秒杀场景下MySQL的低效（转）

【秒杀场景下MySQL的低效（转）】的更多相关文章

秒杀场景下MySQL的低效（转）

秒杀场景下MySQL的低效 2016-01-14 17:12 178人阅读评论(0) 收藏举报最近业务试水电商,接了一个秒杀的活.之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀,讨论电商,这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了. ps:进入正文前先说一点个人感受,之前看淘宝的ppt感觉都懂了,等到自己出解决方案的时候发现还是有很多想不到的地方其实都没懂,再次验证了“细节是魔鬼”的理论.并且一个人的能力有限,只有大家一起讨论才能想的更周全,更细致.好了,闲话少说,下面进入正文. 一.秒杀带来了什么? 秒杀…

【转载】秒杀场景下MySQL的低效原因和改进以及Redis的处理

分享的PPT在如下网址: http://www.doc88.com/p-4199037770087.html 秒杀场景下mysql的低效原因和改进另外有一个篇文章是针对以上内容的总结: http://blog.csdn.net/jiao_fuyou/article/details/15504777 淘宝给出来两个改进方法请求排队:如果请求一股脑的涌入数据库,势必会由于争抢资源造成性能下降,通过排队,让请求从混沌到有序,从而避免数据库在协调大量请求时过载.请求合并:甲买了一个商品,乙也买了同一…

不同场景下 MySQL 的迁移方案

一目录一目录二为什么要迁移三 MySQL 迁移方案概览四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一一主一从结构迁移从库 4.2 场景二一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五双主结构跨机房迁移 4.6 场景六多实例跨机房迁移五注意事项六技巧七总结二为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作.迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续…

[问题][已解决] 并发场景下 "mysql: too many connections" 原因

问题出现是这样的,用node写爬虫, 之前每条数据都是await插入,并且是阻塞的,后来改成了非阻塞,可以并行插入操作,结果一直找不到原因. 后来在日志中找到了 too many connections,分析如下: 用nodejs写爬虫的时候,使用了类似这样的函数 let conn = null; try{ conn = await pool.getConnection(); await conn.begin() let rst = await .conn.query('xxxx',params…

akka设计模式系列-akka在秒杀场景的应用

本博客讨论一下akka在秒杀场景下的应用,提出自己的见解,只做抛砖引玉,大神勿喷.秒杀活动涉及到前中后台各个阶段,为了说明问题,我们简化场景,只研究akka在后台如何处理秒杀业务. 秒杀活动所谓的秒杀活动,简单点来说,就是把某个稀缺商品或促销商品,挂到页面,供大量客户抢购.这里有两个关键点,商品数量不多,客户量非常大或抢购流量非常大.客户量或抢购流量往往意味着并发量非常大,容易给服务器造成很大的瞬时压力. 同样,为了简化问题,我们把秒杀活动中的概念也进行简化,分为库存和抢购请求.库存:待抢购商…

【转】MySQL乐观锁在分布式场景下的实践

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…

MySQL乐观锁在分布式场景下的实践

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…

【转】记录PHP、MySQL在高并发场景下产生的一次事故

看了一篇网友日志,感觉工作中值得借鉴,原文如下: 事故描述在一次项目中,上线了一新功能之后,陆陆续续的有客服向我们反应,有用户的个别道具数量高达42亿,但是当时一直没有到证据表示这是,确实存在,并且直觉告诉我们,这是不可能的,就一直没有在意,直到后来真的发现了一个用户确实是42亿,当时我们整个公司都震惊了,如果有大量用户是这样的情况,公司要亏损几十万,我们的老大告诉我们,肯定是什么地方数据溢出的,最后我们一帮人,疯了似的查代码,发现…… 如果按照正常的程序逻辑走下去,代码是完全没问题,但是我发…

MySQL金融应用场景下跨数据中心的MGR架构方案（2）

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 如何在多个数据中心部署多套MGR集群,并实现故障快速切换. 上篇文章介绍了如何在多数据中心部署多套MGR集群,并构建集群间的复制通道.这样一旦主AZ不可用时,在校验完数据后,就可以切换到备用AZ的MGR集群,非常方便. 本文我们继续深入介绍如何利用 Async Replication Auto failover 实现故障自动转移的. 1.什么是Async Replication Auto failover 从MySQL…

MySQL金融应用场景下跨数据中心的MGR架构方案（1）

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 0. 内容提纲运行环境部署MGR A&B 部署MGR A.B之间的复制通道几个注意事项如何在多个数据中心部署多套MySQL MGR集群以便快速切换. 在金融应用场景下,经常会要求在同城多中心部署高可用数据库架构,以期实现在发生故障时能达到快速切换的目标. 在同一个数据中心内,可以部署MGR集群,就可以实现快速灵活切换. 而即便是在同城,跨数据中心时,网络条件好的话,延迟可能也在 1ms 之内.这种网络条件下,如…

秒杀应用的MySQL数据库优化

关于秒杀随着双11活动的不断发展,小米饥饿营销模式的兴起,“秒杀”已经成为一个热点词汇.在一些活动中,热销商品会以惊人的速度售罄,比如最近本人在抢购美图M4手机,12点开卖,1分钟之内就被售罄. 秒杀的实现对于关注数据库的本人来说,更关心的是如何高效的实现秒杀应用.之前淘宝在2013年的数据库大会上分享过他们的秒杀方案,修改MySQL数据库源码来实现高效的秒杀应用.但是,那篇分享过于高大上,没有给出具体的实现过程.另外,从其他渠道打听到的是这个方案并没有在生产环境上线,不知道有没有其他知道内…

单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,…

【转】单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道 | 高可用架构

此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Monty Widenius写了最初的版本,…

[转载] 单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道 | 高可用架构

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=209406532&idx=1&sn=2e9b0cc02bdd4a02f7fd81fb2a7d78e3&scene=1&key=0acd51d81cb052bce4ec2a825666e97fe7d6e1072fb7d813361771645e9403309eb1af025691162c663b60ea990c3781&ascene=0&…

亿级流量场景下，大型架构设计实现【2】---storm篇

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

亿级流量场景下，大型缓存架构设计实现【1】---redis篇

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做…

centos7下mysql半同步复制原理安装测试详解

原理简介: 在MySQL5.5之前,MySQL的复制其实都是异步复制(见下图),主库和从库的数据之间存在一定的延迟,这样存在一个隐患:当在主库上写入一个事务并提交成功,而从库尚未得到主库推送的BinLog日志时,恰好主库宕机了,例如主库可能因磁盘损坏.内存故障等造成主库上该事务Binlog丢失,此时从库就可能损失这个事务,从而造成主从不一致. 为了解决这个问题,从MySQL5.5开始引入了半同步复制机制(Semi_synchronous Replication).为了保证主库上的每一个Bi…

了解下Mysql的间隙锁及产生的原因

什么是间隙锁当我们用范围条件而不是相等条件检索数据,并请求共享或排他锁时,InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁:对于键值在条件范围内但不存在的记录,叫做“间隙(GAP)”,InnoDB也会对这个“间隙”加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁(NEXT-KEY)锁.危害因为Query执行过程中通过范围查找的话,他会锁定整个范围内所有的索引键值,即使这个键值并不存在.间隙锁有一个比较致命的弱点,就是当锁定一个范围键值之后,即使某些不存在的键值也会被无辜的锁定,而造成在锁定的时候无法插入锁定值…

单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道 | 高可用架构

015-08-09 杨尚刚高可用架构此文是根据杨尚刚在[QCON高可用架构群]中,针对MySQL在单表海量记录等场景下,业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成,转发请注明出处. 杨尚刚,美图公司数据库高级DBA,负责美图后端数据存储平台建设和架构设计.前新浪高级数据库工程师,负责新浪微博核心数据库架构改造优化,以及数据库相关的服务器存储选型设计. 前言 MySQL数据库大家应该都很熟悉,而且随着前几年的阿里的去IOE,MySQL逐渐引起更多人的重视. MySQL历史 1979年,Mo…

Linux - centos7 下 MySQL(mariadb) 和主从复制

目录 Linux - centos7 下 MySQL(mariadb) 和主从复制 MySQL(mariadb) 安装MySQL(mariadb) 配置数据库的中文支持在远程用 mysql客户端去连接服务端,方式有哪些配置mysql支持远程连接的sql语句数据库备份与恢复 MYSQL主从复制 master主库配置 mariadb从库的操作 Linux - centos7 下 MySQL(mariadb) 和主从复制 MySQL(mariadb) MariaDB数据库管理系统是MySQL…

超大规模商用 K8s 场景下，阿里巴巴如何动态解决容器资源的按需分配问题？

作者 | 张晓宇(衷源) 阿里云容器平台技术专家关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1010",可获取本文 PPT. 导读:资源利用率一直是很多平台管理和研发人员关心的话题.本文作者通过阿里巴巴容器平台团队在这一领域的工作实践,整理出了一套资源利用提升的方案,希望能够带给大家带来一些讨论和思考. 引言不知道大家有没有过这样的经历:当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢? 这很难说.由于 Kubernetes 自己的…

【高并发】亿级流量场景下如何为HTTP接口限流？看完我懂了！！

写在前面在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[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!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你…

Linux系统环境下MySQL数据库源代码的安装

Linux系统环境下MySQL数据库源代码的安装基本环境:CentOS Linux release 7.8.2003 (Core).MySQL5.6 一. 安装环境准备若要在Linux系统下进行Mysql源码安装,需要检查系统是否具备编译源码的工具和库:gcc. gcc-c++.cmake,为方便后期MySQL使用,还可安装以下工具:.ncurses-devel.perl."Development tools" "Desktop Platform Develop…

Alibaba高并发业务秒杀系统落地实战文档，已实践某大型秒杀场景

前言: 高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验.原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时.CPU load升高.GC频繁.死锁.大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进.我们知道,高并发代表着大流量,高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案,从而抵抗巨大流量的冲击,带给用户更好的使用体验.这些方案好似能操纵流量,让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理. 究竟什么样的系统算是高并发系统?今天,我们就一起看看阿里P9技术大佬的高…

【分布式锁的演化】“超卖场景”，MySQL分布式锁篇

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…

面试官：如何在分布式场景下生成全局唯一 ID？

在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号.分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点: 全局唯一:这是最基本的要求,不能重复: 递增:有些特殊场景是必须递增的,比如事务版本号,后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID :有些场景递增比不递增要好,因为递增有利于数据库索引的性能: 高可用:如果是生成唯一 ID 的系统或服务,那么一定会有大量的调用,那么保证其…