首先,因为秒杀这个环节在商城项目中比较常见,最近写商城项目,碰到这个功能模块,于是就拿出来给大家分享一波. 难点:高并发的情况下,正常逻辑写的话数据库的库存会出现负数,对付这类问题有很多解决方案,我就不一一赘述,我这次用的是redis的队列机制. 话不多说,进入正题 三张表做测试,分别是:商品表,日志表,订单表, goods,log,order 秒杀的入口: 采用队列的方式加入库存 本次采用ab压力测试: -r 指定接收到错误信息时不退出程序 -t 等待响应的最大时间 -n 指定压力测试总共的执

内容并发抢购系统注意事项高并发架构设计描述程序端核心代码实现订单流程mysql 端并发解决方案注意事项(1)高并发环境下,对于服务器cup.内存.网络宽带使用率会瞬间暴涨,需要注意对同服务器上其他应用的影响.(项目解耦,高并发应用独立部署)(2)服务器高负载运行,容易出现死机,重启服务器场景,要提前考虑内存(redis)数据备份与恢复,防止用户抢购数据丢失.(3)高并发应用首先要注重稳定性,其次是性能上优化.(4) 一台服务器能够支持多少并发量nginx服务为例:worker_processes

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

tp5项目:https://www.kancloud.cn/mikkle/thinkphp5_study/396283

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

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

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制. <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>2.服务实例的配置参数说明 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>- 3.设备驱动介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>-4.如开发一套设备驱动,同时支持串口和网络通讯. <连载 | 物联网框架ServerSupe

我们常用QPS(Query Per Second,每秒处理请求数)来衡量一个web应用的吞吐率,解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键. 举个栗子:假设一个业务请求平均为100ms,同时系统内有20台apache web服务器,MaxClients(apache的最大连接数)设置为500,那么理论QPS峰值就是20*500/0.1=100000(理论与实际肯定有差异). 这系统貌似理论上来说很强大1秒钟处理100000个请求,实际当然没有这么理想.在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状

上篇文章[Thinkphp5实现悲观锁]已介绍过thinkphp5使用悲观锁实现高并发的场景,这篇文章将实际测试下. 在shell里进入到apache的bin目录,输入以下url: ab -n 100 -c 100 http://www.xyh.com/index/index/mysql_unlock [不加锁的情况,模拟100次请求,每次100个用户] 备注:如果提示socket: Too many open files (24),请执行ulimit -a,然后ulimit -n 1024.下

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EF中的高并发 这里只介绍EF6中database-first开发方案的高并发解决方案,code-first开发方案中的高并发会在以后的EF CodeFirst系列中介绍. EF默认支持乐观并发:我们从数据库加载了一条数据,这是有人修改了这条数据,而我们手中用的还是旧数据,这就出现了脏读,这个时候我们修改了这条数据然后执行SaveChange()会发生什么呢?EF在保存数据时会首先查看数据库中的数据有没有改变过,数据没有改变就执行保存:数据改变了会抛出异常,我们再次提交前必须解决冲突(提到解决冲

技巧提示:mysql读写分离搭建好之后,配合nginx的负载均衡,可以高效的mysql的集群性能,同时免去麻烦的query分流.比如,sever1收到的请求就专门链接slave1从mysql读取数据,配合nginx的反向代理实现的分流,就可以优雅的把mysql的query请求分压到不同的mysql-slave实例.如果不会搭建ngnix的同学可以看我上一篇文章<高并发教程-基础篇-之nginx负载均衡的搭建> 一.架构图: 服务器准备:3台,ubuntu16.04系统+mysql-5.7.22

高并发教程-基础篇-之分布式全文搜索引擎elasticsearch的搭建 如果大家看了我的上一篇<2.高并发教程-基础篇-之nginx+mysql实现负载均衡和读写分离>文章,如果能很好的利用,那么其实已经可以轻松日抗千万级别的访问量了,但是如果业务涉及查询比较多,查询条件比较丰富,又或者我就想要查询的响应更快点,那么在mysql上面去做优化,其实比较辛苦,有没有更好的解决方案呢?答案是肯定的!它就是我们今天的主角,分布式全文搜索引擎elasticsearch. 技巧提示:mysql集群层主要

转载:https://blog.csdn.net/icangfeng/article/details/81201575 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

这里我借鉴了网上其他大佬的观点: 一:高并发带来的挑战 原因:秒杀抢购会经常会带来每秒几万的高并发场景,为了更快的返回结果给用户. 吞吐量指标QPS(每秒处理请求数),假设一个业务请求响应耗时为100ms,我们有10台Web服务器,每台给它最大连接数500. 理想化计算方式: 10 * 500/0.1 = 50000 难道我们真的有处理5万并发? 不然.高并发场景下,Web服务器打开了越多的连接进程,CPU切换上下文的也越多.会增加CPU的压力,导致CPU业务请求响应耗时 会超出预期很多.可能你

笔记 5.高级篇幅之高并发情况下接口限流特技         简介:谷歌guava框架介绍,网关限流使用 1.nginx层限流 2.网关层限流 开始 mysql最大的连接数就是3千多.如果想把应用搞好.每个应用就必须要持平 所以数据库这里也要考虑让他支持更大的并发. 这里可以限流.保护下端服务 限流的框架,谷歌开源的 每次在桶里放100个令牌.请求过来就去桶里拿令牌.令牌被拿光了表示请求过大. 核心就是产生令牌的速率 在网关的服务里做限流 只给Order订单限流,所以前面名字加上Order 继承

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

慕课网实战教程后端:1.java c++算法与数据结构2.java Spring Boot带前后端 渐进式开发企业级博客系统3.java Spring Boot企业微信点餐系统4.java Spring Security开发安全的REST服务5.Java Spring带前后端开发完整电商平台6.Java SSM开发大众点评后端7.Java SSM快速开发仿慕课网在线教育平台8.Java 大牛 带你从0到上线开发企业级电商项目9.Java 开发企业级权限管理系统10.Java 校招面试 Googl

java高级精讲之高并发抢红包~揭开Redis分布式集群与Lua神秘面纱 redis数据库 Redis企业集群高级应用精品教程[图灵学院] Redis权威指南 利用redis + lua解决抢红包高并发的问题 抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你

高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌.对于业务分析,首先是有效请求和无效请求,有效请求是指真实的需求,而无效请求则是虚假的抢购请求. 有效请求和无效请求 无效请求有很多种类,比如通过脚本连续刷新网站首页,使得网站频繁访问数据库和其他资源,造成性能持续下降,还有一些为了得到抢购商品,使用刷票软件