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…

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock…

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利…

博主最近在项目中遇到了抢购问题!现在分享下.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     优化方案1:将库存字段number字段设为u…

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数…

超卖问题:在一个很短的时间内,Mysql的数据状态在 取出,比较,提交,或修改中,另外一个进程访问数据导致的超卖问题. 案例: 1.前端没有做限制,如果用户连续点击签到,那么会有多条数据发送到后端,如果数据状态没有来得及完全修改过来,导致用户的签到数据被多次添加. 2.每天签到用户的前3名用户可以获得一张价值100元的优惠券,如果有多名用户在很短的时间内同时签到,那么就会有多发的问题. 一 .使用表锁,解决案例1中的问题 1.1 新建一张用户签到表 DROP TABLE IF EXISTS `c…

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…

这篇文章讲了 1.同步异步概念(消去很多疑惑),同步就是一件事一件事的做:sychronized就是保证线程一个一个的执行. 2.我们需要明白,锁机制有两个层面,一种是代码层次上的,如Java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized ( 线    程级别的).另一个就是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁. 3.常见并发同步案例分析   附原文链接 http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385508.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问…

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…

原文:http://tlzl0526-gmail-com.iteye.com/blog/2378853 在一些高并发的场景中,比如秒杀,抢票,抢购这些场景,都存在对核心资源,商品库存的争夺,控制不好,库存数量可能被减少到负数,出现超卖的情况,或者 产生唯一的一个递增ID,由于web应用部署在多个机器上,简单的同步加锁是无法实现的,给数据库加锁的话,对于高并发,1000/s的并发,数据库可能由行锁变成表锁,性能下降会厉害.那相对而言,redis的分布式锁,相对而言,是个很好的选择,redis官方推…

1. Java线程的创建方式 (1)继承thread类 thread类本质是实现了runnable接口的一个实例,代表线程的一个实例.启动线程的方式start方法.start是一个本地方法,执行后,执行run方法的代码. (2)实现runnable接口 如果自己的类已经继承了别的类,就不能继承thread类.只能实现runnable接口. (3)实现callable接口 有返回值的任务必须实现callable接口,无返回值的任务必须实现runnable接口.执行callable接口后,可以获取一…

尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能. 用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销. 优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化). 优化数据库结构,多做索引,提高查询效率. 统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能. 能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示). 解决以上问题后,使用服务器集…

写在前面 之前,我们在<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!>一文中,详细讲解了高并发秒杀系统的架构设计,其中,我们介绍了可以使用Redis存储秒杀商品的库存数量.很多小伙伴看完后,觉得一头雾水,看完是看完了,那如何实现呢?今天,我们就一起来看看Redis是如何助力高并发秒杀系统的! 有关高并发秒杀系统的架构设计,小伙伴们可以关注 冰河技术 公众号,查看<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!>一文. 秒杀业务 在电商领域,存在着典型的秒杀…

package com.example.redisdistlock.controller; import com.example.redisdistlock.util.RedisUtil; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.re…

15套Java架构师详情 * { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { background-color: #006; color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  clo…

此教程不涉及整合spring整合redis,可另行查阅资料教程. 代码: RedisLock package com.cashloan.analytics.utils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.Re…

疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列之15 [博客园总入口 ] 前言 前言 疯狂创客圈(笔者尼恩创建的高并发研习社群)Springcloud 高并发系列文章,将为大家介绍三个版本的 高并发秒杀: 一.版本1 :springcloud + zookeeper 秒杀 二.版本2 :springcloud + redis 分布式锁秒杀 三.版本3 :springcloud + Nginx + Lua 高性能版本秒杀 以及有关Springcloud 几篇核心.重要的文章: 一.S…

高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求.高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等.响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时 间.吞吐量:单位时间内处理的请求数量.QPS:每秒响应请求数.在互联网…

转载:https://blog.csdn.net/icangfeng/article/details/81201575 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…

以下引用大神的: 测试项目: https://github.com/14251104246/redis-demo.git 准备 使用docker-compose命令启动redis服务器(可以用其他方式启动) idea启动测试项目 jmeter测试脚本 高并发秒杀-重现超卖问题.jmx 高并发秒杀-有事务方式减少库存.jmx 重现秒杀时出现的超卖问题 核心测试代码如下: /** * 用于测试redis秒杀 */ @RestController @RequestMapping("/api/spike…

Java高并发秒杀API之Service层 第1章 秒杀业务接口设计与实现 1.1service层开发之前的说明 开始Service层的编码之前,我们首先需要进行Dao层编码之后的思考:在Dao层我们只完成了针对表的相关操作包括写了接口方法和映射文件中的sql语句,并没有编写逻辑的代码,例如对多个Dao层方法的拼接,当我们用户成功秒杀商品时我们需要进行商品的减库存操作(调用SeckillDao接口)和增加用户明细(调用SuccessKilledDao接口),这些逻辑我们都需要在Service层完…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/super_runman/article/details/53037151 在秒杀.抢火车票等地方,我们通常用遇到这样高并发的问题,下面我提供了四种解决方案: 1.使用文件锁   $fp = fopen("order.lock", "r");   if(flock($fp,LOCK_EX)){   //..处理订单的代码   flock($fp,LOCK_UN);  …

高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌.对于业务分析,首先是有效请求和无效请求,有效请求是指真实的需求,而无效请求则是虚假的抢购请求. 有效请求和无效请求 无效请求有很多种类,比如通过脚本连续刷新网站首页,使得网站频繁访问数据库和其他资源,造成性能持续下降,还有一些为了得到抢购商品,使用刷票软件…

* { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.S…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法. 一.业务场景 业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下: (1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元 (2)业务层实…

https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/details/85096418 https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/list/2?          -good blog 需求由来 1.Redis高并发的问题 Redis缓存的高性能有目共睹,应用的场景也是非常广泛,但是在高并发的场景下,也会出现问题:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争. 这里的并发指的是多个redis的client同…

高并发解决方案--负载均衡(HTTP,DNS,反向代理服务器)(解决大流量,高并发) 一.总结 1.什么是负载均衡:当一台服务器的性能达到极限时,我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能.那么,在服务器集群中,需要有一台服务器充当调度者的角色,用户的所有请求都会首先由它接收,调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理. 2.负载均衡三种方式: HTTP重定向实现负载均衡(调度者将处理消息的服务器的ip地址封装在http响应信息的头部):当用户向服务器发起请求时,请求首先…

* { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat…

15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat. Spring.MongoDB.ZeroMQ.Git.Nosql.Jvm.Mecached.Netty.Nio.Mina.性能调优.高并发.…

这是java高并发系列第17篇. 本文主要内容: 介绍CyclicBarrier 6个示例介绍CyclicBarrier的使用 对比CyclicBarrier和CountDownLatch CyclicBarrier简介 CyclicBarrier通常称为循环屏障.它和CountDownLatch很相似,都可以使线程先等待然后再执行.不过CountDownLatch是使一批线程等待另一批线程执行完后再执行:而CyclicBarrier只是使等待的线程达到一定数目后再让它们继续执行.故而Cycli…