mysql 事务锁超时时间 innodb_lock_wait_timeout: # 查询全局等待事务锁超时时间 SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout'; # 设置全局等待事务锁超时时间 SET GLOBAL innodb_lock_wait_timeout=; # 查询当前会话等待事务锁超时时间 SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_lock_wait_timeout';

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

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()

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

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

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,