网站面对高并发的情况下,除了增加硬件, 优化程序提高以响应速度外,还可以通过并行改串行的思路来解决.这种思想常见的实践方式就是数据库锁和消息队列的方式.这种方式的缺点是需要排队,响应速度慢,优点是节省成本. 演示一下现象 创建一个在售产品表 CREATE TABLE [dbo].[product]( [id] [int] NOT NULL,--唯一主键 ) NULL,--产品名称 [status] [int] NULL ,--0未售出 1 售出 默认为0 ) NULL--下单用户 ) 添加一条记

在生产环境中,对于高并发架构,我们知道缓存 是最重要的环节,对于大量的高并发.可以采用三层缓存架构来实现,也就是Nginx+Redis+Ehcache 对于中间件Nginx常来做流量分发,同事nginx本身也有自己的缓存机制,但是呢,容量也是有限,我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,从而减少流向服务器的流量 一:模板引擎 通常可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住打量的请求 小型系统可能直接在服务器端 渲染出所有页面并放入缓存,之后的相同页面 请求就

这里我们主要利用Redis的setnx的命令来处理高并发. setnx 有两个参数.第一个参数表示键.第二个参数表示值.如果当前键不存在,那么会插入当前键,将第二个参数做为值.返回 1.如果当前键存在,那么会返回0. 创建库存表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=Inno

这里我们主要利用 Redis 的 setnx 的命令来处理高并发. setnx 有两个参数.第一个参数表示键.第二个参数表示值.如果当前键不存在,那么会插入当前键,将第二个参数做为值.返回 1.如果当前键存在,那么会返回 0 . 创建库存表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE

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

之前写了一篇PHP+Redis链表解决高并发下商品超卖问题,今天介绍一些如何使用PHP+Redis+Lua解决高并发下商品超卖问题. 为何要使用Lua脚本解决商品超卖的问题呢? Redis在2.6版本后原生支持Lua脚本功能,允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行. 将复杂的或者多步的redis操作,写为一个脚本,一次提交给redis执行,减少反复连接redis的次数,提升性能. 原子操作.Redis会将整个脚本作为一个整体执行,中间不会被其他请求插入.因此在脚本运行过程中无需担心

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

将请求存入redis 为了模拟多个用户的请求,使用一个for循环替代 //redis数据入队操作 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); for($i=0;$i<50;$i++){ try{ $redis->LPUSH('click',rand(1000,5000)); }catch(Exception $e){ echo $e->getMessage(); } } 在后台进行数据处理 守护进程 //redi

主要是自己在项目中(中小型项目) 有支付下单业务(只是办理VIP,没有涉及到商品库存),目前用户量还没有上来,目前没有出现问题,但是想到如果用户量变大,下单并发量变大,可能会出现一系列的问题,趁着空闲时间,做了这个demo测试相关问题. 可能遇到的问题如下: 1.订单重复 2.高并发下,性能变慢 解决方式:ThreadPoolExecutor线程池 + Queue队列 开发工具:IDEA 15 1.首先是springBoot的项目框架如下 2.业务测试流程涉及的类,如下 BusinessThre

redis快的原因: 1.纯内存操作2.异步非阻塞 IO 参考文档: (1)http://yaocoder.blog.51cto.com/2668309/888374 (2)http://www.cnblogs.com/syyong/p/6231326.html 1.基本原理 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求(尽量减少网络IO的时间消耗) (1)为什么不采用多进程或多线程处理? 多线程处理可能涉及到锁 多线程处理会涉及到线程切换而消耗CPU (2)单线程处理的缺点?

链接至:http://blog.csdn.net/nuli888/article/details/51865401 很好的教程,其中redis+php有点小问题. 附上php文件锁: $fp = fopen("lock.txt", "w+");//读写模式,将文件大小截为零写进头部,没有文件则创建之 if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){ //以排他锁或非阻塞模式锁定文件失败,表明[下单正在进行中...] //将下面两行注释,即可编程阻

一.lua中redis的配置依赖: 1.OpenResty的lua访问redis的插件:https://github.com/openresty/lua-resty-redis 二.下载后,导入对应的插件: lua_package_path "/opt/openresty/lualib/kafka/?.lua;;"; lua_need_request_body on; 三.lua代码 2.使用lua访问redis: server {        location /test {   

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

一.实验环境ubuntu.php.apache或nginx.mysql二.利用Redis锁解决高并发问题,需求现在有一个接口可能会出现并发量比较大的情况,这个接口使用php写的,做的功能是接收 用户的GET请求中的name字段,然后将这个字段存到mysql中,现在先将数据放到redis的队列中,然后让redis定时将这些数据转移到mysql中.二.实现步骤1.新建数据库test及 数据表test,建表语句如下 CREATE TABLE `test` ( `name` varchar(255) D

前言 本文讲述Redis在遇到高并发时的一些问题.即遇到大量请求时需要思考的点,如缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 热key处理.一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题.如果有大并发的项目,流量有几百万左右.这些要深刻考虑. 1. 缓存穿透和缓存击穿 简单的讲就是如果该数据原本就不存在,那么就会发生缓存穿透:如果缓存内容因为各种原因失效,那么就会发生缓存击穿.具体一点来说,如果缓存中不存在需要查询的内容,一般情况下需要再深入一层进行查询,一般为不能承受压力的关系型数据库(承压能力为缓存的1%,甚至

目录 redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+ redis replication以及master持久化对主从架构的安全意义 redis主从复制原理.断点续传.无磁盘化复制.过期key处理 redis replication的完整流运行程和原理的再次深入剖析 redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性? redis哨兵架构的相关基础知识的讲解1.哨兵的介绍 redis哨兵主备切换的数据丢失问题:异步复制.集群脑裂 怎么保证redis是高并发以及高可用的?\09_red

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了. redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓存要容纳的数据量

redis不支持高并发的瓶颈在哪里? 单机.单机版的redis支持上万到几万的QPS不等. 主要根据你的业务操作的复杂性,redis提供了很多复杂的操作,lua脚本. 2.如果redis要支撑超过10万+()怎么解决? 单机版的redis几乎不可能说QPS超过10万+,除非一些特殊情况,比如说你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂.可能有超过10万+/ 一般情况下的redis都是在几万. 使用读写分离的架构来进行redis支撑10万+的模式. 读写分