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

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

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

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

我们再使用redis做秒杀程序的时候,解决超卖问题,是重中之重.以下是一个思路. 用上述思路去做的话,我们再用户点击秒杀的时候,只需要检测,kucun_count中是否能pop出数据,如果能pop出来则证明还有库存,且秒杀成功.而且pop是原子性的,即使很高的并发, 同时有很多用户访问,也是排队一个一个解决(并行转串行). 这样的话,就解决了超卖的问题.至于存入磁盘,我的上一篇文章中有介绍.有需要的朋友可以去看. 这是一个思路,具体的秒杀程序应该还有很多细节需要完善,但是核心问题已经解决了哈.

抖音研发实践:基于二进制文件重排的解决方案 APP启动速度提升超15% 原创 Leo 字节跳动技术团队 2019-08-09 https://mp.weixin.qq.com/s/Drmmx5JtjG3UtTFksL6Q8Q   背景 启动是App给用户的第一印象,对用户体验至关重要.抖音的业务迭代迅速,如果放任不管,启动速度会一点点劣化.为此抖音iOS客户端团队做了大量优化工作,除了传统的修改业务代码方式,我们还做了些开拓性的探索,发现修改代码在二进制文件的布局可以提高启动性能,方案落地后在抖

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

由于数据库查询的及插入的操作 耗费的实际时间要耗费比redis 要多, 导致 多人查询时库存有,但是实际插入数据库时却超卖 redis 会有效的减少相关的延时,对于并发量相对较少的 可以一用 public function buy($goods_id = 0){ if(!$goods_id){ die("商品不存在!"); } $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); $stock = 0; if(!$red

  由于数据库查询的及插入的操作 耗费的实际时间要耗费比redis 要多, 导致 多人查询时库存有,但是实际插入数据库时却超卖 redis 会有效的减少相关的延时,对于并发量相对较少的 可以一用 1 public function buy($goods_id = 0){ 2 if(!$goods_id){ 3 die("商品不存在!"); 4 } 5 $redis = new Redis(); 6 $redis->connect('127.0.0.1',6379); 7 $sto

建表 1.订单表 CREATE TABLE `order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_sn` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '订单编号', `goods_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '商品id', `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户id', PRIMARY KEY (

线程组里面有三个接口请求,依次为:显示商品列表.登录秒杀平台账户.进行秒杀 对线程组用5000个线程循环10次 设置一下默认配置,之后就不用反复填写了 设置配置文件这个具体功能就是读text文件并且设置变量的作用. 设置HTTP 请求我们这次直接对秒杀功能进行压测,填写的路径如图所示,这个要参见之前的代码.访问这个路径时需要两个变量,其中token是从之前的文本文件中读取的(也可以从登录接口正则获取到),注意Value的语法(如何写的). 结果展示 第一次运行的结果: TPS:630.9/sec

1.首先我们新建一个Controller用于秒杀: package com.imooc.Controller; import com.imooc.service.impl.SeckillServiceImpl; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.

Java生鲜电商平台-促销架构以及秒杀解决方案实战 背景:随着这几年的电商的大热,我们经常看到一些商家为了促销和快速收益,纷纷推出了秒杀活动.不管是日常的超市里面的促销,明星演唱会门票售卖,还是春节订阅火车票,等等我们都能看到秒杀活动的影子. 1. 构建秒杀活动架构 1.1 说明   系统架构的设计,一定程度上取决于流量的多少.流量的洪峰值和波谷值,有效的预估好流量是至关重要的一步,流量的大小不一样,我们的架构设计相应的也会不一样.这会影响到后续的系统架构设计.反而系统的搭建并不是最难的部分,因

<?php/** * Created by PhpStorm. * redis 销量超卖秒杀解决方案 * redis 文档:http://doc.redisfans.com/ * ab -n 10000 -c 3000 http://localhost/demo.php 模拟并发 */ $redis = new Redis();$redis->connect('127.0.0.1',6379); //1. 对某一个键加锁,这个键是我们自己设置,起到监视作业$redis->watch('s

我们常用QPS(Query Per Second,每秒处理请求数)来衡量一个web应用的吞吐率,解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键. 举个栗子:假设一个业务请求平均为100ms,同时系统内有20台apache web服务器,MaxClients(apache的最大连接数)设置为500,那么理论QPS峰值就是20*500/0.1=100000(理论与实际肯定有差异). 这系统貌似理论上来说很强大1秒钟处理100000个请求,实际当然没有这么理想.在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状

项目简介 在慕课网上发现了一个JavaWeb项目,内容讲的是高并发秒杀,觉得挺有意思的,就进去学习了一番. 记录在该项目中学到了什么玩意.. 该项目源码对应的gitHub地址(由观看其视频的人编写,并非视频源代码):https://github.com/codingXiaxw/seckill 我结合其资料和观看视频的时候整理出从该项目学到了什么... 项目Dao层 日志记录工具: <!--1.日志 java日志有:slf4j,log4j,logback,common-logging slf4j:

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

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备

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 <?php $conn=mysql_connect("); if(!$con

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 优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false(略) 优化方案2:使用的事务,锁住操作的行 <?php $conn=mysql_connect("l