转自：https://blog.csdn.net/zzaric/article/details/80641786 应用场景如下： 公司内有多个业务系统，由于业务系统内有向用户发送消息的服务，所以通过统一消息系统对外暴露微服务接口供外部业务系统调用，所有公司内业务系统的消息(短信，APP，微信 ...

减库存有哪几种方式 下单 当买家下单后，在商品的总库存中减去买家购买数量。下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存，这样一定不会出现超卖的情况。但是你要知道，有些人下完单可能并不会付款。 付款减库存 即买家下单后 ...

一、秒杀一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超卖 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题。 二、如何解决？ 1. ...

https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/86659474 一、限流操作： 为什么限流，是防止用户恶意刷新接口，因为部署在外部服务器，并且我们采用websocket的接口实现的，公司没有对硬件升级，导致程序时长崩溃，为了解决这个问题 ...

商城在秒杀活动开始时，同时有好多人来请求这个接口，即便做了判断库存逻辑，也难免防止库存出现超卖，造成损失 Django中的ORM本身就对数据库做了防范，但再过亿级访问也扛不住 下面利用Redis的过载防止负库存 ...

博主最近在项目中遇到了抢购问题！现在分享下。抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个：1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题）对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。重点在于第二个 ...

库存秒杀方案，怎么样能支撑瞬间的高并发的流量。结合网上的文章自己做了个总结。 1.解决思路，漏斗原理通过层层过滤来过滤掉无效的请求（比如重复请求）等等，具体怎么过滤呢主要有限流、削峰、缓存等手段来实现。 限流：通过滑动窗口、漏桶算法来控制请求数，Google开源工具包Guava提供了限流工具类 ...

引言 　　本文主要描述，服务端做相关秒杀活动的时候，对应的解决方案，即高并发下的数据安全。 优化方案 乐观锁思路 　　Redis中的watch，请求时，通过Redis查询当前抢购数据，如果当前抢购数据已经到达临界值，则直接提示相应的页面/信息，如返回已抢购完的页面。 分布式限流 ...