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

场景:数据库返回1000个数据,用这1000个数据去做请求 数据库请求结果为: 添加while控制器 添加BeanShell 预处理程序,${__counter(FALSE,Vcount)} 为自增函数 添加http请求 重点!! 我需要传的item_id为数据库的B列,B_#,期望传入B_1,B_2.......B_1000 ${Times}为预处理程序中写好的自增函数:vars.put("Times","${__counter(FALSE,Vcount)}");

<foreach name='user' item='v'> //循环出数据库中的内容 对应控制器->方法中的  $this->assign('user',M('user')->select())->display(); <dl class='paper a{:mt_rand(1,5)}'>//生成随机数 <dt>{$a} <span class='username'>{$v.username}</span> <sp

1.scheduled定时任务类:ScheduledDemo.java package com.nantian.scheduled; import java.util.Date; import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;import org.springframework.stereotype.Component; /** * scheduled定时任务 *@author xjj13 *@component (把普通p

数据库在设计的时候也许考虑不全面,导致某些字段类型不太准确.比如设计的时候是varchar(1024),但是实际使用的时候却发现太小了,装不下,于是需要修改字段类型为ntext什么的. 我最近就遇到了一个需求,需要修改20个字段的类型,把相同的脚本写20遍吗?NO,NO,NO! ======================================================================== 我有这么一张表“Attribute”,里面有60个字段,分别是Attrib

一.github 地址: https://github.com/liyinchigithub/Omysql 二.效果 三.使用方式 如果你电脑已经安装配置 Git.node 环境,可以直接按下面步骤进行操作: 1.从 github 拉取工程 git clone git@github.com:liyinchigithub/express-mysql-restfulAPI.git 2.切换到目录下 cd Omysql 3.安装依赖包 npm install 4.启动 omysql 服务 node s

前期准备: jdbc驱动:mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar Jmeter 要链接MySQL数据库,首选需要下载mysql jdbc驱动包(注:驱动包的版本一定要与你数据库的版本匹配,驱动版本低于mysql版本有可能会导致连接失败报错) 第一步: 选择 测试计划-->点击 浏览-->选中mysql驱动jar包-->打开,引入驱动 第二步:新建一个线程组: 第三步:线程组下创建一个JDBC Connection Configuration配置原件: Var

1,添加一个jdbc请求 2,添加一个循环控制器,循环的次数为sql返回的记录数${var_#} 3,添加一个计数器(用来做变量拼接) 4,拼接变量,往目标接口发请求 最后脚本的构造如下:

假设:1.你的页面在Web-Root下,内容为: <div id="showMsg"></div><input type="text" id="userName" />,所用编码为utf-82.你的servlet为: HelloWorldServlet.java 映射路径为 servlet/helloWorldServlet步骤:1.引入jquery-1.6.4.min.js2.编写id为userName的输入

//批量修改email重复 public function getEmail() { $this->model = app::get('shop')->model('manage'); //总条数 $count = count($, ])); $limit = ; $num = $count / ;//循环多少次 ; $i <= $num; $i++) { $sql = "select * from shop_manage where type = 0 AND status =

使用list类型变量@{}接收查询结果,再for循环遍历每行数据,取出需要比较的数值

) { //int id = 1; list newlist = db.lists.Find(id); //var q = from p in db.lists where p.id==1 select p; //list newlist = new list { id=q.id}; //var tes = q; return View(newlist); } [HttpPost] public ActionResult vote(list newlist) { //var q = Reques

  StudentAction.java package com.action; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import org.apache.struts2.ServletActionCont

DELIMITER ;; CREATE PROCEDURE test_insert () BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 1; WHILE i<100 DO insert into goods(good_name,good_price,de) values ('gui',i,'hao'); SET i=i+1; END WHILE ; commit; END;; CALL test_insert();

测试过程经常用到插入数据 我们首先建一个函数: delimiter # create procedure test_double() begin declare i int default 0; declare j int default 1; declare k int default 1; while i < 2000 do insert into cdyy(projectname,projectno,creattime) values (CONCAT('测试预约项目0000',j),CON

var sleep = function (item,time) { return new Promise(function (resolve, reject) { setTimeout(function () { console.log(item) resolve('1'); }, time); }) }; async function fot () { //foreach无法写出来 只能用for了 for (let i=0;i<arr.length;i++){ await sleep(arr

//根据uuid 获取 apt报告信息 *getNotesByUid({ payload, callback }, { call, put }) { // payload 是个数组, 并发执行,参考redux-saga文档 let resArr = yield payload.map(item => { return call(getNotesByUuid,item.uuid) }) resArr = resArr.map((obj,index) => { if(obj.code === 0)

BEGINdeclare i int default 305;declare a char(255);REPEATset a=concat("测试机构00",cast(i as char));insert into sys_organization values(i,266,"0,266,",a,0);set i=i+1;until i>=344 end REPEAT;END

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

摘要: 最近一个场景进行压力测试:生成商品id进行上下架和购买,记录写脚本的一个过程 1.在商品上架前需要准备商品ID,商品ID生成需要从数据库读取商品类别,从而生成商品ID,下面是从数据库:读取商品类别参数化传入生成商品ID的请求: 2.如果想每次循环读取数据库的结果作为参数的话,需要每次都递增1,所以此处增加一个计算器: 递增总数等于查询结果的总数,所以需要新增一个JDBC统计结果的总数,作为计数器的总数: 查询商品ID的总数: 把商品总算作为参数传入到计数器,因为总数只有一个所以填写${c

数据库历险记(三) | 缓存框架的连环炮   文章首发于微信公众号「陈树义」,专注于 Java 技术分享的社区.点击链接扫描二维码,与500位小伙伴一起共同进步.微信公众号二维码 http://p3npq6ecr.bkt.clouddn.com/blog/chenshuyi_gongzhonghao_guide_full.jpg 最近在思考数据库以及缓存的问题,发现这些知识点其实是有一点关联的,于是这篇文章通过一个连环提问的方式将这些知识点串联起来. 问:为什么要用 Memcached.Redi