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

实现功能: 1. 基于redis队列,防止高并发的超卖 2. 基于mysql的事务加排它锁,防止高并发的超卖 基于redis队列工作流程: 1. 管理员根据goods表中的库存,创建redis商品库存队列 2. 客户端访问秒杀API 3. web服务器先从redis的商品库存队列中查询剩余库存重点内容 4. redis队列中有剩余,则在mysql中创建订单,去库存,抢购成功 5. redis队列中没有剩余,则提示库存不足,抢购失败重点内容 基于mysql事务和排它锁工作流程: 1:开启事务 2:

思路:采用 客户队列,抢购结果队列,库存队列 1.1用户排队 <?php //连接本地的 Redis 服务 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); //思路:采用 客户队列,抢购结果队列,库存队列 //登录验证 获取用户id,实现客户队列 $cus_id = uinfo(); //检测活动库存是否大于0 $stock = $redis->get('stock'); if($stock > 0){ //检测当

开篇叙 本篇将和大家分享一下秒杀商品活动架构,采用的架构方案正如标题名称.NetCore+Jexus代理+Redis,由于精力有限所以这里只设计到商品添加,抢购,订单查询,处理队列抢购订单的功能:有不足或者不够详细的还请见谅,顺手点个推荐也不错: a. 秒杀流程 b. 封装StackExchange.Redis的使用类 c. Ubuntu16.04上使用Jexus搭建代理完成分布式部署 d. NetCore写实时监控队列服务 秒杀架构设计图︿(￣︶￣)︿三幅 1. 一般业务性架构 2. 后端分布

redis处理抢购,并发,防止超卖,提速 1.商品队列(List列表),goods_list           控制并发,防止超卖 2.订单信息(Hash集合),order_info          存放订单信息,后续处理 3.购买成功用户(Set集合),exist_list        set集合唯一性,防止用户重复购买 首先商品入库,存放redis列表 public function ruhuo(){ $redis = new \redis(); $redis->connect('12

原文:https://my.oschina.net/chinaxy/blog/1829233 抢购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,我们看看下面一种常规的实现代码: <?php require('predis/src/Autoloader.php'); $redis = new Pre

此教程不涉及整合spring整合redis,可另行查阅资料教程. 代码: RedisLock package com.cashloan.analytics.utils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.Re

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

消息队列出现的原因 随着互联网的高速发展,门户网站.视频直播.电商领域等web应用中,高并发.大数据已经成为基本的标识.淘宝双11.京东618.各种抢购.秒杀活动.以及12306的春运抢票等,他们这些网站都有一个显著的特点:在短时间内,会涌现出大量的用户(高并发请求),导致并发访问量过大,超过了系统的最大负载能力.一方面可以通过增加服务器数量配置服务器集群实现均衡负载,另外一方面异步操作也被广泛采用.而异步操作中最核心的就是使用消息队列. 消息队列的优点 异步通信,可以向队列里放入很多消息,在你

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

如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段.但是库存数量有限,而同时下单人数超过了库存量,就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题. 又比如:抢购火车票.论坛抢楼.抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题.如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这里提出个人认为比较可行的几个思路方法: 方案一:使用消息队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加

Redis使用watch完成秒杀抢购功能: 使用redis中两个key完成秒杀抢购功能,mywatchkey用于存储抢购数量和mywatchlist用户存储抢购列表. 它的优点如下: 1. 首先选用内存数据库来抢购速度极快. 2. 速度快并发自然没不是问题. 3. 使用悲观锁,会迅速增加系统资源. 4. 比队列强的多,队列会使你的内存数据库资源瞬间爆棚. 5. 使用乐观锁,达到综合需求. 我觉得以下代码肯定是你想要的. <?php header("content-type:text/htm

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5

redis使用watch完成秒杀抢购功能: 使用redis中两个key完成秒杀抢购功能,mywatchkey用于存储抢购数量和mywatchlist用户存储抢购列表. 它的优点如下: 1. 首先选用内存数据库来抢购速度极快. 2. 速度快并发自然没不是问题. 3. 使用悲观锁,会迅速增加系统资源. 4. 比队列强的多,队列会使你的内存数据库资源瞬间爆棚. 5. 使用乐观锁,达到综合需求. 我觉得以下代码肯定是你想要的. <?php header("content-type:text/htm

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

(C#)使用队列(Queue)解决简单的并发问题 2015-07-16 13:04 13265人阅读 评论(8) 收藏 举报  分类: Asp.Net(8)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 有一个场景:一个抢购的项目,假设有5件商品,谁先抢到谁可以买,但是如果此时此刻(这里的此时此刻假设是相同的时间),有100人去抢这个商品,如果使用平时的方法会出现什么情况呢?你懂的,这里所说是就是有关并发的问题. 平时我们去超市购物去结账的时候就是排队,这里我们先让抢购人排好队,按时间

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5

redis使用watch完成秒杀抢购功能: 使用redis中两个key完成秒杀抢购功能,mywatchkey用于存储抢购数量和mywatchlist用户存储抢购列表. 它的优点如下: 1. 首先选用内存数据库来抢购速度极快. 2. 速度快并发自然没不是问题. 3. 使用悲观锁,会迅速增加系统资源. 4. 比队列强的多,队列会使你的内存数据库资源瞬间爆棚. 5. 使用乐观锁,达到综合需求.   我觉得以下代码肯定是你想要的. <?php header("content-type:text/h

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内 收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火 车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对

从电商秒杀与抢购谈Web系统大规模并发 http://www.iamlintao.com/4242.html 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈. 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口. 通常静态HTML等