分布式锁有哪些?1、ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名 。
2、在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等 。有的时候，我们需要保证一个方法在同一时间内只能被同一个线程执行 。
3、但是当规模上升到分布式集群的情况下，要控制共享资源访问，就需要通过分布式锁来实现 。常见的分布式锁方案如数据库乐观锁，Redis锁，zk锁等 。
4、说实话，如果在公司里落地生产环境用分布式锁的时候，一定是会用开源类库的 ， 比如Redis分布式锁，一般就是用Redisson框架就好了，非常的简便易用 。
如何解决秒杀的性能问题和超卖的讨论1、我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值 。
2、解决这个一般有五步，第一步限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端 。
3、加上国内也是有着这么多年基建的底子，在汽车续航问题上油车确实有相较于新能源车的天然优势，至少在充电的效率和便捷性赶上加油之前，我都不会赞同“普通新能源车性能秒杀豪华油车”的说法 。
4、使用MySQL乐观锁解决超卖问题 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 。
5、还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理 。这样，就能够保证库存有序的及时扣减 ， 并且不出现问题 。
6、利用公式和定理：（学院派风格，比较适合我们老手提升后劲）很多数列问题可以通过利用公式和定理迅速解决 。例如等差数列和等比数列的求和公式等 。
redis能解决并发吗redis高并发能力直接相关概念有内存存储、高速缓存、原子操作、事务处理等 。内存存储：redis使用内存存储数据 ， 这意味着它可以比传统的磁盘存储更快的读写数据 。
可以 redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量 ， 例如商品抢购秒杀等活动 。。
Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟 。内存访问速度要比磁盘快很多，因此Redis可以处理大量的并发请求 。高效的I/O操作 Redis使用了单线程事件驱动的I/O模型 ， 可以高效地处理并发连接和请求 。
通过使用队列，可以将请求分发到多个处理节点，从而提高系统的并发处理能力 。Redis采用单线程模型处理客户端请求 。虽然单线程模型在理论上限制了并发能力，但Redis利用IO多路复用技术（如epoll）实现了高并发处理 。
MySQL和Redis都可以处理大量的并发请求，但具体的性能取决于应用程序的需求 。MySQL的并发能力可以由它的QPS来衡量 ， 而Redis的并发能力可以由它的QPS和KV存储来衡量 。
商城java如何限定用户下单太多人数阀门设计：进行用户人群过滤 。商品数量只有100份，秒杀人数有10000人 ， 那么我们就设计1道阀门（根据情况，可以设计3道或者2道都可以的） 。
商品表，人员表，订购单表 。三个表，然后你所要做的就是往订购单插入数据 。
【redisson秒杀 redis如何解决秒杀超卖java】在暂存表中有个库存字段里面加1以及锁住时间），然后提示用户多长时间会五分钟内请结账 ， 如果不结账数据库会过五分钟自动释放当前这个库存 。（释放库存可以用job+触发器实现）虽然这个思路不是很成熟，望你参考 。
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