我们再使用redis做秒杀程序的时候,解决超卖问题,是重中之重.以下是一个思路. 用上述思路去做的话,我们再用户点击秒杀的时候,只需要检测,kucun_count中是否能pop出数据,如果能pop出来则证明还有库存,且秒杀成功.而且pop是原子性的,即使很高的并发, 同时有很多用户访问,也是排队一个一个解决(并行转串行). 这样的话,就解决了超卖的问题.至于存入磁盘,我的上一篇文章中有介绍.有需要的朋友可以去看. 这是一个思路,具体的秒杀程序应该还有很多细节需要完善,但是核心问题已经解决了哈.

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

# import redis pool = redis.ConnectionPool(host = '127.0.0.1', port=6379, db=0)#创建连接池 r = redis.Redis(connection_pool = pool) # 初始化 redis pipe = r.pipeline() #初始化管道 KEY = 'count' try: pipe.watch(KEY) # 监听库存 pipe.multi() # 开始事务 pipe.set(KEY, 2) # 执行操作

使用redis 解决美多商城超卖的问题 import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) #定义过载 def limit_handler(): """ return True: 允许; False: 拒绝 """ amount_limit = 3  # 限制数量 keyname = 'limit123'  # redis key name incr_amount = 1  # 每次

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

在秒杀系统设计中,超卖是一个经典.常见的问题,任何商品都会有数量上限,如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限,这是每个抢购活动都要面临的难点. 1 超卖问题描述 在多个用户同时发起对同一个商品的下单请求时,先查询商品库存,再修改商品库存,会出现资源竞争问题,导致库存的最终结果出现异常. 问题:当商品A一共有库存15件,用户甲先下单10件,用户乙下单8件,这时候库存只能满足一个人下单成功,如果两个人同时提交,就出现了超卖的问题. 可以采用多种方式解决超卖问题.使用synchroniz

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

前言 之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发. 单体应用锁的局限性 在进入实战之前简单和大家粗略聊一下互联网系统中的架构演进. 在互联网系统发展之初,消耗资源比较小,用户量也比较小,我们只部署一个tomcat应用就可以满足需求.一个tomcat我们可以看做是一个jvm的进程,当大量的请求并发到达系统时,所有的请求都落在这唯一的一个tomcat上

一.使用Apache ab模拟并发压测 1.压测工具介绍 $ ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com/ -n表示发出100个请求,-c模拟100个并发,相当是100个人同时访问. 还可以这样写: $ ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com/ -t表示60秒,-c是100个并发,会在连续60秒内不停的发出请求. 使用ab工具模拟多线程并发请求,对发出负载的机器要求比较低,既不会占用很多cpu,也不会占用很多的内存,因此也是很多D

redis事务 redis事务介绍:    1. redis事务可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合. 2.一个事务中的所有命令都会序列化,按顺序串行化的执行而不会被其他命令插入 作用:一个队列中,一次性.顺序性.排他性的执行一系列命令 multi指令的使用 1. 下面指令演示了一个完整的事物过程,所有指令在exec前不执行,而是缓存在服务器的一个事物队列中 2. 服务器一旦收到exec指令才开始执行事物队列,执行完毕后一次性返回所有结果 3. 因为redis是单线程的,所以不必担心自己在

超卖问题:在一个很短的时间内,Mysql的数据状态在 取出,比较,提交,或修改中,另外一个进程访问数据导致的超卖问题. 案例: 1.前端没有做限制,如果用户连续点击签到,那么会有多条数据发送到后端,如果数据状态没有来得及完全修改过来,导致用户的签到数据被多次添加. 2.每天签到用户的前3名用户可以获得一张价值100元的优惠券,如果有多名用户在很短的时间内同时签到,那么就会有多发的问题. 一 .使用表锁,解决案例1中的问题 1.1 新建一张用户签到表 DROP TABLE IF EXISTS `c

由于数据库查询的及插入的操作 耗费的实际时间要耗费比redis 要多, 导致 多人查询时库存有,但是实际插入数据库时却超卖 redis 会有效的减少相关的延时,对于并发量相对较少的 可以一用 public function buy($goods_id = 0){ if(!$goods_id){ die("商品不存在!"); } $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); $stock = 0; if(!$red

  由于数据库查询的及插入的操作 耗费的实际时间要耗费比redis 要多, 导致 多人查询时库存有,但是实际插入数据库时却超卖 redis 会有效的减少相关的延时,对于并发量相对较少的 可以一用 1 public function buy($goods_id = 0){ 2 if(!$goods_id){ 3 die("商品不存在!"); 4 } 5 $redis = new Redis(); 6 $redis->connect('127.0.0.1',6379); 7 $sto

博主最近在项目中遇到了抢购问题!现在分享下.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     优化方案1:将库存字段number字段设为u

对于一些有一定用户量的电商网站,如果只是单纯的使用关系型数据库(如MySQL.Oracle)来做抢购,对数据库的压力是非常大的,而且如果不使用好数据库的锁机制,还会导致商品.优惠券超卖的问题.我所在的公司也遇到了同样的问题,问题发生在优惠券被超量抢购上,在问题发生后我们开始想办法解决问题,由于自己使用redis比较多,我准备使用redis来解决这个问题.利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题,下面我给出我临时解决这个问题的第一版的伪代码,去掉了一些细节: /** *

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

Reference:  http://blog.ruaby.com/?p=256 并发事务处理带来的问题? 相对于串行处理来说,并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率,提高数据库系统的事务吞吐量,从而可以支持更多的用户.但并发事务处理也会带来一些问题,主要包括以下几种情况: 更新丢失(ost Update):当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在,就会发生丢失更新问题--最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新.例如,两个编辑人员制作了同一文

基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了. 本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案.我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的,有一次,运营做了一个飞天茅台的抢购活动,库存100瓶,但是却超卖了100瓶!要知道,这个地球上飞天茅台的稀缺性啊!!! 事故定为P0级重大事故...只能坦然接受.整个项目组被扣绩效了~~事故发生后,CTO指名点姓让我带头冲锋来处理. 好吧,冲~ 事故现场 经过一番了解后,得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况

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