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限流策略：
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在前端进行初步限制。
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可以限制用户在一定时间内只能发送一次抢购请求。
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后端进行限流操作：
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通过限制用户的访问频率或购买数量来控制并发量，避免系统过载。可以使用令牌桶算法、漏桶算法等限流算法来实现。
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IP限流：限制同一IP在一定时间内只能发送一个请求。可以通过在Spring Cloud Gateway中编写自定义全局过滤器来实现IP限流。
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接口限流：某个接口每秒只接受一定数量的请求。可以通过使用Sentinel的限流功能来实现。
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库存扣减方式：
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下单减库存：用户提交订单后，在商品的总库存中减去用户购买的商品数量。这种方式简单直接，对商品库存控制准确，但存在未付款的订单导致的超卖问题。
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付款减库存：用户提交订单后，并不立即扣减商品的库存，而是等到用户真正付款后才扣减库存。这种方式可以避免未付款订单导致的超卖问题，但需要处理付款超时等异常情况。
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并发控制：
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悲观锁：在并发环境下，使用悲观锁来保护数据的完整性。悲观锁会在操作数据之前先获取锁，其他事务需要等待锁释放后才能执行操作。悲观锁可以有效避免超卖问题，但会增加数据库的负担和死锁的风险。
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乐观锁：在并发环境下，使用乐观锁来处理并发冲突。乐观锁不会加锁，而是在更新数据时检查数据版本号或时间戳，如果发现数据已被其他事务修改，则回滚操作。乐观锁可以提高并发性能，但需要处理并发冲突的情况。
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分布式锁：
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方案一：使用Lua脚本+Redis实现分布式锁。
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方案二：使用Redisson实现分布式锁。
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缓存技术：
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将库存放入缓存中，利用缓存的原子操作特性来扣减库存。例如使用Redis的incrby命令来实现库存的扣减，可以避免超扣和性能问题。但需要考虑缓存丢失后的恢复问题。
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异步处理：
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将库存扣减等操作异步化，通过消息队列等方式将请求进行排队处理，避免高并发情况下的资源竞争和超卖问题。
需要根据具体的业务场景和系统架构选择合适的解决方案，综合考虑性能、并发性、数据一致性等因素。
同时，还需要进行充分的测试和监控，及时发现和解决潜在的问题，确保系统的稳定性和可靠性。
以上是关于互联网面试中解决超卖问题的一些常见方案，希望对你有所帮助。
原文始发于微信公众号（程序员阿凯）：面试官：如何解决超卖问题？
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