利用redis的单线程特性 setnx       (SET if Not eXists) 命令在指定的 key 不存在时,为 key 设置指定的值. getset 自动将key对应到value并且返回原来key对应的value.如果key存在但是对应的value不是字符串,就返回错误.   redis控制秒杀逻辑   场景 假设10000用户抢10件商品 key 为 kill_goods_id value 为 时间戳+过期时间(N秒) 1484567899   加锁 (返回bool值) 1.

导读 前二天我写了一篇,Redis高级项目实战(点我直达),SpringBoot整合Redis附源码(点我直达),今天我们来做一下Redis秒杀系统的设计.当然啦,Redis基础知识还不过关的,先去加强下自身内功,然后在回来看这篇,Redis基础知识(点我直达).为啥写这个微信抢红包项目呢,公司0202年08月22日,公司周年庆,抢了100多红包

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方式一:使用DECR减库存 /** * 外卡进入减库存 * @param competitionQuarterInDTO * @return */@Overridepublic int otherCardEnter(CompetitionQuarterInDTO competitionQuarterInDTO) throws IOL8ServiceException, IOL8CommonException { if(NumberUtils.isNumberNull(competitionQua

1.使用watch,采用乐观锁 2.不使用悲观锁,因为等待时间非常长,响应慢 3.不使用队列,因为并发量会让队列内存瞬间升高 测试代码: import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import redis.clients.jedis.Jedis; /** * redis测试抢购 * * @author 10255_000 * */ public class RedisTe

用Redis轻松实现秒杀系统 秒杀系统的架构设计 秒杀系统,是典型的短时大量突发访问类问题.对这类问题,有三种优化性能的思路: 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理 用上这三招,不论秒杀时负载多大,都能轻松应对.更好的是,Redis能够满足上述三点.因此,用Redis就能轻松实现秒杀系统. 用我这个方案,无论是电商平台特价秒杀,12306火车票秒杀,都不是事:) 下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题: 写入内存而不是写入硬盘 传统硬盘的读写性能是

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

啥都不说了,看代码 前台: 包括开始和结束的秒杀时间,倒计时插件,统一看一遍再去写代码,思路会更清晰. js文件引入一个.min.js和一个插件js(在下面,自己复制吧) // JavaScript Document $(function(){ //计算内容上下padding reContPadding({main:"#main",header:"#header",footer:"#footer"}); function reContPaddin

我们再使用redis做秒杀程序的时候,解决超卖问题,是重中之重.以下是一个思路. 用上述思路去做的话,我们再用户点击秒杀的时候,只需要检测,kucun_count中是否能pop出数据,如果能pop出来则证明还有库存,且秒杀成功.而且pop是原子性的,即使很高的并发, 同时有很多用户访问,也是排队一个一个解决(并行转串行). 这样的话,就解决了超卖的问题.至于存入磁盘,我的上一篇文章中有介绍.有需要的朋友可以去看. 这是一个思路,具体的秒杀程序应该还有很多细节需要完善,但是核心问题已经解决了哈.

Redis的持久化方式主要有2种:RDB和AOF,但各有不足,同时Redis没有SQL支持,Redis本身提供的命令不足以实现大多数SQL查询需求,对后期运营的分析需求支撑不足.此外,对于游戏来说,活跃玩家只占总玩家的很少一部分,所以冷热数据分离也很有必要.因此我觉得Redis最好的持久化方案是备份到MySql之类的关系型数据库中,Redis本身只作为一个内存缓存系统使用. 启动过程:从数据库里面把修改时间在过期时间内的记录(热数据)全部读取写入到Redis中,并设置过期时间. 读取过程:先读R

$redis = new Redis(); $redis->connect("127.0.0.1", "6379"); $redis->select(1); //抢购成功列表 //var_dump($redis->lrange("miaosha",0,100));die; $redis->flushdb(); //第一步,先加商品库存加入列 //设置库存数量 $goods_number =100; //将100件商品存入r

东西不多卖 秒杀系统需要保证东西不多卖,关键是在多个客户端对库存进行减操作时,必须加锁.Redis中的Watch刚好可以实现一点.首先我们需要获取当前库存,只有库存中的食物小于购物车的数目才能对库存进行减.在高并发的情况下会出现某时刻查询库存够的,但下一时刻另外一个线程下单了,对库存进行减操作,刚好小于上个线程的购物车数目.照理现在的状态是不能下单成功的,因为库存已经不够了,但上一线程仍然认为数量还够,对库存进行减操作,从而导致库存出现负数的情况.如何避免? Redis 中的watch可以在事务

系统需要生成根据业务类型生成流水号,每天从1开始生成,第二天会清零继续从0开始,流水号格式为: bizCode + date + incr  如:TT-2017112300001. 思路:利用Redis Incr 生成序列号,使用日期加业务编码作为组合Key,这样保证第二天生成的序列号又是从1开始. 由于我们业务量不是很大,这里在生成序列号之前先判断一下当前key是否存在,若不存在,设置此key过期时间为当天晚上23:59:59,避免生成很多过期的key. 整体设计流程思路如下: 关键代码如下:

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 程序员‍‍的上下文是什么? 很多时候一大部分编程开发的人员都只是关注于功能的实现,只要自己把这部分需求写完就可以了,有点像被动的交作业.这样的问题一方面是由于很多新人还不了解程序员的职业发展,还有一部分是对于编程开发只是工作并非兴趣.但在程序员的发展来看,如果不能很好的处理上文(产品),下文(测试),在这样不能很好的了解业务和产品发展,也不能编写出很有体系结构的代码,日久天长,1到

思路:点赞.取消点赞 --> Redis --> (每两个小时)存到数据库(MySQL),所以就相当于每次查询或者存储都需要先经过Redis,而查询的目的是为了判断用户的点赞状态(已点赞or未点赞),并不是传递给前端. Redis数据库中需要有的字段: 被点赞作品的id. 点赞人员的id. 点赞状态(已点赞or未点赞) 采用的Redis存储结构为Hash,因为 Hash 里的数据都是存在一个键里,可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出.这个键里面的数据还可以存成键值对的形式,方便存入点赞

传统分页一般分页做缓存都是直接查找出来,按页放到缓存里,但是这种缓存方式有很多缺点.如缓存不能及时更新,一旦数据有变化,所有的之前的分页缓存都失效了.比如像微博这样的场景,微博下面现在有一个顶次数的排序.这个用传统的分页方式很难应对. Redis缓存分页1.数据以ID为key缓存到Redis里:2.把数据ID和排序打分存到Redis的skip list,即zset里:3.当查找数据时,先从Redis里的skip list取出对应的分页数据,得到ID列表.4.用multi get从redis上一次

用redis的排序集合类型  sortset()实现排行榜 zadd();添加 ZREVRANGE();查看

Redis性能分析有几个大的方向.分别是 (1)基准对比 (2)配置优化 (3)数据持久化 (4)键值优化 (5)缓存淘汰 (6)Redis集群 基准对比 在没有业务实例运行的情况下,在服务器上通过测试Redis 实例的基准性能来对比有实例运行情况下的redis性能.通过以下步骤来判断Redis实例是否变慢: 1.为避免业务服务器到 Redis 服务器之间的网络延迟,可以直接在 Redis 服务器测试实例的延迟 ​ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --intrins

前言 首先,要明确一点,高并发场景下系统的瓶颈出现在哪里,其实主要就是数据库,那么就要想办法为数据库做层层防护,减轻数据库的压力. 一.简单图示 我用一个比较简单直观的图来表达大概的处理思路 二.生产环境中秒杀抢购的解决方案 ####1.前端 #####1).动静分离,将静态资源放到第三方云服务中进行CDN加速,减轻秒杀时的带宽压力,比如阿里云.七牛云等等. 实践证明,CDN加速的效果十分明显,对于一些响应不是很快的网站而言,静态资源做了CDN加速后会变得很快,前后响应速度截然不同,是生产中必不

https://www.qcloud.com/community/article/222 宋增宽,腾讯工程师,16年毕业加入腾讯,从事海量服务后台设计与研发工作,现在负责QQ群后台等项目,喜欢研究技术,并思考技术演变,专注于高并发业务架构的设计与性能优化.下半年利用空余时间研究和分析了部分Redis源码,本文从网络模型.数据结构和内存管理.持久化和多机协作四个角度对redis的设计思路进行了分析,若有不正确之处,希望各路大神指出. Redis是业界普遍应用的缓存组件,研究一个组件框架,最直观的办

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/106.html?1455867541 一.解决主从复制问题 当使用Redis作为存储引擎的时候,并且使用Redis​读写分离,从机作为读的情况,从机宕机或者和主机断开连接都需要重新连接主机,重新连接主机都会触发全量的主从复制,这时候主机会生成内存快照,主机依然可以对外提供服务,但是作为读的从机,就无法提供对外服务了,如果数据量大,恢复的时间会相当的长.为了解决Redis主