1.简介 SQL Server Service Broker 是SQL server 里面比较独特的一个功能.它可帮助开发人员构建异步的松散耦合应用程序 ServiceBroker入门文章:http://blogs.msdn.com/b/apgcdsd/archive/2012/07/27/sql-server-service-broker-demo.aspx ServiceBroker的队列存在自动激活(ACTIVATION)功能,其中内部激活可以激活数据库存储过程接受和处理队列的消息,而且可…

===================================== 网上针对“秒杀”的解决方案很多,数据拆分化解热点,READPAST解决锁问题,应用程序排队限制并发等等很多方式,各有优缺点,只为证明一句名言:条条大路通罗马. ===================================== 今天拿SQL SERVER 2014的内存表来试水“秒杀”,内存表使用“版本”解决了高并发下锁请求和阻塞的问题,使用HASH索引来处理数据页“热点”的问题,解决了PAGE_LATCH等待,…

模拟秒杀系统: 第一步:编写Service package com.payease.service; /** * liuxiaoming * 2017-12-14 */ public interface SecKillService { /** * 查询秒杀活动特价商品的信息 * * @param productId * @return */ String querySecKillProductInfo(String productId); /** * 模拟不同用户秒杀同一商品的请求 * * @…

秒杀场景下MySQL的低效 2016-01-14 17:12 178人阅读 评论(0) 收藏 举报 最近业务试水电商,接了一个秒杀的活.之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀,讨论电商,这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了. ps:进入正文前先说一点个人感受,之前看淘宝的ppt感觉都懂了,等到自己出解决方案的时候发现还是有很多想不到的地方其实都没懂,再次验证了“细节是魔鬼”的理论.并且一个人的能力有限,只有大家一起讨论才能想的更周全,更细致.好了,闲话少说,下面进入正文. 一.秒杀带来了什么? 秒杀…

分享的PPT在如下网址: http://www.doc88.com/p-4199037770087.html 秒杀场景下mysql的低效原因和改进 另外有一个篇文章是针对以上内容的总结: http://blog.csdn.net/jiao_fuyou/article/details/15504777 淘宝给出来两个改进方法 请求排队:如果请求一股脑的涌入数据库,势必会由于争抢资源造成性能下降,通过排队,让请求从混沌到有序,从而避免数据库在协调大量请求时过载.请求合并:甲买了一个商品,乙也买了同一…

本博客讨论一下akka在秒杀场景下的应用,提出自己的见解,只做抛砖引玉,大神勿喷.秒杀活动涉及到前中后台各个阶段,为了说明问题,我们简化场景,只研究akka在后台如何处理秒杀业务. 秒杀活动 所谓的秒杀活动,简单点来说,就是把某个稀缺商品或促销商品,挂到页面,供大量客户抢购.这里有两个关键点,商品数量不多,客户量非常大或抢购流量非常大.客户量或抢购流量往往意味着并发量非常大,容易给服务器造成很大的瞬时压力. 同样,为了简化问题,我们把秒杀活动中的概念也进行简化,分为库存和抢购请求.库存:待抢购商…

synchronized.volatile区别.synchronized锁粒度 synchronized synchronized是Java中的关键字,是一种同步锁.有以下几种用法: 用法 1.修饰方法:在范围操作符之后,返回类型声明之前使用.每次只能有一个线程进入该方法, 此时线程获得的是成员锁. 2.修饰代码块:每次只能有一个线程进入该代码块, 此时线程获得的是成员锁. 3.修饰对象:如果当前线程进入,那么其他线程在该类所有对象上的任何操作都不能进行, 此时当前线程获得的是对象锁. 4.修饰…

//秒杀模拟练习public function sha(){ $testObj = new IModel("goodss"); $arr = $testObj->query(); $this->list = $arr; $this->redirect('sha');}public function miao(){ $id = IReq::get("id"); $testObj = new IModel("goodss"); $a…

概述 我们在做性能测试的时候,不同的视角看到的结果都不一样. 例如响应时间 用户通过客户端向服务端发出请求的时间为: T1服务端接收到请求,处理该请求的时间为:T2服务端返回数据给客户端时间为: T3客户端接收到响应数据,处理数据呈现给用户时间为:T4 从系统视角来看:系统的响应时间Ts= T1+T2+T3.该时间没有包括客户端对数据处理并呈现的时间T4 从用户视角来看:用户眼中的的响应时间:Tu = T1+T2+T3+T4.用户通过客户端发出业务请求,到客户端展现相应的请求结果,这个过程的时间…

前言: 高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验.原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时.CPU load升高.GC频繁.死锁.大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进.我们知道,高并发代表着大流量,高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案,从而抵抗巨大流量的冲击,带给用户更好的使用体验.这些方案好似能操纵流量,让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理. 究竟什么样的系统算是高并发系统?今天,我们就一起看看阿里P9技术大佬的高…