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-

Java TCP的基本操作参考前一篇:Java 网络编程 – 基于TCP实现文件上传 实现多用户操作之前先实现以下单用户操作,假设目前有一个用户: 账号:zs 密码:123 服务端: public class LoginServer { public static void main(String[] args) throws IOException { System.out.println("=========server========"); // 1.使用serverSocket

1.其实一个用户组就是一个场景(Thread Group).可以在一个测试计划中进行多个场景的执行,在测试计划下加一个全局的User Defined Variables,在这个里面可以设置执行总数total_rides1.在User Defined Variables中设置TOTAL_TRDS, ${__P(totalthreads,1000)}两个下划线__P代表传入参数,默认值是1000 2.场景中用户组数设置为:${__javaScript(${TOTAL_TRDS}*0.2),注意这里前

package com.test; import java.io.IOException; import java.util.List; import java.util.concurrent.CyclicBarrier; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.

本篇内容主要讲解的是redis分布式锁,这个在各大厂面试几乎都是必备的,下面结合模拟抢单的场景来使用她:本篇不涉及到的redis环境搭建,快速搭建个人测试环境,这里建议使用docker:本篇内容节点如下: jedis的nx生成锁 如何删除锁 模拟抢单动作(10w个人开抢) jedis的nx生成锁 对于java中想操作redis,好的方式是使用jedis,首先pom中引入依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> &

本篇内容主要讲解的是redis分布式锁,并结合模拟抢单的场景来使用,内容节点如下: jedis的nx生成锁 如何删除锁 模拟抢单动作 1.jedis的nx生成锁 对于分布式锁的生成通常需要注意如下几个方面: 创建锁的策略:redis的普通key一般都允许覆盖,A用户set某个key后,B在set相同的key时同样能成功,如果是锁场景,那就无法知道到底是哪个用户set成功的:这里jedis的setnx方式为我们解决了这个问题,简单原理是:当A用户先set成功了,那B用户set的时候就返回失败,满足

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

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

在测试一些限时秒杀类似的接口时,需要模拟多用户同时一瞬间访问接口,我们这里简单模拟多用户同时访问百度. 1.首先打开Jmeter,在测试计划下添加线程组. 2.在线程组下添加HTTP请求. 3.在HTTP请求下添加察看结果数 4.在HTTP请求下添加聚合报告 5.在线程组下添加集合点,这个时候添加的集合点是在HTTP请求后面的,我们需要把集合点拖到http请求的前面,集合点:顾名思义,就是大家在一起集合的地点,等大家都到了,大家就一起冲啊! 6.添加好集合点后,设置结合点,我们这里设置1000,

背景:在实际的项目中,经常有客户需要做抽奖的活动,大部分的都是注册送产品.送红包这些需求.这都是有直接的利益效果,所以经常会遇见系统被盗刷的情况,每一次遇见这种项目的上线都是绷紧神经,客户又都喜欢在过节的时候上这种活动,有好多次放假前夕都是在解决这种事情,甚至有一次的活动短信接口直接被恶意刷爆了.在这种恶意请求下对系统并发性要求就很高,但是即使做多方面的完善,有一个问题始终得不到根本的解决,那就是奖品池数量的控制,总是会出现超兑,或者一个奖品被多个人兑走的问题.之后尝试了多种及方法,例如:限制I

有时候也好奇,若是老外发个技术文章,会不会到处是有人骂街的?进行人身攻击的?中国人喜欢打击别人,不知道老外是不是也是这个性格?好奇的问一下大家. 往往我们在开发程序.调试程序时,无法模拟多用户同时操作的实际环境下的运行情况. 为了模拟多用户并发操作,我们先写个多线程的例子来充分模拟多用户并发的情况 ; i++)             {                 BaseSequenceManager sequenceManager = new BaseSequenceManager()

一.模拟多用户登录场景 如登录模式如下图所示,登录界面中需要输入:用户名.密码.验证码 用户名以及密码均是固定值,不需要做处理.验证码需要处理一下,可以后台配置成固定值,具体可以找开发咨询. 在此场景中,我们使用JMETER进行参数化设置,完成模拟多用户登录. 1.准备好数据,多个用户名. 新建一个txt文档,里面的数据为一行一个“username,password,rencode”,中间用逗号隔开,逗号要是英文格式的哦. 2.使用JMETER打开录制好的登录内容,如果录制的脚本中在“http请

Jmeter中使用CSV Data Set Config参数化不重复数据执行N遍 要求: 今天要测试上千条数据,且每条数据要求执行多次,(模拟多用户多次抽奖) 1.用户id有175个,且没有任何排序规则: 2.要求175个用户都去请求,每个用户执行3次: (由于自己笔记本性能不佳,只能数量小举例,大家自行增加用户量和循环次数) 设计: 我们通过CSV Data Set Config,在记事本中先写好175个数据,然后直接调用该文本: 然后在http请求中直接引用该值: 整个图见下: 一．准备tx

实现思路 准备两个队列A和B,假设A队列的名称为stock,用于存放商品总库存信息,B队列的名称为users,用于存放抢购成功后的用户信息.每当有用户进行抢购操作时,先从A队列弹出一个元素,如果该元素有值,说明还有剩余库存,此时,将用户信息存入B队列,否则,说明已无库存,应该终止抢购. 代码部分 stock.php 用于设置队列中的库存信息 // 秒杀开始前,将库存放入redis队列中 include_once dirname(__FILE__) . '/RedisUtil.php'; $con

这里记录 Web/Http  模式,模拟多用户并发进行  : 登录,上传数据,退出登录一整套流程.并发的用户量多少,可自定义.这里不介绍录屏的方式,是自己写脚本去执行的. 1.安装loadRunner. 2.在安装目录的bin 文件夹下,找到 LRLauncherApp.exe,双击打开. 下面这个弹框,直接cancel,因为我们不采用录屏的方式,自己写脚本去执行. 3.在左侧,可以看到几个文件列表. vuser_init :执行开头的脚本  :一般写是用户登录(or 录制)过程的脚本 acti

如题,废话少说贴码为上↓ // 初始化redis数据列表 模拟库存50,redis搭建在centos中已开启 public function redisinit(){ $store=50; // 库存50 $redis=$this->redis(); //接入redis $redis->del('goods_store'); // 删除库存列表 $res=$redis->llen('goods_store'); //返回库存长度,这里已经是0 $count=$store-$res; fo

实现原理:利用zookeeper的持久性节点和Watcher机制 具体步骤: 1.创建持久性节点 zkLock 2.在此父节点下创建子节点列表,name按顺序定义 3.Java程序获取该节点下的所有顺序子节点,并且按照从小到大的顺序排列 4.取出最小的节点,如果该节点在所有顺序子节点列表中index等于0,代表成功获取到锁资源 否则将给比当前节点还小的节点注册监听事件,利用Watcher机制动态观察节点的删除事件 5.删除子节点即释放锁资源 具体细节可参考园友文章:https://blog.cs

各位领导好,我从毕业后做了两年Java开发工程师,刚开始都是一些SSM框架的项目,但是由于技术不断更新,微服项目成为必然的趋势,大约在做了1年的SSM框架,之后开始接触微服项目,前后经理过Dubbo和SpringCloud两种框架,接下来我就介绍一下简历上的第一个项目. 首先它是一个基于Springcloud框架的名为“永乐票务”的微服项目,我们项目组负责了大概20多个模块,这个项目期间我自己独立承担的大概八个模块.其实前期我还参加了SSM项目,大致的功能就是支撑永乐票务的系统的功能.所以说真正

Redis存在五种基础类型:字符串(String).队列(List).哈希(Hash).集合(Set).有序集合(Sorted Set).String的出镜率算是最高的.本次列举出String的常用操作. Redis官网:https://redis.io/ 一.字符串(String)介绍 字符串(String)是Redis 中最基本的类型,一个 key 对应着一个 value,可以理解为字典类型,key-value形式.该类型二进制安全的,对应值可以存储任何数据,如图片或者序列化后的对象,对应值

Web压力测试是目前比较流行的话题,利用Web压力测试可以有效地测试一些Web服务器的运行状态和响应时间等等,对于Web服务器的承受力测试是个非常好的手法.Web 压力测试通常是利用一些工具,例如微软的Web Application Stress.Linux下的siege.功能全面的Web-CT等等,这些都是非常优秀的Web压力测试工具. 虽然这些工具给我们测试服务器承受能力带来方便,但是它们的危害却更是惊人,甚至于利用随便一种比较全面的测试工具就可以对一台小型的 Web服务器发动灾难性的拒绝式

一 LoadRunner简介 1.1 Loadrunner介绍 LoadRunner 是 HP Mercury Interactive 用来测试应用程序性能的工具  LoadRunner 通过模拟一个多用户并行工作的环境来对应用程序进行负载测试.通过 使用最少的硬件资源,这些虚拟用户提供一致的.可重复并可度量的负载,像实际用户 一样使用所要测试的应用程序.LoadRunner 深入的报告和图提供了评估应用程序性能所 需的信息. 1.2 Loadrunner 应用程序负载测试   现代的系统体系结