订单超卖问题是涉及到库存项目的重中之重,这里我总结一下常用的方法 1.简单处理[update & select 合并](乐观锁) beginTranse(开启事务)$num = 1; try{ $dbca->query('update s_store set amount = amount - $num where amount>=$num and postID = 12345'); }catch($e Exception){ rollBack(回滚) } commit(提交事务) 还

MySQL的事务支持不是绑定在MySQL服务器本身,而是与存储引擎相关1.MyISAM:不支持事务,用于只读程序提高性能 2.InnoDB:支持ACID事务.行级锁.并发 3.Berkeley DB:支持事务 进去mysql数据库: 查询数据库: 进入库 查看表: 拿user 表来试验: 开启事务START TRANSACTION 或 BEGIN 提交事务(关闭事务)COMMIT 放弃事务(关闭事务)ROLLBACK 查看user 表数据 mysql-> select * from user;

建表 1.订单表 CREATE TABLE `order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_sn` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '订单编号', `goods_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '商品id', `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户id', PRIMARY KEY (

Reference:  http://blog.ruaby.com/?p=256 并发事务处理带来的问题? 相对于串行处理来说,并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率,提高数据库系统的事务吞吐量,从而可以支持更多的用户.但并发事务处理也会带来一些问题,主要包括以下几种情况: 更新丢失(ost Update):当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在,就会发生丢失更新问题--最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新.例如,两个编辑人员制作了同一文

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. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: beginTr

背景: 本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错. 这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑: 正文: [先select后update] beginTranse(开启事务) try{     $result = $dbca->query('select amount from s_st

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. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: begin

抢购场景完全靠数据库来扛,压力是非常大的,我们在最近的一次抢购活动改版中,采用了redis队列+mysql事务控制的方案,画了个简单的流程图: 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. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制

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 第二张表:商品表 goods 字段: goods_id   goods_num 方案1: start transaction; s

处理库存超卖的情况前,先了解下什么是乐观锁和悲观锁,下面的几篇博客已经介绍的比较详细了,我就不在赘述其原理了 [MySQL]悲观锁&乐观锁 对mysql乐观锁.悲观锁.共享锁.排它锁.行锁.表锁概念的理解 下面开始介绍悲观锁在实际中的应用了 //下订单 .......... try { M()->startTrans(); //判断商品是否有赠品 $give_gift=$ob->getGiveGoods($sku_nos); if(!empty($give_gift)){ $this-

在秒杀系统设计中,超卖是一个经典.常见的问题,任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难点. 1 超卖问题描述 在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常. 问题:当商品A一共有库存15件,用户甲先下单10件,用户乙下单8件,这时候库存只能满足一个人下单成功,如果两个人同时提交,就出现了超卖的问题. 可以采用多种方式解决超卖问题.使用synchroniz

前言 之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发. 单体应用锁的局限性 在进入实战之前简单和大家粗略聊一下互联网系统中的架构演进. 在互联网系统发展之初,消耗资源比较小,用户量也比较小,我们只部署一个tomcat应用就可以满足需求.一个tomcat我们可以看做是一个jvm的进程,当大量的请求并发到达系统时,所有的请求都落在这唯一的一个tomcat上

还记得刚上研究生的时候,导师常挂在嘴边的一句话,"科研的基础不过就是数据而已."如今看来,无论是人文社科,还是自然科学,或许都可在一定程度上看作是数据的科学. 倘若剥开研究领域的外衣,将人的操作抽象出来,那么科研的过程大概就是根据数据流动探索其中的未知信息吧.当然科学研究的范畴涵盖甚广,也不是一两句话能够拎得清的.不过从这个角度上的阐述,也只是为了引出数据的重要性. 在当今社会,充斥着大量的数据.从众多APP上的账户资料到银行信用体系等个人档案,都离不开对大量数据的组织.存储和管理.而

今天王总又给我们上了一课,其实mysql处理高并发,防止库存超卖的问题,在去年的时候,王总已经提过:但是很可惜,即使当时大家都听懂了,但是在现实开发中,还是没这方面的意识.今天就我的一些理解,整理一下这个问题,并希望以后这样的课程能多点. 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

对于一些有一定用户量的电商网站,如果只是单纯的使用关系型数据库(如MySQL.Oracle)来做抢购,对数据库的压力是非常大的,而且如果不使用好数据库的锁机制,还会导致商品.优惠券超卖的问题.我所在的公司也遇到了同样的问题,问题发生在优惠券被超量抢购上,在问题发生后我们开始想办法解决问题,由于自己使用redis比较多,我准备使用redis来解决这个问题.利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题,下面我给出我临时解决这个问题的第一版的伪代码,去掉了一些细节: /** *

redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在

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 基于我们项目是单体分布式的springcloud部署,我想了下 第一种方法,直接mysql加行锁,要update这条库存数据时,在数据库表层面加上行锁,直接禁止其他线程读写,就确保了这条库存数据是被单线程操作的,不会出现超卖 第二种方法,把库存数据放Redis,需要update时对缓存数据加锁,也能保证该条库存数据被单线程操作 第三种方法,是最简单的方法,代码实现悲观锁,也是最不专业的方法,就是在最终修改库存的方法添加

一.事务(Transaction)及其ACID属性 事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有以下4个属性,通常简称为事务的ACID属性:1.原子性(Atomicity):事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行.2.一致性(Consistent):在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态.这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改,以保持数据的完整性:事务结束时,所有的内部数据结构(如B树索引或双向链表)也都必须是正确的.3.隔离性(Isolatio

超卖问题:在一个很短的时间内,Mysql的数据状态在 取出,比较,提交,或修改中,另外一个进程访问数据导致的超卖问题. 案例: 1.前端没有做限制,如果用户连续点击签到,那么会有多条数据发送到后端,如果数据状态没有来得及完全修改过来,导致用户的签到数据被多次添加. 2.每天签到用户的前3名用户可以获得一张价值100元的优惠券,如果有多名用户在很短的时间内同时签到,那么就会有多发的问题. 一 .使用表锁,解决案例1中的问题 1.1 新建一张用户签到表 DROP TABLE IF EXISTS `c

本案例主要讲解Redis实现分布式锁的两种实现方式:Jedis实现.Redisson实现.网上关于这方面讲解太多了,Van自认为文笔没他们好,还是用示例代码说明. 一.jedis 实现 该方案只考虑Redis单机部署的场景 1.1 加锁 1.1.1 原理 jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time) key: 使用key来当锁,因为key是唯一的; value: 我传的是唯一值(UUID),很多童鞋