这版秒杀只是解决瞬间访问过高服务器压力过大,请求速度变慢,大大消耗服务器性能的问题. 主要就是在高并发秒杀的场景下,很多人访问时并没有拿到锁,所以直接跳过了.这样就处理了多线程并发问题的同时也保证了服务器的性能的稳定. 接下来我们使用redis的分布式锁来进行枷锁处理: 我们可以在进入下单的方法后将核心的方法加锁,然后离开后进行解锁 主要三步: 加锁 核心方法 解锁 首页分布式加锁解锁工具类: @Component public class RedisLock { private static

转载:http://blog.5ibc.net/p/28883.html 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢

业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢,根据基本的线程知识,可以不加思索的想到下面的一些方法: 1.秒杀在技术层面的抽象应该就是一个方法,在这个方法里可能的操作是将商品库存-1,将商品加入用户的购物车等等,在不考虑缓存的情况下应该是

分布式锁的简单实现代码: 需要的jar包: jedis-2.9.0.jar. commons-pool2-2.4.2.jar import java.util.List; import java.util.UUID; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.Transaction; import redis.clients.jedis.ex

转载:http://blog.csdn.net/u010359884/article/details/50310387 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才

一.使用分布式锁要满足的几个条件: 系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现) 共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源.没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争) 二.应用的场景例子 管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis[多台tomcat服务器访问一台redis]+mysql[多台tomcat服务器访问一台服务器上的m

1. Zookeeper简述 我们要了解一样技术,首先应该要到它的官网,因为官网的信息一般都是最准确的,如下图是Zookeeper官网对它的介绍. 从官网的介绍中,可以总结出,Zookeeper是一个集中式服务,它能够实现高度可靠的分布式协调,可用于开发和维护开源服务器. 除了官网的解释外,我的观点是还可以这样理解.它也相当于是一个数据库,具有数据同步和选举功能,能够用来存储一些信息,可用于解决大数据集群的单点故障问题.Zookeeper有leader和follow两种角色,当leader的节点

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

https://blog.csdn.net/lmb55/article/details/78266905

1 场景描述 在分布式应用, 往往存在多个进程提供同一服务. 这些进程有可能在相同的机器上, 也有可能分布在不同的机器上. 如果这些进程共享了一些资源, 可能就需要分布式锁来锁定对这些资源的访问. 2 思路 进程需要访问共享数据时, 就在"/locks"节点下创建一个sequence类型的子节点, 称为thisPath. 当thisPath在所有子节点中最小时, 说明该进程获得了锁. 进程获得锁之后, 就可以访问共享资源了. 访问完成后, 需要将thisPath删除. 锁由新的最小的子

假设订单下发, 采用单机每分钟从订单OrderEntry接口表中抓100单, 接入订单oms系统中. 由于双十一期间, 订单量激增, 导致订单单机每分钟100单造成, 订单积压. 所以采用多节点多线程处理三方商家的订单接入系统. 流程图: 如图所示: 采用多节点, 多线程, 使用curator操作zk的方式实现, 订单的下发. 以前的方式每分钟下发100单, 之后采用现在的方式可以每分钟2000单, 大大增加系统的订单下发的处理速度, 系统的吞吐量, 提高了效率. 1 操作zookeeper的工

摘要:本文要实现的是一种使用redis来实现分布式锁. 1.分布式锁 分布式锁在是一种用来安全访问分式式机器上变量的安全方案,一般用在全局id生成,秒杀系统,全局变量共享.分布式事务等.一般会有两种实现方案,一种是悲观锁的实现,一种是乐观锁的实现.悲观锁的并发性能差,但是能保证不会发生脏数据的可能性小一点. 2.Redis命令介绍使用Redis实现分布式锁,有两个重要函数需要介绍 SETNX命令(SET if Not eXists)语法:SETNX key value功能:当且仅当 key 不存

模拟秒杀系统: 第一步:编写Service package com.payease.service; /** * liuxiaoming * 2017-12-14 */ public interface SecKillService { /** * 查询秒杀活动特价商品的信息 * * @param productId * @return */ String querySecKillProductInfo(String productId); /** * 模拟不同用户秒杀同一商品的请求 * * @

转载请标明出处. 在分布式系统中,常常会出现须要竞争同一资源的情况,本代码基于redis3.0.1+jedis2.7.1实现了分布式锁. redis集群的搭建,请见我的另外一篇文章:<><redis3.0.1集群环境搭建> 可用于比如秒杀系统中的商品库存的管理.付完整代码及測试用例. package com.gaojiasoft.gaojiaRedis; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.LinkedBlockin

在分布式系统中,经常会出现需要竞争同一资源的情况,使用redis可以实现分布式锁. 前提:redis集群已经整合项目,并且可以直接注入JedisCluster使用: @Autowired private JedisCluster jedisCluster; 1. 新建RedisLockManger分布式锁管理器,并且如上注入 JedisCluster : package com.jarfk.util.redis; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j

一.前言 在我们日常工作中,除了Spring和Mybatis外,用到最多无外乎分布式缓存框架——Redis.但是很多工作很多年的朋友对Redis还处于一个最基础的使用和认识.所以我就像把自己对分布式缓存的一些理解和应用整理一个系列,希望可以帮助到大家加深对Redis的理解.本系列的文章思路先从Redis的应用开始.再解析Redis的内部实现原理.最后以经常会问到Redist相关的面试题为结尾. 二.分布式锁的实现要点 为了实现分布式锁,需要确保锁同时满足以下四个条件: 互斥性.在任意时刻,只有一

在并发量比较高的情况下redis有很多应用场景,提升查询效率,缓解底层DBio ,下面列举两个平时开发中应用过的两个例子,欢迎各位一起讨论改进. 1 . redis 惊群处理 1.1 方案的由来 Redis的缓存数据库是为快速响应客户端减轻数据库压力的有效手段之一,其中有一种功能是失效缓存,其优点是可以不定期的释放使用频率低的业务空间而增加有限的内存,但对于同步数据库和缓存之间的数据来说需要面临一个问题就是:在并发量比较大的情况下当一个缓存数据失效之后会导致同时有多个并发线程去向后端数据库发起请

如果你还不知道redis的基本命令与基本使用方法,请看 [redis]redis基础命令学习集合 写在前面 redis辣么多数据结构,这么多命令,具体一点,都可以应用在什么场景呢?用来解决什么具体的问题? 分布式锁 redis是网络单线程的,它只有一个线程负责接受请求,这个特性即降低了redis本身的开发成本,也提高了redis的可用性. 分布式环境下,数据一致性问题一直是一个比较重要的话题,分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程. 多线程由于可以共享堆内存,因此可以简单的采取内

1.背景 在计算机世界里,对于锁大家并不陌生,在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现,为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢?这个问题还是要从计算机的发展说起,随着计算机硬件的不断升级,多核cpu,多线程,多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升,原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代已经过去.随着多条cpu指令可以并行执行的原因,原来不曾出现的资源竞争随着出现,在程序中的体现就是随处可见的多线程环境.比如要更新数据库的一个信息,如果没有并发控制,多个线程同时操作的话,就会出现互相覆盖的

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