对于高并发下的场景,一般都是采用redis缓存机制来处理. 当然也不是只有redis可以处理.还有利用mysql事务操作锁住操作的行.文件锁. 不过这些方式都没有redis缓存高效.可靠. 模拟的过程: 首先将商品库存,存储到redis当中. 使用redis队列.来实现相应的操作. <?php $store = 500;//模拟库存 $redis = new Redis(); $result = $redis->connect('127.0.0.1',6379); $res = $redis-

今天王总又给我们上了一课,其实mysql处理高并发,防止库存超卖的问题,在去年的时候,王总已经提过:但是很可惜,即使当时大家都听懂了,但是在现实开发中,还是没这方面的意识.今天就我的一些理解,整理一下这个问题,并希望以后这样的课程能多点. 先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站

接上一篇 Newbe.Claptrap 框架入门,第三步 —— 定义 Claptrap,管理商品库存 ,我们继续要了解一下如何使用 Newbe.Claptrap 框架开发业务.通过本篇阅读,您便可以开始学会在 Claptrap 框架中使用 Minion 进行异步的业务处理. Newbe.Claptrap 是一个用于轻松应对并发问题的分布式开发框架.如果您是首次阅读本系列文章.建议可以先从本文末尾的入门文章开始了解. 开篇摘要 本篇,我通过实现 “商品下单” 的需求来了解一下如何在已有的项目样例中

作者:nnngu 项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill 这是一个整合IDEA+Maven+SSM框架的高并发的商品秒杀项目.我们将分为以下几篇文章来进行详细的讲解: 01 Java高并发秒杀项目之业务分析与DAO层 02 Java高并发秒杀项目之Service层 03 Java高并发秒杀项目之web层 04 Java高并发秒杀项目之高并发优化 项目的效果图 秒杀商品列表 开始秒杀提示界面 秒杀结束提示界面 新建一个Maven项目 以IntelliJ

作者:nnngu 项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill 首先在编写Service层代码前,我们应该首先要知道这一层到底是干什么的. Service层主要负责业务模块的逻辑应用设计.同样是首先设计接口,再设计其实现的类,接着在Spring的配置文件中配置其实现的关联.这样我们就可以在应用中调用Service接口来进行业务处理.Service层的业务实现,具体要调用到已定义的dao层的接口,封装Service层的业务逻辑有利于通用的业务逻辑的独立性和重复

Github:https://github.com/nnngu 项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill 前端交互流程设计 对于一个系统,需要产品经理.前端工程师和后端工程师的参与,产品经理将用户的需求做成一个开发文档交给前端工程师和后端工程师,前端工程师为系统完成页面的开发,后端工程师为系统完成业务逻辑的开发.对于我们这个秒杀系统,它的前端交互流程设计如下图: 这个流程图就告诉了我们详情页的流程逻辑,前端工程师根据这个流程图设计页面,而我们后端工程师根

Github:https://github.com/nnngu 项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时,产生了事务,因此产生写锁,当一个获取了事务的线程把锁释放,另一个排队线程才能拿到写锁,QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系,事务执行时间越短,并发性越高,这也是要将费时的 IO 操作移出事务的原因. 项目中的高并发发生在哪? 下图中,红色的部分就表示会

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

如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段.但是库存数量有限,而同时下单人数超过了库存量,就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题. 又比如:抢购火车票.论坛抢楼.抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题.如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这里提出个人认为比较可行的几个思路方法: 方案一:使用消息队列来实现 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

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

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

我们常用QPS(Query Per Second,每秒处理请求数)来衡量一个web应用的吞吐率,解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键. 举个栗子:假设一个业务请求平均为100ms,同时系统内有20台apache web服务器,MaxClients(apache的最大连接数)设置为500,那么理论QPS峰值就是20*500/0.1=100000(理论与实际肯定有差异). 这系统貌似理论上来说很强大1秒钟处理100000个请求,实际当然没有这么理想.在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状

内容并发抢购系统注意事项高并发架构设计描述程序端核心代码实现订单流程mysql 端并发解决方案注意事项(1)高并发环境下,对于服务器cup.内存.网络宽带使用率会瞬间暴涨,需要注意对同服务器上其他应用的影响.(项目解耦,高并发应用独立部署)(2)服务器高负载运行,容易出现死机,重启服务器场景,要提前考虑内存(redis)数据备份与恢复,防止用户抢购数据丢失.(3)高并发应用首先要注重稳定性,其次是性能上优化.(4) 一台服务器能够支持多少并发量nginx服务为例:worker_processes

我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 咦?我们的系统似乎很强大,1秒钟可以处理完10万的

高并发设计方案二(秒杀架构) 优化方向: (1)将请求尽量拦截在系统上游(不要让锁冲突落到数据库上去).传统秒杀系统之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小.以12306为例,一趟火车其实只有2000张票,200w个人来买,基本没有人能买成功,请求有效率为0. (2)充分利用缓存,秒杀买票,这是一个典型的读多写少的应用场景,大部分请求是车次查询,票查询,下单和支付才是写请求.一趟火车其实只有2000张票,200w个人

12306.cn 网站挂了,被全国人民骂了.我这两天也在思考这个事,我想以这个事来粗略地和大家讨论一下网站性能的问题.因为仓促,而且完全基于本人有限的经验和了解, 所以,如果有什么问题还请大家一起讨论和指正.(这又是一篇长文,只讨论性能问题,不讨论那些用户界面.用户体验.或是是否把支付和购票下单环节分开的功 能性的东西) 甲.认识业务的特殊性 任何技术都离不开业务需求,所以,要说明性能问题,首先还是想先说说业务问题. 其一,有人可能把这个东西和扣扣或是网游相比.但我觉得这两者是不一样的,网游和扣

php解决高并发(转发:https://www.cnblogs.com/walblog/articles/8476579.html) 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/super_runman/article/details/53037151 在秒杀.抢火车票等地方,我们通常用遇到这样高并发的问题,下面我提供了四种解决方案: 1.使用文件锁   $fp = fopen("order.lock", "r");   if(flock($fp,LOCK_EX)){   //..处理订单的代码   flock($fp,LOCK_UN);  

朱晔的互联网架构实践心得S2E6:浅谈高并发架构设计的16招 概览 标题中的高并发架构设计是指设计一套比较合适的架构来应对请求.并发量很大的系统,使系统的稳定性.响应时间符合预期并且能在极端的情况下自动调整为相对合理的服务水平.一般而言我们很难用通用的架构设计的手段来解决所有问题,在处理高并发架构的时候也需要根据系统的业务形态有针对性设计架构方案,本文只是列出了大概可以想到一些点,在设计各种方案的时候无非是拿着这些点组合考虑和应用. 有很多高并发架构相关的文章都是在介绍具体的技术点,本文尝试从根

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

这是java高并发系列第20篇文章. 本文内容 ExecutorCompletionService出现的背景 介绍CompletionService接口及常用的方法 介绍ExecutorCompletionService类及其原理 示例:执行一批任务,然后消费执行结果 示例[2种方式]:异步执行一批任务,有一个完成立即返回,其他取消 需要解决的问题 还是举个例子说明更好理解一些. 买新房了,然后在网上下单买冰箱.洗衣机,电器商家不同,所以送货耗时不一样,然后等他们送货,快递只愿送到楼下,然后我们