在秒杀系统设计中,超卖是一个经典.常见的问题,任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难点. 1 超卖问题描述 在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常. 问题:当商品A一共有库存15件,用户甲先下单10件,用户乙下单8件,这时候库存只能满足一个人下单成功,如果两个人同时提交,就出现了超卖的问题. 可以采用多种方式解决超卖问题.使用synchroniz

http://www.csdn.net/article/2014-11-28/2822858 1. 单点帐号验证,不用读,而是用写入,Redis,看是否加watch 2. 抢宝的最终购买冲突.包装称“乐观锁”.乐观锁有版本号.乐观锁加锁失败,回滚,或者滚动到下一期. 乐观锁,例如Redis中的watch就是其中之一.通过这个实现,我们保证了数据的安全. 研究下Redis的watch 结合以下三篇文章一起看: http://www.tuicool.com/articles/aUjiUnm http

Reference:  http://blog.ruaby.com/?p=256 并发事务处理带来的问题? 相对于串行处理来说,并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率,提高数据库系统的事务吞吐量,从而可以支持更多的用户.但并发事务处理也会带来一些问题,主要包括以下几种情况: 更新丢失(ost Update):当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在,就会发生丢失更新问题--最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新.例如,两个编辑人员制作了同一文

redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在

一.引入Jedis依赖 可以新建Spring或Maven工程,在pom文件中引入Jedis依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 二.Jedis工具类 JedisUtil.java package com.jake

https://blog.csdn.net/lmb55/article/details/78266905

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

前言 设计一个系统之前,我们肯定要先确认系统业务场景是怎样的,下面就以某电商平台上的秒杀活动为场景,一起来探讨一个秒杀系统改如何去设计. 场景 我们现在要卖100件纸尿布,按照系统的用户量及以往经验来看,目测这样的秒杀活动会有10万人参加来抢这100件纸尿布. 10万人,这服务器哪里顶得住啊!如果打在DB上那肯定得挂啊.但是我们做点什么嘛.下面好好分析一下,秒杀系统可能会出现什么问题. 常见问题 高并发: 高并发这一点是毋庸置疑的,秒杀开始的一瞬间这么多用户访问系统,肯定是会出现高并发问题的.

本文使用redis来实现乐观锁,并以秒杀系统为实例来讲解整个过程. 乐观锁      大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的.即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个”version”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加1.此时,将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据.redis中可以使用watch命令会监视给定

原文 :https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/90036180 乐观锁 乐观锁就是在修改时,带上version版本号.这样如果试图修改已被别人修改过的数据时,会抛出异常.在一定程度上,也可以作为防超卖的一种处理方法.我们来看一下. 我们在Goods的entity类上,加上这个字段. @Version private Long version; @Transactional public synchronized void mu

redis事务中的WATCH命令和基于CAS的乐观锁  在Redis的事务中,WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能.假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys,倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化,EXEC命令执行的事务都将被放弃,同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事务执行失败.例如,我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增,如果要实现该功能,我们只能自行编写相应的代码.其伪码如下:      va

前言 在单体架构的秒杀活动中,为了减轻DB层的压力,这里我们采用了Lock锁来实现秒杀用户排队抢购.然而很不幸的是尽管使用了锁,但是测试过程中仍然会超卖,执行了N多次发现依然有问题.输出一下代码吧,可能大家看的比较真切: @Service("seckillService") public class SeckillServiceImpl implements ISeckillService { /** * 思考:为什么不用synchronized * service 默认是单例的,并发

前言 之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发. 单体应用锁的局限性 在进入实战之前简单和大家粗略聊一下互联网系统中的架构演进. 在互联网系统发展之初,消耗资源比较小,用户量也比较小,我们只部署一个tomcat应用就可以满足需求.一个tomcat我们可以看做是一个jvm的进程,当大量的请求并发到达系统时,所有的请求都落在这唯一的一个tomcat上

摘要:本文要实现的是一种使用redis来实现分布式锁. 1.分布式锁 分布式锁在是一种用来安全访问分式式机器上变量的安全方案,一般用在全局id生成,秒杀系统,全局变量共享.分布式事务等.一般会有两种实现方案,一种是悲观锁的实现,一种是乐观锁的实现.悲观锁的并发性能差,但是能保证不会发生脏数据的可能性小一点. 2.Redis命令介绍使用Redis实现分布式锁,有两个重要函数需要介绍 SETNX命令(SET if Not eXists)语法:SETNX key value功能:当且仅当 key 不存

一.使用分布式锁要满足的几个条件: 系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现) 共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源.没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争) 二.应用的场景例子 管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis[多台tomcat服务器访问一台redis]+mysql[多台tomcat服务器访问一台服务器上的m

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D

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-

基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了. 本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案.我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的,有一次,运营做了一个飞天茅台的抢购活动,库存100瓶,但是却超卖了100瓶!要知道,这个地球上飞天茅台的稀缺性啊!!! 事故定为P0级重大事故...只能坦然接受.整个项目组被扣绩效了~~事故发生后,CTO指名点姓让我带头冲锋来处理. 好吧,冲~ 事故现场 经过一番了解后,得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况

商品详情页面的静态化,varnish加速,秒杀商品库独立部署服务器这种就略过不讲了.只讨论库存部分的优化 mysql配置层面的优化可以参考我的这篇文章 <关于mysql innodb引擎性能优化的一点心得> 重点设计在数据库层面. 2张表: 第一张:判重表(buy_record),该用户有没秒杀过该商品 字段: id, uid, goods_id, addtime 第二张表:商品表 goods 字段: goods_id   goods_num 方案1: start transaction; s

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数