对于抢票.秒杀这种业务,我说说自己对这种高并发的理解吧,这里提出个人认为比较可行的几个方案:方案一:使用队列来实现可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加锁. 当并发量大的时候,可能有500人左右抢票成功,这样对于500后面的请求可以直接转到活动结束的静态页面.进去的500个人中有400个人是不可能获得商品的.所以可以根据进入队列的先后顺序只能前100个人购买成功.后面400个人就直接转到…

网站面对高并发的情况下,除了增加硬件, 优化程序提高以响应速度外,还可以通过并行改串行的思路来解决.这种思想常见的实践方式就是数据库锁和消息队列的方式.这种方式的缺点是需要排队,响应速度慢,优点是节省成本. 演示一下现象 创建一个在售产品表 CREATE TABLE [dbo].[product]( [id] [int] NOT NULL,--唯一主键 ) NULL,--产品名称 [status] [int] NULL ,--0未售出 1 售出 默认为0 ) NULL--下单用户 ) 添加一条记…

抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事.而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦. 淘宝的专家丁奇有个文章有写到淘宝是如何应对秒杀的:<秒杀场景下MySQL的低效–原因和改进> htt…

java高级精讲之高并发抢红包~揭开Redis分布式集群与Lua神秘面纱 redis数据库 Redis企业集群高级应用精品教程[图灵学院] Redis权威指南 利用redis + lua解决抢红包高并发的问题 抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,…

面试场景 我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动,1元秒杀100个二手元牙刷,你给我说说解决方案. 秒杀/抢购业务场景 商品秒杀.商品抢购.群红包.抢优惠劵.抽奖....... 秒杀/抢购业务特点 秒杀商品价格低廉.抢购商品很好|抢手.大幅推广|广为人知.瞬时售空.一般是定时上架.持续时间短.瞬时并发量高...... 秒杀.抢购技术特点 读多写少.高并发.资源冲突 知道这些,恭喜你,获得10分. 分析技术特点: 秒杀/抢购技术特点 1.读多写少 缓存 2.高并发 1.限流 2.负载均衡 (单体to…

互联网无时无刻不面对着高并发问题,例如商品秒杀.微信群抢红包.大麦网抢演唱会门票等. 当一个Web系统,在一秒内收到数以万计甚至更多的请求时,系统的优化和稳定是至关重要的. 互联网的开发包括Java后台.NoSQL.数据库.限流.CDN.负载均衡等. 一.互联系统应用架构基础分析 防火墙的功能是防止互联网上的病毒和其他攻击,正常的请求通过防火墙后,最先到达的就是负载均衡器. 负载均衡器的主要功能: 对业务请求做初步的分析,决定分不分发请求到Web服务器,常见的分发软件比如Nginx和Apache…

疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列之15 [博客园总入口 ] 前言 前言 疯狂创客圈(笔者尼恩创建的高并发研习社群)Springcloud 高并发系列文章,将为大家介绍三个版本的 高并发秒杀: 一.版本1 :springcloud + zookeeper 秒杀 二.版本2 :springcloud + redis 分布式锁秒杀 三.版本3 :springcloud + Nginx + Lua 高性能版本秒杀 以及有关Springcloud 几篇核心.重要的文章: 一.S…

解耦神器:MQ MQ是分布式架构中的解耦神器,应用非常普遍.有些分布式事务也是利用MQ来做的.由于其高吞吐量,在一些业务比较复杂的情况,可以先做基本的数据验证,然后将数据放入MQ,由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑,这样可以大大提高请求响应速度,提升用户体验.如果消费者业务处理比较复杂,也可以独立集群部署,根据实际处理能力需求部署多个节点.需要注意的是: 需要确认消息发送MQ成功 比如RabbitMQ在发送消息到MQ时,就有发送回调确认,虽然不能够完全避免消息丢失,但也能够避免一些极端情况下消…

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系…

前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等. 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案. 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家. 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务. 一个可以支持高并发的服务少不…