java服务一般支持多少个并发 在大数据高并发环境下应该怎么保证库存或者下单同步？

在大数据高并发环境下应该怎么保证库存或者下单同步？

库存被加载到缓存中，例如redis、基于redis的原子操作、库存扣减和库存验证。

下单成功后，发送成功的订单MQ，库存系统消耗MQ扣减库存。当然，消费者需要确保幂等。

乐观锁用于库存系统的数据库操作。

高并发下怎么做余额扣减？

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这种高并发只是应用程序级别的高并发，这和其他应用程序一样是不可避免的。如果企业要发展，必然会有更多的用户出现这种现象。其中一个措施是使用分布式部署集群负载平衡。

如果代码级别处理不当，数据库会被长时间锁定，操作会被长时间阻塞，影响整个系统的稳定性。

不要从数据库中读取余额，减去扣除额，然后将其存储在数据库中！这种代码级的操作数据肯定会有脏数据。

悲观还是乐观取决于设计需要。

这主要是由于代码级别的合理设计。在获取行锁之前和事务外部执行一些不必要的耗时操作，以减少每个请求行锁的占用时间。这样，性能将得到显著提高。

这种方法是基于流程细节来计算平衡，可靠性高，但不适合实时性要求高的系统。

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