如果在对某行记录的更新时不采取任何防范措施,在多线程访问时,就容易出现库存为负数的错误. 以下用php.mysql,apache ab工具举例说明: mysql表结构 CREATE TABLE `yxt_test_concurrence` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` ) NOT NULL COMMENT '库存', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_u…

避免Redis/Memcached缓存失效引发Dogpile效应 Redis/Memcached高并发访问下的缓存失效时可能产生Dogpile效应(Cache Stampede效应). 推荐阅读:高并发下的 Nginx 优化方案 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78791.htm 避免Memcached缓存的Dogpile效应 Memcached的read-through cache流程:客户端读取缓存,没有的话就由客户端生成缓存.Memcached缓…

处理库存超卖的情况前,先了解下什么是乐观锁和悲观锁,下面的几篇博客已经介绍的比较详细了,我就不在赘述其原理了 [MySQL]悲观锁&乐观锁 对mysql乐观锁.悲观锁.共享锁.排它锁.行锁.表锁概念的理解 下面开始介绍悲观锁在实际中的应用了 //下订单 .......... try { M()->startTrans(); //判断商品是否有赠品 $give_gift=$ob->getGiveGoods($sku_nos); if(!empty($give_gift)){ $this-…

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)…

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)…

memcached一般用于在访问一些性能相对低下的数据接口时(如数据库),为了保证这些数据接口的稳定性,加上memcached以减少访问次数,保证这些数据接口的健壮性.一般memcached的数据都是定时失效的,当数据失效时一般会再次去访问取数据接口,然后将其更新至memcached中.这时就会有一个问题,当某个数据失效时,恰好同时有大量的客户端访问该数据,这时这些客户端都会发现该数据失效,然后都会去调用数据接口去取数据更新,这自然就瞬间地使数据接口失去了memcached的保护,有可能造成系统…

一.lua中redis的配置依赖: 1.OpenResty的lua访问redis的插件:https://github.com/openresty/lua-resty-redis 二.下载后,导入对应的插件: lua_package_path "/opt/openresty/lualib/kafka/?.lua;;"; lua_need_request_body on; 三.lua代码 2.使用lua访问redis: server {        location /test {   …

时间过得真快,再次登录博客园来写博,才发现距离上次的写博时间已经过去了一个月了,虽然是因为自己找了实习,但这也说明自己对时间的掌控能力还是没那么的强,哈哈,看来还需不断的努力啊!(这里得特别说明一下本人面试的一些感受:做我们IT这一行,一定要使自己精于某个领域,再不断的去涉猎其他的领域,更重要的是学会找出各个领域的相融点,这跟我们学习书本一样,用‘Java’和‘计算机网络’来举下例子,我们知道Java中的socket编程,对于面向连接的编程来说(包括我们每次在网页上向服务器请求资源时),它的第一…

保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数:通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担:能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度:在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列:算法的结构尽量简单:在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM…

https://blog.csdn.net/a574258039/article/details/19549407…