场景:在用户通过支付通道支付完成返回时,发现我收到的处理数据记录中有两条同样的数据记录, 也就是同一笔钱,我数据库中记为了两条一样的记录. tornado端代码 from tornado import gen from tornado.concurrent import run_on_executor class processNetPay(BaseHandler): '''处理指定订单,指定支付请求,返回处理结果 ' 返回包含订单信息与用户信息体 ''' @tornado.web.asynch

1.加锁缺点:降低性能优点:减少代码逻辑复杂度(题主现在这样超过1w条就删数据的逻辑,感觉看起来就点糟糕啊,如果整个系统一复杂,这样的来回写数据,你确定你的逻辑还维护得下去?建议题主梳理一下代码的逻辑流) 2.队列(redis/各类mq等)缺点:引入其他组件,增加系统复杂度,降低稳定性.优点:能够将web的并行逻辑串行,其实和加锁差不多,不过更优雅,并且性能上面也更可控.如果题主的系统的逻辑复杂,推荐采用这种. 建议:php写多你会发现,它的逻辑就是一波流的.在它的逻辑层实现过多的重试,等待,以

一.确定需求 只要做过开发的基本上都有做过订单,只要做过订单的基本上都要涉及生成订单号,可能项目订单号生成规则都不一样,但是大多数规则都是连续增长. 所以假如给你一个这样的需求,在高并发下,以天为单位,生成连续不重复的订单号,比如2017年4月12日有1000条订单,那么当天的订单号是170412001至1704121000,第二天13号又有2000条订单就是170413001至1704132000. 二.实现需求 首先我们建立一个订单表 CREATE TABLE [dbo].[tbOrder]

## 跨域支持 import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration; import org.springframework.web.cors.UrlBasedCorsConfigurationSource; impor

在现实的生产环境中,有可能遇到高并发insert的应用.在此应用时由于堆表(Heap)和聚集表的结构不同导致在高并发的情形下insert效率不尽相同.接下来我会简单的以测试用例来简要说明.并举例说明如果提高聚集表下高并发插入效率. 在测试前我们先简单了解下堆表和聚集表都是如何完成插入操作的. 关于堆表和聚集表的介绍:SQL Server 索引知识-结构,实现 堆表Insert 方式1  a获得第一个IAM页 b 获取与之相关的PFS页,从中找到第一个能容纳Insert数据行大小的数据页 c 如果

本文内容是我在 6 月 23 日参加的深圳 GIAC 技术大会上演讲的文字稿. 观众朋友们,我是来自掌阅的工程师钱文品,掘金小册<Redis 深度历险>的作者.今天我带来的是分享主题是:Redis 在海量数据和高并发下的优化实践.Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生,几乎所有的大中型企业都在使用 Redis 作为缓存数据库,但是对于绝大多数企业来说只会用到它的最基础的 KV 缓存功能,还有很多 Redis 的高级功能可能都未曾认真实践过.今天在这一个小时的时间我会围绕 Redis,

Java生鲜电商平台-生鲜电商高并发下的接口幂等性实现与代码讲解 说明:Java生鲜电商平台-生鲜电商高并发下的接口幂等性实现与代码讲解,实际系统中有很多操作,是不管做多少次,都应该产生一样的效果或返回一样的结果.例如: 前端重复提交选中的数据,应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果. 我们发起一笔付款请求,应该只扣用户账户一次钱,当遇到网络重发或系统bug重发,也应该只扣一次钱: 发送消息,也应该只发一次,同样的短信发给用户,用户会哭的: 创建业务订单,一次业务请求只能创建一个,创建多个就会

1.创建线程 Java中创建线程主要有三种方式: 继承Thread类创建线程类: 定义Thread类的子类,并重写该类的run方法,该run方法的方法体就代表了线程要完成的任务.因此也把run方法称为执行体. 创建Thread子类实例,即创建了线程对象. 调用线程对象的start方法开启该线程. //program--Thread public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated

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

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

问题描述:稿件附件表数据时出现多条重复数据. 介绍: 表:稿件实体Manuscripts (数据库表MANUSCRIPTS),稿件附件实体ManuscriptsAtt(表MANUSCRIPTS_ATT),稿件审核实体:ManuscriptsQuotes 表关系:稿件与稿件附件 一对多:稿件与稿件审核一对多: 代码: 稿件实体 Manuscripts : @Entity@Table(name = "MANUSCRIPTS") public class Manuscripts implem

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

最近遇到多进程共享数据的问题,到网上查了有几篇博客写的蛮好的,记录下来方便以后查看. 一.Python multiprocessing 跨进程对象共享  在mp库当中,跨进程对象共享有三种方式,第一种仅适用于原生机器类型,即python.ctypes当中的类型,这种在mp库的文档当中称为shared memory 方式,即通过共享内存共享对象:另外一种称之为server process , 即有一个服务器进程负责维护所有的对象,而其他进程连接到该进程,通过代理对象操作服务器进程当中的对象:最后一

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

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 <?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

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