转自:https://blog.csdn.net/zzaric/article/details/80641786 应用场景如下: 公司内有多个业务系统,由于业务系统内有向用户发送消息的服务,所以通过统一消息系统对外暴露微服务接口供外部业务系统调用,所有公司内业务系统的消息(短信,APP,微信)推送都由统一消息系统去推送,短信推送需要走外部短信通道商去发送短信,APP和微信走内部系统的push服务器,但是不管是短信通道商还是内部push服务器都会有每秒上限的控制.在这假设n/s条. 以下是统一消息

前言: redis不仅仅是单纯的缓存,它还有一些特殊的功能,在一些特殊场景上很好用. 本篇博文用来测试下使用redis来防止抢购商品超卖问题. 内容: 使用redis的list进行测试 思路是设置一个redis列表List,假设有十个商品,每次请求先判断List的长度,小于十就能抢到商品,将用户信息存放到List中.代码如下 //进行抢购 protected function way_list(){ $num = $this->redis->lLen(); if($this->redis

前言: redis不仅仅是单纯的缓存,它还有一些特殊的功能,在一些特殊场景上很好用. 本篇博文用来测试下使用redis来防止抢购商品超卖问题. 内容: 使用redis的list进行测试 思路是设置一个redis列表List,假设有十个商品,每次请求先判断List的长度,小于十就能抢到商品,将用户信息存放到List中.代码如下 //进行抢购 protected function way_list(){ $num = $this->redis->lLen(); if($this->redis

一.前言 AgileEAS.NET SOA 中间件平台是一款基于基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台.用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队,以达到节省开发成本.缩短开发时间,快速适应市场变化的目的. AgileEAS.NET SOA中间件平台提供了敏捷快速开发软件工程的最佳实践,通过提供大量的基础支撑功能如IOC.ORM.SOA.分布式体系及敏捷并发开发方法所支撑的插件开发体系,以及提供了大量的实体.数据模型设计生

写在前面 之前,我们在<[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!>一文中,详细讲解了高并发秒杀系统的架构设计,其中,我们介绍了可以使用Redis存储秒杀商品的库存数量.很多小伙伴看完后,觉得一头雾水,看完是看完了,那如何实现呢?今天,我们就一起来看看Redis是如何助力高并发秒杀系统的! 有关高并发秒杀系统的架构设计,小伙伴们可以关注 冰河技术 公众号,查看<[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!>一文. 秒杀业务 在电商领域,存在着典型的秒杀

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

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

前几节终于实现了这个高并发秒杀业务,现在问题是如何优化这个业务使其能扛住一定程度的并发量. 一. 优化分析 对于整个业务来说,首先是分析哪些地方会出现高并发,以及哪些地方会影响到了业务的性能.可能会出现高并发的地方:详情页,获取系统时间,地址暴露接口,执行秒杀操作. 这个业务为什么要单独获取时间呢?用户会在详情页大量刷新,为了优化这里,将detal.jsp详情页和一些静态资源(css,js等)部署在CDN的节点上(至于这个CDN是什么,下面会说),也就是说用户访问详情页是不需要访问我们的系统的,

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:

根据慕课网上关于java高并发秒杀API的课程讲解用maven+ssm+redis实现的一个秒杀系统 参考了codingXiaxw's blog,很详细:http://codingxiaxw.cn/2016/11/27/53-maven-ssm-seckill-dao/ 这是第一个部分:业务分析与DAO层 1.相关技术介绍 MySQL:1.这里我们采用手写代码创建相关表,掌握这种能力对我们以后的项目二次上线会有很大的帮助:2.SQL技巧:3.事务和行级锁的理解和一些应用. MyBatis:1.D

在慕课网上看了Java高并发秒杀API视屏后,觉得这个案例真的让我学到了很多,现在重新自己实现一遍,博客记下,顺便分析其中的要点. 第一步是项目的创建和依赖 利用Maven去创建工程然后导入Idea中并完成相关配置,这里的注意点: 1.利用Maven创建web项目命令:mvn archetype:generate  -DgroupId=org.seckill  -DartifactId=seckill  -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp  

Java高并发秒杀API之Service层 第1章 秒杀业务接口设计与实现 1.1service层开发之前的说明 开始Service层的编码之前,我们首先需要进行Dao层编码之后的思考:在Dao层我们只完成了针对表的相关操作包括写了接口方法和映射文件中的sql语句,并没有编写逻辑的代码,例如对多个Dao层方法的拼接,当我们用户成功秒杀商品时我们需要进行商品的减库存操作(调用SeckillDao接口)和增加用户明细(调用SuccessKilledDao接口),这些逻辑我们都需要在Service层完

Java高并发秒杀API系列(一) -----------------业务分析及Dao层 第一章 课程介绍 1.1 内容介绍及业务分析 (1)课程内容 SSM框架的整合使用 秒杀类系统需求理解和实现 常用技术解决高并发问题 (2)SSM框架 (3)为何选择秒杀系统 秒杀系统具有典型的“事务”特性 秒杀/红包类需求越来越常见 面试常用问题 1.3 项目效果演示 第二章 梳理所有技术和搭建工程 2.1 相关技术介绍 (1)MySQL 表设计 SQL技巧 事务和行级锁 (2)MyBatis DAO层设

初衷与整理描述 Java高并发秒杀系统API是来源于网上教程的一个Java项目,也是我接触Java的第一个项目.本来是一枚c#码农,公司计划部分业务转java,于是我利用业务时间自学Java才有了本文,本来接触之初听别人说,c#要转java很容易,我也信了,但是真正去学习的时候还是踩了无数个坑,好在朋友有几个做安卓的,向他们讨教了一些经验,但是他们做安卓的和web又是两个方向,于是继续一个人默默采坑避雷之旅,首先上手的是下面这个Java高并发秒杀系统API. 学习java的初衷一个是公司转行,二

本文提供 PHP 高并发秒杀解决方案(附加三个案例说明(普通流程,使用文件锁,使用redis消息队列)) 1:(正常流程,不做任何高并发处理),代码如下: <?php $_mysqli = new mysqli('localhost','root','','secondkill'); if (mysqli_connect_errno()) { echo mysqli_connect_error(); exit(); } $_mysqli->set_charset('utf8'); $_sql

Java高并发秒杀API之业务分析与DAO层 Java高并发秒杀API之Service层 Java高并发秒杀API之web层 Java高并发秒杀API之高并发优化 除了并发部分外的这个web开发的总结:https://www.imooc.com/video/11737 springmvc运行流程 BOOTSTRAP 和 JS 的使用技巧.(模块化.不混乱.抽取字典方便修改) JQ插件(countDown && cookie 等) 高并发部分: java读取内存需要10纳秒,1秒等于1亿纳秒

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

目录 实现原理 实现步骤 上一篇文章聊了一下使用Redis事务来解决高并发商品超卖问题,今天我们来聊一下使用Redis链表来解决高并发商品超卖问题. 实现原理 使用redis链表来做,因为pop操作是原子的,即使有很多用户同时到达,也是依次执行,推荐使用. 实现步骤 第一步,先将商品库存入队列 /** * 添加商品数量到商品队列 * @param int $couponId 优惠券ID */ function addCoupons($couponId) { //1.初始化Redis连接 $red

本案例主要讲解Redis实现分布式锁的两种实现方式:Jedis实现.Redisson实现.网上关于这方面讲解太多了,Van自认为文笔没他们好,还是用示例代码说明. 一.jedis 实现 该方案只考虑Redis单机部署的场景 1.1 加锁 1.1.1 原理 jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time) key: 使用key来当锁,因为key是唯一的; value: 我传的是唯一值(UUID),很多童鞋

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

商城在秒杀活动开始时,同时有好多人来请求这个接口,即便做了判断库存逻辑,也难免防止库存出现超卖,造成损失 Django中的ORM本身就对数据库做了防范,但再过亿级访问也扛不住 下面利用Redis的过载防止负库存 #使用REDIS 阻止秒杀时并发状态造成的负库存 import redis #定义过载 def limit_handler(): r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) """ return True: 允许; Fal