<?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

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

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

package tech.codestory.zookeeper.aalvcai.ConcurrentHashMapLock; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RBucket; import org.redisson.api.RLock; import org.red

前言 前面的文章,我介绍了Conference案例的业务.上下文划分.领域模型.架构,以及代码整体流程.接下来想针对案例中一些重要的场景,分别做进一步的分析.本文想先介绍一下Conference案例的核心业务场景 - 订单处理减库存的设计. 下单以及订单处理流程描述 下单过程 预订者浏览某个已发布的会议: 进入会议的详情页面,该页面显示了所有可预订的座位分类信息: 预订者选择好要预订的座位分类,录入每个分类的预定数量: 预订者点击提交按钮,提交下单请求到Server端: Server端订单处理过

下订单减库存的方式 现在,连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了,相信电商对大家已经非常熟悉了,如果熟悉电商开发的同学,就知道在买家下单购买商品的时候,是需要扣减库存的,当然有2种扣减库存的方式, 一种是预扣库存,相当于锁定库存, 一种是直接扣减库存. 我们采用的是预扣库存的方式,预扣库存的时候,在SalesInfo表中,将最大可售数量MaxSalesNum减去购买数量,用一条SQL语句来表示这个业务,就是下面这个样子的: update salesinfo set MaxSalesNum=MaxSa

最近在自己的工作中,把其中一个PHP项目的缓存从以前的APC缓存逐渐切换到Redis中,并且根据Redis所支持的数据结构做了库存维护功能.缓存是在业务层做的,准确讲应该是在MVC模型中Model的ORM里面.主要逻辑就是先查缓存,查不到的话再查数据库.不过这些不是本文的主要内容,下面我把库存管理功能的缓存设计思路分享一下,希望能带给大家一些收获,有不足之处或者有更好方案的,也希望各位多多指教. 一.业务背景 为了略去我们公司项目背景,我决定把这次的问题类比成一个考卷上的问题.至于业务细节,大家

ecshop后台减少库存的时机默认只有下订单时和发货时,不能满足各种客户需求啊,要增加一个商家付款后就能减少库存,先解决方法如下 1. includes/inc_constant.php 文件 大约207行 加上 define('SDT_PAY',                   2); // 支付时减少库 languages/zh-cn/admin/shop_config.php 文件 大约338行加上 $_LANG['cfg_range']['stock_dec_time']['2']

平时,我们将创建多个redis实例,以缓解单redis压力范例.但,作为高速缓存的数量增加.对redis对于扩展是一种非 - 不要无所谓.对redis有几种方法用于扩张可能.让我们添加每个redis最大内存实例. 之中的一个,并且缺乏灵活性和可扩展性.在redis官网上,提到了预分片技术.本文将对预分片技术进行解说,同一时候解说jedis对分片是怎样支持的. 一.redis预分片技术 在单个server上搭建多个redis实例.当须要扩展时.能够利用复制机制进行扩展.可參照例如以下步骤: 1)在

如何使用postgresql做顺序扣减库存 Ⅰ.废话在前面 首先这篇笔记源自于最近的一次需求,这个临时性需求是根据两份数据(库存数据以及出库数据) 算出实际库存给到业务,至于库存为什么不等于剩余库存,这个一两句话也说不清(主要是我不懂...),算出来的实际库存是以产品&批次为主展示实际库存(库存按日期分批次不求总),所以给的出库数据(需要扣减的)一个按产品代码汇总的数据,顺带一提的是两张表是以产品代码连接的 : 最终,算出来的实际库存除了会有库存表日期和数量外还得有 扣减数量列 以及 扣减后数量

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

伯克利 这个大学在计算机学术界.工业界的地位举足轻重,其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功. 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术,包括 Spark.Mesos.Tachyon 等.作为AMP的继任 者,于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时.智能.可安全执行的新一代大数据处理系 统,已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目 世界最快 这个就有点标题党了,但加州伯克利出品的KVS也不可小觑 you have to redesign your system every ti

UPDLOCK.UPDLOCK 的优点是允许您读取数据(不阻塞其它事务)并在以后更新数据,同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改. 当我们用UPDLOCK来读取记录时可以对取到的记录加上更新锁,从而加上锁的记录在其它的线程中是不能更改的只能等本线程的事务结束后才能更改, 更改库存begin tran if(not exists(select 1 from 库存表 a with (updLock) join 销售明细 b on a.PId=b.PId where a.库存量<b.销售数量 ))

天下武功,唯快不破. 伯克利 RISE 实验室推出了最新的键值存储数据库 Anna,提供了惊人的存取速度.超强的伸缩性和史无前例的一致性保证.Jeff Dean 说,当一个系统增长到十倍规模时,就需要进行重新设计.那么,对于 RISE 实验室的研究员们来说,怎样才能设计出一个具备指数级增长规模的键值存储数据库呢? 题外话: RISE 实验室的前身是赫赫有名的伯克利 AMP 实验室,该实验室曾开发出了一大批大获成功的分布式技术,这些技术对高性能计算产生了深远的影响,包括 Spark.Mesos.T

DELETE FROM INV.MTL_RESERVATIONS MRWHERE EXISTS (SELECT 1 FROM WSH.WSH_DELIVERY_ASSIGNMENTS WDA                            ,WSH.WSH_DELIVERY_DETAILS    WDD                 WHERE WDA.DELIVERY_DETAIL_ID = WDD.DELIVERY_DETAIL_ID                     AND

1:商品列表 2:商品详情判断是否可以开始秒杀,未开始不显示秒杀按钮显示倒计时,开始显示秒杀按钮,同时会显示验证码输入框以及验证码图片,当点击秒杀按钮的时候会首先判断验证码是否正确,如果正确会返回一个加密的秒杀地址(通过商品id和用户id规则) 拿着返回的秒杀地址去请求的时候 判断秒杀地址是否合法,合法的话继续秒杀不合法终止秒杀执行 如果判断当前内存中的标识已经没有库存就返回秒杀完毕 否则继续判断redis中的库存-1如果当前值小于0的话 把内存中的标识设置为已没有库存, 否则通过redis判断

1.Redis服务器 can not get resource from pool. 1000个线程并发还能跑,5000个线程的时候出现这种问题,查后台debug日志,发现redis 线程池不够.刚开始设置的是: # redis 配置文件 #redis redis.host=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=300 等待时间 10s改为300s redis.password=123456 redis.poolMaxTotal=1000 连接数,刚开始

一.Redis预减库存减少数据库访问 思路:减少数据库访问 1.系统初始化,把商品库存数量加载到Redis 2.收到请求,Redis预减库存,库存不足,直接返回,否则进入3 3.请求入队,立即返回排队中 4.请求出队,生成订单,减少库存 5.客户端轮询,是否秒杀成功

转自:https://blog.csdn.net/qq_41305266/article/details/81146716 一.思路:减少数据库访问 1.系统初始化,把商品库存数量加载到Redis 2.收到请求,Redis预减库存,库存不足,直接返回,否则进入3 3.请求入队,立即返回排队中 4.请求出队,生成订单,减少库存 5.客户端轮询,是否秒杀成功 二.安装RabbitMQ及其相关依赖 下载erlang https://www.erlang.org/downloads 下载rabbitMQ

这篇博客是笔者学习慕课网若鱼老师的<Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战>课程的学习笔记.若鱼老师授课循循善诱,讲解由浅入深,欢迎大家支持. 本文记录课程中的注意点,方便以后code review.此外,本文将注意点相关的优质讲解链接在了一起,方便初学者系统学习. 本文并非单纯介绍秒杀系统特有的技术点,不适合高手.进阶学习的话,极客时间有个不错的小专栏--如何设计一个秒杀系统,阿里高级技术专家讲解秒杀系统的设计要点,那个课程挺干货的. 设计秒杀系统的技术要点 1. 登录的密码传输: 用户

本文为开源实验性工程:“github.com/GuoZhaoran/spikeSystem”的配套文章,原作者:“绘你一世倾城”,现为:猎豹移动php开发工程师,感谢原作者的技术分享. 1.引言 Go语言的出现,让开发高性能.高稳定性服务端系统变的容易,与高贵冷艳的Erlang语言不同的是,Go语言简单易学,在高性能服务端架构中的应用越来越广泛. 对于即时通讯(IM系统.消息推送系统等高性能实时通信等)等场景下,Go语言已经被越来越多的用于核心通信模块中.本文内容虽是从秒杀系统谈起,并未直接涉及