时压力） - v3最终版本
祁_z
06-20 1488
目录 流程 接口说明 1. 业务逻辑层 / Controller 2. mapper 3. mq配置 3.1. rabbitmq配置类 3.2. 生产者 3.3. 消费者 4. 表结构 5. 测试 5.1. 给商品库存id为2的添加100条库存 5.2. 添加库存数量到redis 5.3. jmeter多线程模拟抢购 5.4. jmeter执行结束后查看库存的变化 5...
Javaweb面试问题，关于电商秒杀系统中防超卖处理方案简述
2401_83704125的博客
03-22 897
AOP (Aspect Oriented Programing) 称为：面向切面编程，它是一种编程思想。AOP 是 OOP（面向对象编程 Object Oriented Programming)的思想延续AOP采取横向抽取机制，取代了传统纵向继承体系重复性代码的编写方式（例如性能监视、事务管理、安全检查、缓存、日志记录等）小编也是很有感触，如果一直都是在中小公司，没有接触过大型的互联网架构设计的话，只靠自己看书去提升可能一辈子都很难达到高级架构师的技术和认知高度。
java秒杀怎么防止超卖_秒杀系统是如何防止超卖的？
weixin_35754676的博客
02-25 3291
秒杀系统介绍秒杀系统相信网上已经介绍了很多了，我也不想黏贴很多定义过来了。废话少说，秒杀系统主要应用在商品抢购的场景，比如：电商抢购限量商品卖周董演唱会的门票火车票抢座…秒杀系统抽象来说就是以下几个步骤：用户选定商品下单校验库存扣库存创建用户订单用户支付等后续步骤…听起来就是个用户买商品的流程而已嘛，确实，所以我们为啥要说他是个专门的系统呢。。为什么要做所谓的“系统”如果你的项目流量非常小，完全不...
【并发】记一次项目中解决 -- 并发减库存超卖问题过程(Java)
有人想浑水摸鱼，我必须站在清水中
06-20 1231
起因 项目中要做预约功能，首先每天的余票都是有上限的，自然不能出现超卖的情况 解决过程 一波三折 解决方案 思考
07｜强一致锁：如何解决高并发下的库存争抢问题？
sucaiwa的博客
02-27 1266
这节课，我们针对库存锁争抢的问题，通过Redis的特性实现了六种方案，不过它们各有优缺点。以上这些方法可以根据业务需要组合使用。其实，我们用代码去实现锁定扣库存也能够实现库存争抢功能，比如本地CAS乐观锁方式，但是一般来说，我们自行实现的代码会和其他业务逻辑混在一起，会受到多方因素影响，业务代码会逐渐复杂，性能容易失控。而Redis是独立部署的，会比我们的业务代码拥有更好的系统资源去快速解决锁争抢问题。
互联网中的商品超卖问题及其解决方案：Java中Redis结合UUID的应用
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小威的博客
12-20 1万+
在设计商品下单和库存扣减，你一定遇到过这样的问题，库存扣减为0了，可是消费者还能下单，并将订单信息保存到了数据库里，针对商品超卖问题，作此篇以解决。随着互联网商业的飞速发展，商品超卖问题逐渐凸显为电商平台面临的一大挑战。尤其是在大型促销活动期间，网站流量剧增，消费者争相下单，。超卖问题不仅会1影响消费者体验，还可能给商家带来信誉损失和法律风险。因此，大型项目中如何有效防止商品超卖，成为电商平台亟待解决的问题。
JAVA面试题分享二百三十一：防止超卖的7种实现
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高并发场景在现场的日常工作中很常见，特别是在互联网公司中，这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。Jmeter减库存->创建订单->模拟支付。
秒杀抢购场景下防止商品超卖的技术实现思路
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一、 秒杀抢购场景下防止商品超卖的技术实现思路 1. 通常解法 方案一： 在购买下单前先查询数据库库存是否大于0进行判断，有库存在进行减库存下单操作，反之下单失败。 具体做法：用户点击活动页面时，后台进行查询数据库当中的number（库存）字段。判断number库存是否大于0，如若小于0，则给用户返回库存不足抢购失败。如若大于0，则进行下单操作，生成订单号，然后进行修改库存（number-1），判断执行操作是否成功，如若成功给用户返回抢购成功，如若失败则给用户返回抢购失败。 问 题： 当并发量大的时，数据库
秒杀超卖问题黑马点评
04-03
### 秒杀场景下的超卖问题解决方案 #### 背景介绍 在秒杀场景中，由于高并发请求可能导致库存扣减不及时或者重复扣减，从而引发超卖问题。这种情况下，合理的分布式锁机制和高效的缓存管理成为解决问题的关键。 #### 使用 Redis 解决方案 Redis 是一种高性能的键值存储系统，在处理高并发场景下具有显著优势。以下是几种常见的基于 Redis 的解决方案： 1. **利用 Redis 的原子操作** - 可以通过 `DECR` 或者 `INCR` 操作来实现库存的原子性减少。这些命令本身是线程安全的，能够有效避免多线程环境下的竞争条件。 ```lua local current_stock = redis.call('GET', KEYS[1]) if tonumber(current_stock) > 0 then redis.call('DECR', KEYS[1]) return true else return false end ``` 上述 Lua 脚本可以确保每次只允许一个客户端成功扣减库存[^3]。 2. **设置过期时间 (Expire)** 如果商品库存被频繁访问，可以通过 `EXPIRE` 设置过期时间，防止僵尸数据长期占用内存资源。当某个商品售罄时，可以直接调用 `DEL` 删除对应 key，或者让其自然过期[^1]。 3. **引入分布式锁** - 对于复杂的业务逻辑（如订单创建），单靠简单的计数器可能不够。此时可采用分布式锁技术保障事务一致性。 #### Redisson 实现分布式锁 Redisson 提供了一种简单易用的方式去构建分布式的 Reentrant Locks （重入锁）。然而需要注意的是，如果依赖 Multi-Lock 方案，则会增加系统的运维难度并降低性能效率[^2]。 4. **队列限流** - 将用户的购买请求放入消息队列中排队等待处理，这样即使瞬间涌入大量流量也不会压垮服务器端口。Kafka/RabbitMQ 等工具非常适合用来做此类缓冲层设计。 5. **预热库存** - 预先分配一定数量的商品到不同分区或子库上，使得负载均衡更加均匀合理；同时也可以考虑提前锁定部分货源作为预留额度以防突发抢购行为造成混乱局面发生。 #### 结合实际案例分析 假设某电商平台举办了一场限时促销活动——iPhone X 手机限量发售99台。按照上述方法论我们可以这样做： - 初始化 Redis 中名为 “iphone_x_stock” 的 Key 并赋初值为99； - 用户提交订单前先进行情境判断：即检查当前剩余可用量是否大于零； - 若满足条件则继续往下走流程直至最终完成支付动作为止；反之返回提示信息告知客户该款机型已无货可供选购。 以上便是针对秒杀过程中可能出现的超买现象所提出的若干应对措施之一览表。
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