Random可以说是每个开发都知道,而且都用的很6的类,如果你说,你没有用过Random,也不知道Random是什么鬼,那么你也不会来到这个技术类型的社区,也看不到我的博客了.但并不是每个人都知道Random的原理,知道Random在高并发下的缺陷的人应该更少.这篇博客,我就来分析下Random类在并发下的缺陷以及JUC对其的优化. Random的原理及缺陷 public static void main(String[] args) { Random random = new Random()…

分布式高并发下Actor模型 写在开始 一般来说有两种策略用来在并发线程中进行通信:共享数据和消息传递.使用共享数据方式的并发编程面临的最大的一个问题就是数据条件竞争.处理各种锁的问题是让人十分头痛的一件事. 传统多数流行的语言并发是基于多线程之间的共享内存,使用同步方法防止写争夺,Actors使用消息模型,每个Actor在同一时间处理最多一个消息,可以发送消息给其他Actor,保证了单独写原则.从而巧妙避免了多线程写争夺.和共享数据方式相比,消息传递机制最大的优点就是不会产生数据竞争状态.实现…

1.创建线程 Java中创建线程主要有三种方式: 继承Thread类创建线程类: 定义Thread类的子类,并重写该类的run方法,该run方法的方法体就代表了线程要完成的任务.因此也把run方法称为执行体. 创建Thread子类实例,即创建了线程对象. 调用线程对象的start方法开启该线程. //program--Thread public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("); if(!$con…

在某些数据访问层框架中,会使用show full tables from test like 'demo',来检查数据库的状态.当数据库中表的数量较少时,并没有出现严重的问题.但是当数据库中的表数量多余千个时,且并发数较高时,通过show processlist就会发现show full tables语句绝大部分处于checking permissions状态 | 2 | test | 192.168.15.128:57656 | NULL | Query | 0 | checking perm…

下订单减库存的方式 现在,连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了,相信电商对大家已经非常熟悉了,如果熟悉电商开发的同学,就知道在买家下单购买商品的时候,是需要扣减库存的,当然有2种扣减库存的方式, 一种是预扣库存,相当于锁定库存, 一种是直接扣减库存. 我们采用的是预扣库存的方式,预扣库存的时候,在SalesInfo表中,将最大可售数量MaxSalesNum减去购买数量,用一条SQL语句来表示这个业务,就是下面这个样子的: update salesinfo set MaxSalesNum=MaxSa…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题 优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false(略) 优化方案2:使用的事务,锁住操作的行 <?php $conn=mysql_connect("l…

1.用额外的单进程处理一个队列,下单请求放到队列里,一个个处理,就不会有并发的问题了,但是要额外的后台进程以及延迟问题,不予考虑. 2.数据库乐观锁,大致的意思是先查询库存,然后立马将库存+1,然后订单生成后,在更新库存前再查询一次库存,看看跟预期的库存数量是否保持一致,不一致就回滚,提示用户库存不足. 3.根据update结果来判断,我们可以在sql2的时候加一个判断条件update ... where 库存>0,如果返回false,则说明库存不足,并回滚事务. 4.借助文件排他锁,在处理下单…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题. 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localh…

之前写过一篇文章,高并发的解决思路(点此进入查看),今天再次抽空整理下实际场景中的具体代码逻辑实现吧:抢购/秒杀是如今很常见的一个应用场景,那么高并发竞争下如何解决超抢(或超卖库存不足为负数的问题)呢? 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 这里我就只谈redis的解决方案吧...我们先来看以下代码(这里我以laravel为例吧)是否能正确解决超抢/卖的问题: <?php $num = 1…

由于并行程序与串行程序的不同特点,适用于串行程序的一些数据结构可能无法直接在并发环境下正常工作,这是因为这些数据结构不是线程安全的.本节将着重介绍一些可以用于多线程环境的数据结构,如并发List.并发Set.并发Map等. 1.并发List Vector 或者 CopyOnWriteArrayList 是两个线程安全的List实现,ArrayList 不是线程安全的.因此,应该尽量避免在多线程环境中使用ArrayList.如果因为某些原因必须使用的,则需要使用Collections.synchr…

高并发下也可以使用HashTable .Collections.synchronizedMap因为他们是线程安全的,但是却牺牲了性能,无论是读操作.写操作都是给整个集合加锁,导致同一时间内其他操作均为之阻塞. ConcurrentHashMap则兼容了安全和效率问题. ConcurrentHashMap的Segment概念: Segment是什么呢?Segment本身就相当于一个HashMap对象. 同HashMap一样,Segment包含一个HashEntry数组,数组中的每一个HashEnt…

HashMap的容量是有限的.当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高. 这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize. 影响发生Resize的因素有两个: 1.Capacity HashMap的当前长度.HashMap的长度是2的幂. 2.LoadFactor HashMap负载因子,默认值为0.75f. 衡量HashMap是否进行Resize的条件如下:  HashMap.Size   >=  Capacity * Lo…

抢购.秒杀是平常很常见的场景,面试的时候面试官也经常会问到,比如问你淘宝中的抢购秒杀是怎么实现的等等. 抢购.秒杀实现很简单,但是有些问题需要解决,主要针对两个问题: 一.高并发对数据库产生的压力二.竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 第一个问题,对于PHP来说很简单,用缓存技术就可以缓解数据库压力,比如memcache,redis等缓存技术.第二个问题就比较复杂点: 常规写法:查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localhost&q…

高并发情况下,可能都要访问数据库,因为同时访问的方法,这时需要加入同步锁,当其中一个缓存获取后,其它的就要通过缓存获取数据. 方法一: 在方法上加上同步锁 synchronized //加同步锁,解决高并发下缓存穿透 @Test public synchronized void getMyUser(){ //字符串的序列化器 redis RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer(); redisTemplate.set…

在分析hashmap高并发场景之前,我们要先搞清楚ReHash这个概念.ReHash是HashMap在扩容时的一个步骤.HashMap的容量是有限的.当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高.这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize. 影响发生Resize的因素有两个:1.Capacity:HashMap的当前长度.上一篇曾经说过,HashMap的长度是2的幂.2.LoadFactor:HashMap负载因子,默认值为0…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysqli_connect("localh…

高并发下的数据安全 我们知道在多线程写入同一个文件的时候,会存现“线程安全”的问题(多个线程同时运行同一段代码,如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,结果和预期相同,就是线程安全的).如果是MySQL数据库,可以使用它自带的锁机制很好的解决问题,但是,在大规模并发的场景中,是不推荐使用MySQL的.秒杀和抢购的场景中,还有另外一个问题,就是“超发”,如果在这方面控制不慎,会产生发送过多的情况.我们也曾经听说过,某些电商搞抢购活动,买家成功拍下后,商家却不承认订单有效,拒绝发货.这里的问题,…

博主最近在项目中遇到了抢购问题!现在分享下.抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题常规写法:查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数     优化方案1:将库存字段number字段设为u…

mysql增加version字段实现乐观锁,实现高并发下的订单库存的并发控制,通过开启多线程同时处理模拟多个请求同时到达的情况 ============================================================= 完整的代码请到GIthub查看:https://github.com/AngelSXD/swapping 多个线程处理完后再做事情:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9456006.html =======…

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localhost&q…

<?php header('content-type:text/html;charset=utf-8');                 // //无控制     // $DB_DSN = 'mysql:dbname=blog;host=127.0.0.1';     // $DB_USER = 'root';     // $DB_PWD = 'root';           // $pdo = new PDO($DB_DSN, $DB_USER, $DB_PWD);     // $pd…

一.确定需求 只要做过开发的基本上都有做过订单,只要做过订单的基本上都要涉及生成订单号,可能项目订单号生成规则都不一样,但是大多数规则都是连续增长. 所以假如给你一个这样的需求,在高并发下,以天为单位,生成连续不重复的订单号,比如2017年4月12日有1000条订单,那么当天的订单号是170412001至1704121000,第二天13号又有2000条订单就是170413001至1704132000. 二.实现需求 首先我们建立一个订单表 CREATE TABLE [dbo].[tbOrder]…

高并发下的耗时操作 高并发下,就是请求在一个时间点比较多时,很多写的请求打过来时,你的服务器承受很大的压力,当你的一个请求处理时间长时,这些请求将会把你的服务器线程耗尽,即你的主线程池里的线程将不会再有空闲状态的,再打过来的请求,将会是502了. 请求流程图 http1 http2 http3 thread1 thread2 thread3 解决方案 使用DeferredResult来实现异步的操作,当一个请求打过来时,先把它放到一个队列时,然后在后台有一个订阅者,有相关主题的消息发过来时,这个…

今天在进行序列号压测的时候,通过调用genSeqId方法来获取序列号,100并发,16台压测机器,发现无论怎么压测,调用量达到140w左右的时候,此方法的ops直接掉到了0,具体图示如下: 从上图可以明显看到,整个ops呈现断崖式下跌. 当时左思右想,不得其解,后来注释掉代码中的System.out.println后,然后再进行压测,发现恢复正常: 上图可以看到,压到了一亿的量后,由于没有发现问题,就停止了压测. 后来翻阅了一下System.out.println源码,发现其并不适合高并发下的打…

## 跨域支持 import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration; import org.springframework.web.cors.UrlBasedCorsConfigurationSource; impor…

SampleDateFormat 高并发下导致 线程 Blocked 从而导致 Tomcat 吞吐一直上不去…