redis处理抢购,并发,防止超卖,提速 1.商品队列(List列表),goods_list           控制并发,防止超卖 2.订单信息(Hash集合),order_info          存放订单信息,后续处理 3.购买成功用户(Set集合),exist_list        set集合唯一性,防止用户重复购买 首先商品入库,存放redis列表 public function ruhuo(){ $redis = new \redis(); $redis->connect('12

网站面对高并发的情况下,除了增加硬件, 优化程序提高以响应速度外,还可以通过并行改串行的思路来解决.这种思想常见的实践方式就是数据库锁和消息队列的方式.这种方式的缺点是需要排队,响应速度慢,优点是节省成本. 演示一下现象 创建一个在售产品表 CREATE TABLE [dbo].[product]( [id] [int] NOT NULL,--唯一主键 ) NULL,--产品名称 [status] [int] NULL ,--0未售出 1 售出 默认为0 ) NULL--下单用户 ) 添加一条记

主要是自己在项目中(中小型项目) 有支付下单业务(只是办理VIP,没有涉及到商品库存),目前用户量还没有上来,目前没有出现问题,但是想到如果用户量变大,下单并发量变大,可能会出现一系列的问题,趁着空闲时间,做了这个demo测试相关问题. 可能遇到的问题如下: 1.订单重复 2.高并发下,性能变慢 解决方式:ThreadPoolExecutor线程池 + Queue队列 开发工具:IDEA 15 1.首先是springBoot的项目框架如下 2.业务测试流程涉及的类,如下 BusinessThre

将请求存入redis 为了模拟多个用户的请求,使用一个for循环替代 //redis数据入队操作 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); for($i=0;$i<50;$i++){ try{ $redis->LPUSH('click',rand(1000,5000)); }catch(Exception $e){ echo $e->getMessage(); } } 在后台进行数据处理 守护进程 //redi

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

在实际的开发过程中我们遇到过各种各样的活动,但像用户流量较大的平台就需要考虑高并发的问题,但是如何去解决呢?我总结了几种解决方案,欢迎大家指正! 一.什么是PV/UV/QPS? PV:页面访问量,即PageView,用户每次对网站的访问均被记录,用户对同一页面的多次访问,访问量累计.(说白了就是用户的点击次数) UV:独立访问用户数:即UniqueVisitor,访问网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次.(说白了就是每天访问的用户数)QPS: (每秒查

这是java高并发系列第27篇文章. 开发环境:jdk1.8. 案例讲解 电商app都有用过吧,商品详情页,需要给他们提供一个接口获取商品相关信息: 商品基本信息(名称.价格.库存.会员价格等) 商品图片列表 商品描述信息(描述信息一般是由富文本编辑的大文本信息) 数据库中我们用了3张表存储上面的信息: 商品基本信息表:t_goods(字段:id[商品id].名称.价格.库存.会员价格等) 商品图片信息表:t_goods_imgs(字段:id.goods_id[商品id].图片路径),一个商品会

这是java高并发系列第26篇文章. 环境:jdk1.8. 本文内容 了解JUC常见集合,学会使用 ConcurrentHashMap ConcurrentSkipListMap ConcurrentSkipListSet CopyOnWriteArraySet 介绍Queue接口 ConcurrentLinkedQueue CopyOnWriteArrayList 介绍Deque接口 ConcurrentLinkedDeque JUC集合框架图 图可以看到,JUC的集合框架也是从Map.Lis

返回目录 众所周知 redis量个强大的缓存组件,可以部署在win32和linux环境之上,它有五大存储结构,其中有一种为列表list,它可以实现quene和stack的功能,即队列和堆栈的功能. redis相关文章,可以看我的相关博文<Redis学习笔记~目录>,redis实现消息队列,可以看我的<Redis实现消息队列比MSMQ更方便> node-redis-client相关下载地址为:https://github.com/fictorial/redis-node-client

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求

课程简介: 随着互联网的发展,高并发.大数据量的网站要求越来越高.而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的.本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构常用技术点及详细演练. 通过该课程的学习,普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台. 亮点一:真实环境还原,课程采用了VM环境重现大网站集群服务器环境,真实环境还原再现. 亮点二:基础实用,细节决定成败,课程内容在演练过程中重点介绍各种细节,保证初级人员快速入门及高级进阶. 亮点三:讲师丰富的海量平台运作经验 讲师tom5多

在探讨可重入锁之后,接下来学习阻塞队列,这边篇文章也是断断续续的写了很久,因为最近开始学ssm框架,准备做一个自己的小网站,后续可能更新自己写网站的技术分享. 请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接: http://www.cnblogs.com/superfj/p/7757876.html 阻塞队列是什么? 首先了解队列,队列是数据先进先出的一种数据结构.阻塞队列,关键字是阻塞,先理解阻塞的含义,在阻塞队列中,线程阻塞有这样的两种情况: 1.当阻塞队列为空时,获取队列元素的线程将等待,直到该则

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

Java高并发--消息队列 主要是学习慕课网实战视频<Java并发编程入门与高并发面试>的笔记 举个例子:在购物商城下单后,希望购买者能收到短信或者邮件通知.有一种做法时在下单逻辑执行后调用短信发送的API,如果此时服务器响应较慢.短信客户端出现问题等诸多原因购买者不能正常收到短信,那么此时是不断重试呢还是直接放弃发送呢?不管选择哪一种,在实现上都会变得复杂. 消息队列是如何解决的呢?可以讲发送短信这个过程封装成一条消息,发送到消息队列,消息队列按照一定顺序依次处理队列中的消息,在某一个时刻就

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景.内部通信.以及秒杀等高并发业务场景的核心手段,它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性 等一系列功能. 无论是 RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka还是其它等,都有的一些基本原理.术语.机制等,总结分享出来,希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解. 1. 消息生产者.消息者.队列 消息生产者Producer:发送消息到消息队列 消息消费者Consumer:从消息队列接收消息. Broker:概念来自与Apache A

这是java高并发系列第25篇文章. 环境:jdk1.8. 本文内容 掌握Queue.BlockingQueue接口中常用的方法 介绍6中阻塞队列,及相关场景示例 重点掌握4种常用的阻塞队列 Queue接口 队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,java中用Queue接口来表示队列. Queue接口中定义了6个方法: public interface Queue<E> extends Collection<E> { boolean add(e); boolean offer(E

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

在高并发 HTTP 反向代理服务器 Nginx 中,存在着一个跟性能息息相关的模块 - 文件缓存. 经常访问到的文件会被 nginx 从磁盘缓存到内存,这样可以极大的提高 Nginx 的并发能力,不过因为内存的限制,当缓存的文件数达到一定程度的时候就会采取淘汰机制,优先淘汰进入时间比较久或是最近访问很少(LRU)的队列文件. 具体实现方案: 1. 使用双向循环队列保存缓存的文件节点,这样可以实现多种淘汰策略: 比如:如果采用淘汰进入时间比较久的策略,就可以使用队列的特性,先进先出 如果要采用按照

使用场景描述: 网络请求中经常会遇到发送的请求,服务端响应是成功的,但是返回的时候出现网络故障,导致客户端无法接收到请求结果,那么客户端程序可能认为判断为网络故障,而重复发送同一个请求.当然如果接口中定义了请求结果查询接口,那么这种重复会相对少一些.特别是交易类的数据,这种操作更是需要避免重复校验.另外一种情况是用户过于快速的点击界面按钮,产时连续的相同内容请求,那么后端也需要进行过滤,这种一般出现在系统对接上,无法去控制第三方系统的业务逻辑,需要从自身业务逻辑里面去限定. 其他需求描述: 这类