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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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,

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,

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

*****************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

MySQL基准测试(一)--原因,策略,思路 运用benchmark的原因 验证一些你认为的问题,通过基准测试和模拟数据来验证. 解决生产系统的一些异常 测试系统的当前的运行情况,通过历史的基准测试结果分析. 模拟更高的负载,发现一些"天花板"等瓶颈问题 规划的未来业务增长.通过基准测试评估,来规划硬件,网络,其他资源.保证生产环境的稳定运行. 测试应用在高并发情况下(高峰值)的性能表现.(这里不仅对数据库,对网络,存储,tomcat等web应用同样适用) 测试不同的硬件,操作系统.

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

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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