假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景: 总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: declare @count as int begin tran select @count=count from ttt WAITFOR DELAY '00:00:05' --模拟并发,故意延迟5秒 commit

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利

前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的,现在我们说另外一个处理方式,利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=l

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

php解决高并发(转发:https://www.cnblogs.com/walblog/articles/8476579.html) 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS

本文来源于caoz梦呓公众号高并发专辑,以图形化.松耦合的方式,对互联网高并发问题做了详细解读与分析,"技术在短期内被高估,而在长期中又被低估",而不同的场景和人员成本又导致了巨头的方案可能并不适合创业公司,那么如何保证高并发问题不成为创业路上的拦路虎,是每一个全栈工程师.资深系统工程师.有理想的程序员必备的技能,希望本文助您寻找属于自己的"成金之路",发亮发光.   目录: 场景及解决方法解读 认识负载 数据跟踪 脑图.caoz大神公众号分享 参考资料   秉承知

php面试题二--解决网站大流量高并发方案(从url到硬盘来解决高并发方案总结) 一.总结 从外到内解决网站大流量高并发问题---从提交一个url开始(从用户按下搜索栏回车键开始) url最开始会到dns域名服务器,dns可以根据域名所连的多个ip来按一定的方案分配ip,所以就可以有dns负载均衡 1.dns负载均衡 然后就到了具体的服务器,比如Linux服务器,linux服务器最常用的均衡技术就是lvs(Linux Virtural Server) 2.负载均衡器(例如lvs) 为了防止某一台

asp.net解决高并发的方案. Posted on 2012-11-27 22:31 75077027 阅读(3964) 评论(1) 编辑 收藏 最近几天一直在读代震军的博客,他是 Discuz!NT的设计者,读了他的一系列关于Discuz!NT的架构设计文章,大呼过瘾,特别是Discuz!NT在解决高访问高并发时所设计的一 系列方案,本人尤其感兴趣.写这篇文章的目的,算是对初次阅读之后的总结备忘吧,以便以后有时间亲自测试,如果能在生产环境中得到应用,那就更有参考价值 了. 测试方法:本地模拟

什么是Nginx  什么是Tengine 看看国内大公司在用Nginx和Tengine吗? 步骤一:进入 https://www.taobao.com/,按F12.可看到 有很多APP对淘宝进行请求.随便点击一个, 步骤二:当然,可以看到,并不都在nginx里.比如还有Tengine...等其他.这个自行去看吧! 所以,学会一个知识,淘宝网站里,用到了很多,并非nginx一家.  Nginx和Apache的优缺点  进入Tengine官网 自行去看吧! 什么是高并发和负载均衡 如何解决高并发和负

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法. 一.业务场景 业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下: (1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元 (2)业务层实

队列+多线程+couchbase缓存 ,解决高并发问题. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using System.Diagnostics; using GStreamCloud.Common; using MyGStreamcloud.Common.U

高并发问题是程序设计所必须要解决的问题,解决此类问题最主要的途径就是对对程序进行加锁控制.hibernate对加锁机制同样做出了实现,常用加锁方式为悲观锁和乐观锁.悲观锁指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态,通常是由数据库机制实现的,在整个过程中把数据锁住(查询时),只要事务不释放(提交或者回滚)任何用户都不能查看或修改. 悲观锁的应用: 悲观锁的应用十分的简单,如果使用get或load方法进行查

案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version”

本文摘自网络,仅供个人学习之用 案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据

订单并发这个问题我想大家都是有一定认识的,这里我说一下我的一些浅见,我会尽可能的让大家了解如何解决这类问题. 在解释如何解决订单并发问题之前,需要先了解一下什么是数据库的事务.(我用的是mysql数据库,这里以mysql为例) 1)     事务概念 一组mysql语句,要么执行,要么全不不执行. 2)  mysql事务隔离级别 Read Committed(读取提交内容) 如果是Django2.0以下的版本,需要去修改到这个隔离级别,不然乐观锁操作时无法读取已经被修改的数据 Repeatabl

我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 咦?我们的系统似乎很强大,1秒钟可以处理完10万的

对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了.而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题, 但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧. 为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步    1.同步和异步的区别和联系 所谓同步,可以理解为在执行完一个函数或方法之后,一直等待系统返回值或消息,这时程序是出于阻塞的,只有接收到 返回的值或消息后才往下执行其它的命令. 异步,执行完函数或方法

1 innodb的锁 1.1 s锁,即读锁,即share锁 1.2 x锁,即写锁,排他锁 1.3 s锁和x锁之间的关系 多个读锁可以共存,但是读锁不可以和写锁共存.写锁和写锁不可以共存. 1.4 间隙锁 就是对一段数据加锁,比如id大于3小于10的行加锁,防止插入id=4的数据. 2 innodb高并发 适合于读多写少的高并发,所以要想获取高并发,就要读写分离. 3 死锁 事务A有了1要2,事务B有了2要1. 4 innodb的三种行锁 第一,record lock 单个行上的锁. 第二,gap