前言 之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发. 单体应用锁的局限性 在进入实战之前简单和大家粗略聊一下互联网系统中的架构演进. 在互联网系统发展之初,消耗资源比较小,用户量也比较小,我们只部署一个tomcat应用就可以满足需求.一个tomcat我们可以看做是一个jvm的进程,当大量的请求并发到达系统时,所有的请求都落在这唯一的一个tomcat上…

一 引言--为什么mysql提供了锁 最近看到了mysql有行锁和表锁两个概念,越想越疑惑.为什么mysql要提供锁机制,而且这种机制不是一个摆设,还有很多人在用.在现代数据库里几乎有事务机制,acid的机制应该能解决并发调度的问题了,为什么还要主动加锁呢? 后来看到一篇文章,“防止更新丢失,并不能单靠数据库事务控制器来解决,需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决”.瞬间,世界观都崩塌了.非常不敢相信,于是自己写了代码检验一下. 数据库表是这样的.用count字段来做100次累加. 为了保证…

案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version”…

mysql锁能在并发情况下的mysql进行更好的优化 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级,这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低.行级锁:开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高.页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间:会出现死锁:锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般. 由于InnoDB预设是Row-Level Lock,所以只有「明确」的指定主键,MySQL才会执行Row…

本案例主要讲解Redis实现分布式锁的两种实现方式:Jedis实现.Redisson实现.网上关于这方面讲解太多了,Van自认为文笔没他们好,还是用示例代码说明. 一.jedis 实现 该方案只考虑Redis单机部署的场景 1.1 加锁 1.1.1 原理 jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time) key: 使用key来当锁,因为key是唯一的; value: 我传的是唯一值(UUID),很多童鞋…

redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在…

基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了. 本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案.我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的,有一次,运营做了一个飞天茅台的抢购活动,库存100瓶,但是却超卖了100瓶!要知道,这个地球上飞天茅台的稀缺性啊!!! 事故定为P0级重大事故...只能坦然接受.整个项目组被扣绩效了~~事故发生后,CTO指名点姓让我带头冲锋来处理. 好吧,冲~ 事故现场 经过一番了解后,得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况…

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL…

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL…

Reference:  http://blog.ruaby.com/?p=256 并发事务处理带来的问题? 相对于串行处理来说,并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率,提高数据库系统的事务吞吐量,从而可以支持更多的用户.但并发事务处理也会带来一些问题,主要包括以下几种情况: 更新丢失(ost Update):当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在,就会发生丢失更新问题--最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新.例如,两个编辑人员制作了同一文…

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D…

原文 :https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/90036180 乐观锁 乐观锁就是在修改时,带上version版本号.这样如果试图修改已被别人修改过的数据时,会抛出异常.在一定程度上,也可以作为防超卖的一种处理方法.我们来看一下. 我们在Goods的entity类上,加上这个字段. @Version private Long version; @Transactional public synchronized void mu…

处理库存超卖的情况前,先了解下什么是乐观锁和悲观锁,下面的几篇博客已经介绍的比较详细了,我就不在赘述其原理了 [MySQL]悲观锁&乐观锁 对mysql乐观锁.悲观锁.共享锁.排它锁.行锁.表锁概念的理解 下面开始介绍悲观锁在实际中的应用了 //下订单 .......... try { M()->startTrans(); //判断商品是否有赠品 $give_gift=$ob->getGiveGoods($sku_nos); if(!empty($give_gift)){ $this-…

在秒杀系统设计中,超卖是一个经典.常见的问题,任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难点. 1 超卖问题描述 在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常. 问题:当商品A一共有库存15件,用户甲先下单10件,用户乙下单8件,这时候库存只能满足一个人下单成功,如果两个人同时提交,就出现了超卖的问题. 可以采用多种方式解决超卖问题.使用synchroniz…

背景: 本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错. 这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑: 正文: [先select后update] beginTranse(开启事务) try{     $result = $dbca->query('select amount from s_st…

抢购场景完全靠数据库来扛,压力是非常大的,我们在最近的一次抢购活动改版中,采用了redis队列+mysql事务控制的方案,画了个简单的流程图: 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程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制…

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程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: beginTr…

订单超卖问题是涉及到库存项目的重中之重,这里我总结一下常用的方法 1.简单处理[update & select 合并](乐观锁) beginTranse(开启事务)$num = 1; try{ $dbca->query('update s_store set amount = amount - $num where amount>=$num and postID = 12345'); }catch($e Exception){ rollBack(回滚) } commit(提交事务) 还…

在日常开发中,尤其是业务开发,少不了利用 Java 对数据库进行基本的增删改查等数据操作,这也是 Java 工程师的必备技能之一.做好数据操作,不仅仅需要对 Java 语言相关框架的掌握,更需要对各种数据库自身体系结构的理解.今天这一讲,作为补充 Java 面试考察知识点的完整性,关于数据库的应用和细节还需要在实践中深入学习. 今天我要问你的问题是,谈谈 MySQL 支持的事务隔离级别,以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景? 典型回答 所谓隔离级别(Isolation Level),就是在数据库事…

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程序员头疼的问题,这同时也是 最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: begin…

本人免费整理了Java高级资料,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G,需要自己领取.传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 俗话说金三银四,不管是为了升职加薪还是打算换个环境,现在正是广大程序员们的跳槽季,IT行业正暗流涌动腥风血雨,互联网寒冬似乎并没有过去,很多企业依然在裁员,还有部分企业光明正大的实行着"996"…

在日常开发中,尤其是业务开发,少不了利用 Java 对数据库进行基本的增删改查等数据操作,这也是 Java 工程师的必备技能之一.做好数据操作,不仅仅需要对 Java 语言相关框架的掌握,更需要对各种数据库自身体系结构的理解.今天这一讲,作为补充 Java 面试考察知识点的完整性,关于数据库的应用和细节还需要在实践中深入学习.今天我要问你的问题是,谈谈 MySQL 支持的事务隔离级别,以及悲观锁和乐观锁的原理和应用场景?典型回答所谓隔离级别(Isolation Level),就是在数据库事务中,…

商品详情页面的静态化,varnish加速,秒杀商品库独立部署服务器这种就略过不讲了.只讨论库存部分的优化 mysql配置层面的优化可以参考我的这篇文章 <关于mysql innodb引擎性能优化的一点心得> 重点设计在数据库层面. 2张表: 第一张:判重表(buy_record),该用户有没秒杀过该商品 字段: id, uid, goods_id, addtime 第二张表:商品表 goods 字段: goods_id   goods_num 方案1: start transaction; s…

问题导读:1.zookeeper如何实现分布式锁?2.什么是羊群效应?3.zookeeper如何释放锁? 在zookeeper应用场景有关于分布式集群配置文件同步问题的描述,设想一下如果有100台机器同时对同一台机器上某个文件进行修改,如何才能保证文本不会被写乱,这就是最简单的分布式锁,本文介绍利用zk实现分布式锁.下面是写锁的实现步骤 分布式写锁create一个PERSISTENT类型的znode,/Locks/write_lock 客户端创建SEQUENCE|EPHEMERAL类型的znod…

问题 (1)什么是分布式锁? (2)为什么需要分布式锁? (3)mysql如何实现分布式锁? (4)mysql分布式锁的优点和缺点? 简介 随着并发量的不断增加,单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化,这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用,我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案,今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式线程安全. 基础知识 mysql中提供了两个函数--get_lock('key', timeout…

分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式.如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要通过一些互斥手段来防止彼此之间的干扰,以保证一致性,在这种情况下,就需要使用分布式锁了. 在平时的实际项目开发中,我们往往很少会去在意分布式锁,而是依赖于关系型数据库固有的排他性来实现不同进程之间的互斥,但大型分布式系统的性能瓶颈往往集中在数据库操作上.本文我们来看看ZooKeeper如何实现分布式锁,主要讲解排他锁和共享锁两类分布式锁. 排他锁…

一.概念上的区别 乐观锁( Optimistic Locking):顾名思义,对加锁持有一种乐观的态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"的认为加锁一定会成功的,在最后一步更新数据的时候再进行加锁. 悲观锁(Pessimistic Lock):正如其名字一样,悲观锁对数据加锁持有一种悲观的态度.因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机…

悲观锁 悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁. 悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作. Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现,每次线程要修改数据时都先获得锁,保证同一时刻只有一个线程能操作数据,其他线程则会被block. 乐观锁 乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时…

悲观锁与乐观锁是人们定义出来的概念,你可以理解为一种思想,是处理并发资源的常用手段. 不要把他们与mysql中提供的锁机制(表锁,行锁,排他锁,共享锁)混为一谈. 一.悲观锁 顾名思义,就是对于数据的处理持悲观态度,总认为会发生并发冲突,获取和修改数据时,别人会修改数据.所以在整个数据处理过程中,需要将数据锁定. 悲观锁的实现,通常依靠数据库提供的锁机制实现,比如mysql的排他锁,select .... for update来实现悲观锁. 例子:商品秒杀过程中,库存数量的减少,避免出现超卖的情…

起因:项目中要做预约功能,首先每天的余票都是有上限的,自然不能出现超卖的情况 基于我们项目是单体分布式的springcloud部署,我想了下 第一种方法,直接mysql加行锁,要update这条库存数据时,在数据库表层面加上行锁,直接禁止其他线程读写,就确保了这条库存数据是被单线程操作的,不会出现超卖 第二种方法,把库存数据放Redis,需要update时对缓存数据加锁,也能保证该条库存数据被单线程操作 第三种方法,是最简单的方法,代码实现悲观锁,也是最不专业的方法,就是在最终修改库存的方法添加…