方式一:使用DECR减库存 /** * 外卡进入减库存 * @param competitionQuarterInDTO * @return */@Overridepublic int otherCardEnter(CompetitionQuarterInDTO competitionQuarterInDTO) throws IOL8ServiceException, IOL8CommonException { if(NumberUtils.isNumberNull(competitionQua

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

我们知道数据库处理sql是一条条处理的,假设购买商品的流程是这样的: sql1:查询商品库存 1 if(库存数量 > 0) 2 { 3 //生成订单 4 //库存-1 5 > 当没有并发时,上面的流程看起来是如此完美,假设同时两个人下单,而库存只有1个了,在sql1阶段两个人查询到的库存都是>0的,于是最终都执行了sql2,库存最后变为-1,超售了,要么补库存,要么等用户投诉吧. 解决这个问题比较流行的思路: 1.用额外的单进程处理一个队列,下单请求放到队列里,一个个处理,就不会有并发的

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

之前写过一篇文章,高并发的解决思路(点此进入查看),今天再次抽空整理下实际场景中的具体代码逻辑实现吧:抢购/秒杀是如今很常见的一个应用场景,那么高并发竞争下如何解决超抢(或超卖库存不足为负数的问题)呢? 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 这里我就只谈redis的解决方案吧...我们先来看以下代码(这里我以laravel为例吧)是否能正确解决超抢/卖的问题: <?php $num = 1

1.使用watch,采用乐观锁 2.不使用悲观锁,因为等待时间非常长,响应慢 3.不使用队列,因为并发量会让队列内存瞬间升高 测试代码: import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import redis.clients.jedis.Jedis; /** * redis测试抢购 * * @author 10255_000 * */ public class RedisTe

秒杀系统的架构设计 秒杀系统,是典型的短时大量突发访问类问题.对这类问题,有三种优化性能的思路: 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理 用上这三招,不论秒杀时负载多大,都能轻松应对.更好的是,Redis能够满足上述三点.因此,用Redis就能轻松实现秒杀系统. 用我这个方案,无论是电商平台特价秒杀,12306火车票秒杀,都不是事:) 下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题: 写入内存而不是写入硬盘 传统硬盘的读写性能是相当差的.SSD硬盘比传统硬盘

豌豆夹Redis解决方式Codis源代码剖析:Proxy代理 1.预备知识 1.1 Codis Codis就不详细说了,摘抄一下GitHub上的一些项目描写叙述: Codis is a proxy based high performance Redis cluster solution written in Go/C, an alternative to Twemproxy. It supports multiple stateless proxy with multiple redis in

在centos6.7用yum安装redis解决办法 - bluesky1 - 博客园 http://www.cnblogs.com/lanblogs/p/6104834.html yum install epel-release yum install gcc yum install redis service redis start chkconfig redis on redis配置认证密码 - 刀刀的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/zyz51191976

http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/57406162 使用Spring Session和Redis解决分布式Session跨域共享问题

使用Spring Session和Redis解决分布式Session跨域共享问题 原创 2017-02-27 徐刘根 Java后端技术 前言 对于分布式使用Nginx+Tomcat实现负载均衡,最常用的均衡算法有IP_Hash.轮训.根据权重.随机等.不管对于哪一种负载均衡算法,由于Nginx对不同的请求分发到某一个Tomcat,Tomcat在运行的时候分别是不同的容器里,因此会出现session不同步或者丢失的问题. 实际上实现Session共享的方案很多,其中一种常用的就是使用Tomcat.

一.为什么要使用Session共享? 稍大一些的网站,通常都会有好几个服务器,每个服务器运行着不同功能的模块,使用不同的二级域名,而一个整体性强的网站,用户系统是统一的,即一套用户名.密码在整个网站的各个模块中都是可以登录使用的.各个服务器共享用户数据是比较容易实现的,只需要在后端放个数据库服务器,各个服务器通过统一接口对用户数据进行访问即可.但还存在一个问题,就是用户在这个服务器登录之后,进入另一个服务器的别的模块时,仍然需要重新登录,这就是一次登录,全部通行的问题,映射到技术上,其实就是各个

转:https://segmentfault.com/a/1190000011421467 废话不多说,首先分享一个业务场景-抢购.一个典型的高并发问题,所需的最关键字段就是库存,在高并发的情况下每次都去数据库查询显然是不合适的,因此把库存信息存入Redis中,利用redis的锁机制来控制并发访问,是一个不错的解决方案. 首先是一段业务代码: @Transactional public void orderProductMockDiffUser(String productId){ //1.查库

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

一.引入Jedis依赖 可以新建Spring或Maven工程,在pom文件中引入Jedis依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 二.Jedis工具类 JedisUtil.java package com.jake

今天面试了 一家非常高大上的公司,问了我关于redis的实用性问题,但是答的不是很好,所以下午通过再次学习 redis,实现相关实用性功能的一种. 对于抢购功能,难点在于 抢购时 由于高并发请求,导致一个用户抢购多件商品,库存量小于订单量的情况. 如下通过redis的hash和list类型实现相关功能. 思路: hash:主要用来存储用户抢购成功的信息,因其自身的特性,如果hash的key,val重复,会返回0,从而判断一个用户只能抢购一个商品. list:主要用来存放商品,在每个请求进来时,从

# 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

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.使用分布式锁要满足的几个条件: 系统是一个分布式系统(关键是分布式,单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现) 共享资源(各个系统访问同一个资源,资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL) 同步访问(即有很多个进程同事访问同一个共享资源.没有同步访问,谁管你资源竞争不竞争) 二.应用的场景例子 管理后台的部署架构(多台tomcat服务器+redis[多台tomcat服务器访问一台redis]+mysql[多台tomcat服务器访问一台服务器上的m

秒杀案例: <?php header("content-type:text/html;charset=utf-8"); $redis = new redis(); $result = $redis->connect('10.10.10.119', 6379); $mywatchkey = $redis->get("mywatchkey"); $rob_total = 100; //抢购数量 if($mywatchkey<$rob_total)