前因:因为本系统中,有大数据高并发的场景.在向下游系统发送请求的时候,需要限流.否则会造成下游系统的堵塞. 实现方案1: Thread.sleep(ms). 优点:简单粗暴,一行代码搞定 缺点:有点low,万一线程被抢了,无法唤醒怎么办 实现方案2: Guava的RateLimiter类 优点:简单实用,满足简单业务场景的需求.2行代码就能搞定 缺点:功能还是比较简单,限流方案限定在秒级 实现方案3: RXJava的flowable 说明:比RateLimiter复杂,但是功能强大.还没仔细研究

RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率. 通常可应用于抢购限流防止冲垮系统:限制某接口.服务单位时间内的访问量,譬如一些第三方服务会对用户访问量进行限制:限制网速,单位时间内只允许上传下载多少字节等. 下面来看一些简单的实践,需要先引入guava的maven依赖. 一 有很多任务,但希望每秒不超过N个 import com.google.common.util.concurrent.RateLi

业务背景介绍 对于web应用的限流,光看标题,似乎过于抽象,难以理解,那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧. 在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“双11约吗?,千款….”,“您有幸获得唱读卡,赶快戳链接…”.这种类型的短信是属于推广性质的短信.为什么我要说这个呢?听我慢慢道来. 一般而言,对于推广营销类短信,它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送,有时这个群体的成员量比较大,譬如京东的会员,可以达到千万级别.因此相应的,发送推广短信的量也会增大.然而,要完成这些短

超详细的Guava RateLimiter限流原理解析  mp.weixin.qq.com 点击上方“方志朋”,选择“置顶或者星标” 你的关注意义重大! 限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级.限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等.  限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形.  常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接

自定义注解 封装 如果需要让接口实现限流RateLimiter使用 网关:一般拦截所有的接口 实现限流 秒杀 抢购 或者大流量的接口才会实现限流.灵活 不是所有接口都需要限流  秒杀等接口需要限流 设计: 加注解的才可以实现限流 注解形式而不是网关形式 只有需要限流的才加这个注解 传统的方式整合RateLimiter有很大缺点:代码重复量特别大,而且本身不支持注解方式 限流代码可以写在网关,相当于针对所有接口实现限流,维护性不强 不是所有的接口都需要限流 一般限流主要针对大流量,比如秒杀抢购 分

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

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

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0更新库存后,再进行库存检查,如果库存为负数,则执行事务的回滚. begin();//开始一个事物处理开始 $sql = "UPDATE ".$GLOBALS['a']->table('seconds_kill')." SET kill_stock = kill_stock - 1 WHERE sk_id='".$sk_id."' LIMIT 1" ; $GLOBALS['db']->query

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

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,

RateLimiter类似于JDK的信号量Semphore,他用来限制对资源并发访问的线程数. RateLimiter limiter = RateLimiter.create(4.0); //每秒不超过4个任务被提交 limiter.acquire();  //请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞 executor.submit(runnable); //提交任务也可以以非阻塞的形式来使用: If(limiter.tryAcquire()){ //未请求到limiter则立

转载:http://blog.5ibc.net/p/28883.html 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢

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

ListenableFuture顾名思义就是可以监听的Future,它是对java原生Future的扩展增强 RateLimiter类似于JDK的信号量Semphore,他用来限制对资源并发访问的线程数,本文介绍RateLimiter使用 Guava并发 ListenableFuture RateLimiter 目录[-] 概念 代码示例 Guava版本 源码:http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj 概念 ListenableFut

[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

PHP商品秒杀功能我们多半以整点或时间点为例子,这样对于php来说处理不复杂,但有一个问题就是如果流量大要如何来处理,下面我们一起来看看解决办法. 要求要有小时分钟秒的实时倒计时的显示,用户端修改日期时间不会影响到倒计时的正常显示(也就是以服务器时间为准). 其实这和很多的考试等系统的时间限制功能同样的要求. 总不能用ajax每秒都获取服务器时间吧,所以实时倒计时一定要用javascript实现.这很简单,网上一大把的例子. 现在问题是解决用户端修改日期时间对我们的显示的影响. 解决的办法是计算

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

在前面几节中已经完成了service层和dao层,到目前为止只是后端的设计与编写,这节就要设计到前端的设计了.下面开始总结下这个秒杀业务前端有哪些要点: 1. 前端页面的流程 首先是列表页,点某个商品进入详情页,在这里会有个判断是否用户已登录的逻辑.如果已登录则进入详情页展示逻辑,如果用户未登录则让用户登录,将用户的信息写入cookie后再进入展示逻辑.对于详情页,它首先拿到系统的当前时间,将其与当前秒杀单的秒杀开始时间和秒杀结束时间作比较.若大于秒杀结束结束时间则显示秒杀已结束,若小于秒杀开始