1.高并发超库存卖问题.md

数据库行级锁和事务一致性保证

执行sql：

beginTranse(开启事务)

try{

    //quantity为请求减掉的库存数量
    $dbca->query('update s_store set amount = amount - quantity where amount>=quantity and postID = 12345');

}catch($e Exception){

    rollBack(回滚)

}

commit(提交事务)

其他措施

从技术方面剖析，很多人肯定会想到事务，但是数据库事务是控制库存超卖的必要条件，但不是充分必要条件。

秒杀场景

1、缓存秒杀（秒杀场景）
商品库存预先放到缓存中。
先将商品数量递减（加锁/解锁）后再进行其他方面的处理，
处理失败在将数据递增1（加锁/解锁），否则表示交易成功。
当商品数量递减到0时，表示商品秒杀完毕，拒绝其他用户的请求。

2、排队方案（秒杀场景）
限制最多10000个人进来，最后排队，取出前100的人才能下单成功，
适合：不能粗糙限流的场景，12306。或者一次性要处理完，又不能限流。

重要：秒杀服务单独部署

非秒杀场景

1、通过服务端的内存锁（锁主键,起始就是商品id的分布式锁），按顺序一个一个，非秒杀场景，无需限流（缓存支持的最大并发）。
当某个用户要修改某个id的数据时，把要修改的id存入memcache，加上超时，
若其他用户触发修改此id的数据时，读到memcache有这个id的值时，等待三次，每次1秒，或者直接拒绝重新下单。
如：incre = 1，执行完，del。

2、库存操作进队列，库存扣减采用消息，扣减里面有订单号，和扣减状态，更新订单库存可支付状态。（要限流）
a）查询库存操作数和实际库存，实际库存》库存操作数才执行，否则拦截，
b）生成订单，支付时候，查询订单库存可支付状态执行后续操作。
这是库存总是动态算出来的，可能会慢，而且消费一定要保证，但是不需要更新缓存和DB，保持缓存和DB一致性也是问题。

实际应用中，并不是让mysql去直面大并发读写，会借助“外力”，
比如缓存、分布式锁、队列写入等方法来降低并发读写。

2.一个好的问题比答案重要.md

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        Integer A = 128;
        Integer B = 128;

        Assert.assertEquals(true,A!=B);

        Integer C = 2;
        Integer D = 2;
        Assert.assertEquals(true,C==D);

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27、Redis事务相关的命令有哪几个？
28、Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？
29、Redis如何做内存优化？
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31、Redis回收使用的是什么算法？
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33、为什么要做Redis分区？
34、你知道有哪些Redis分区实现方案？
35、Redis分区有什么缺点？
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37、分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好？为什么？
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39、支持一致性哈希的客户端有哪些？
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42、都有哪些办法可以降低Redis的内存使用情况呢？
43、查看Redis使用情况及状态信息用什么命令？
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46、一个Redis实例最多能存放多少的keys？List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素？
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参考资历

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