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【腾讯云轻量服务器】如何“超卖”内存资源

问题背景 相信大家在使用腾讯云轻量服务器时, 由于轻量服务器规格都比较小,cpu 慢都可以接受,可以等,毕竟轻量服务器价格上有优势,但是当需要比较大内存的时候,比如需要编译一个前端项目时需要比较大的内存资源...还好是有办法的,在 Linux 中我们可以通过添加交换空间将虚拟内存扩展到物理内存(RAM)之外,也就是将磁盘扩充成内存使用,可以实现“内存的超卖”。...下面将介绍如何在腾讯云轻量服务器上添加一些交换空间(swap)来当作内存使用, 防止应用程序因系统内存耗尽而卡死。 什么是轻量应用服务器(TencentCloud Lighthouse)?...腾讯云双十一官网活动链接:双11活动上云拼团Go

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    超卖 100 瓶茅台的事故分析

    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,但是这次为什么会超卖呢?...,主要集中在三个地方: 没有其他系统风险容错处理 由于用户服务吃紧,网关响应延迟,但没有任何应对方式,这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下,库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析,问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...由于服务是集群部署,我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上,通过广播通知到集群的各个服务器。网关层基于用户ID做hash算法来决定请求到哪一台服务器。这样就可以基于应用缓存来实现库存的扣减和判断。...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话,甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。

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    去卖AI服务器

    “你现在不一定真的会卖元脑的解决方案,但你至少要把AI服务器卖出去。”王峰对渠道伙伴说。这位中国IT市场元老级的渠道管理者,对于如何把一项新业务借由渠道体系培育起来,显得驾轻就熟。...王峰在年末回顾浪潮信息的渠道业务时面带微笑,但言语犀利,“你一直低头卖你的2U服务器,你就永远不知道别人在干什么,别人也不会主动找到你。”...这家2019年上半年AI服务器出货量全球第一,占据中国AI服务器市场50.2%市场份额的服务器巨头真正看重的,是它传统的分销体系能否用今天的小突破,去抓住明天AI的大未来。...其中,来自分销合作伙伴销售收入同比增长超过50%,销售额过亿的分销伙伴超过10个;ISV合作伙伴的业绩实现翻倍增长,合作过亿元的ISV数量增加一倍,实现云平台产品合作伙伴占有率第一、存储产品合作伙伴占有率第二...数据显示,目前与浪潮签订战略合作协议的左手伙伴包括了百度、第四范式、深圳锟云科技、一览群智等具备AI功能开发核心能力的科技公司。在更大范围内,人工智能百强公司中有超过80%均与浪潮建立了合作关系。

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    金融市场超融合,哪家卖的最多?

    作为用户从传统基础架构向企业云架构转型的主流技术方向之一,超融合最大的价值来自于架构核心组件——存储实现了从集中控制到分布式转型,以及从专用硬件到基于标准商用服务器的软件定义模式转型。...同时,SmartX 超融合解决方案提供业内领先的开放性,以金融行业为例,客户可根据实际需求选择纯软件或者一体机部署,运行 VMware、Citrix 或者 SmartX 原生虚拟化,灵活选择业内主流服务器硬件异构部署...,并可基于鲲鹏、海光体系服务器部署满足信创需求。...、稳定的企业云。...▌证券行业首家生产级超融合信创云 中信建投证券已经部署上百节点 SmartX 超融合产品支撑多种交易系统、核心关键应用及数据库系统;在近三年合作的基础上,双方于 2020 年末联合发布了证券行业首家金融生产级信创云案例

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    另一篇mysql防止库存超卖

    今天王总又给我们上了一课,其实MySQL处理高并发,防止库存超卖的问题,在去年的时候,王总已经提过;但是很可惜,即使当时大家都听懂了,但是在现实开发中,还是没这方面的意识。...先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。...然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题。...从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件。...那当计数器达到100的时候,后面进来的就显示秒杀结束,这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求,先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。

    1.5K10

    java面试(2)关于并发、超卖处理的思路

    java面试(2)关于并发、超卖处理的思路 背景: 做电商网站,经常会有各种秒杀和热门商品...设置条件: 1、本文设计到的并发处理均是针对纵向,不针对横向扩展,即只设计从PHP层面到数据库层面的处理,不涉及多台服务器,集群、大带宽等的横向设计。...2、本文中涉及到的高并发并不是淘宝京东等几百万几千万等的高并发,仅仅只是普通最多上万的并发处理 3、本文不对悲观锁乐观锁做设计 问题:普通电商中的秒杀中的并发问题,超卖问题?...在第一步①点击购买后跳转到问题页面,用户必须回答正确问题后,方可进入后面的流程 四、库存缓存设计:缓存库存,判断用户购买的商品是否还有,不读取数据库,速度快,也不会增加数据库负担, 经过前面的过滤,超卖的可能性比较低了提前将商品库存缓存起来...那当计数器达到100的时候,后面进来的就显示秒杀结束,这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求,先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。

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    腾讯云服务器超简单部署 Chatwoot 教程

    目录前言准备工作腾讯云服务器环境2. 准备部署环境2.1 创建部署目录2.2 准备 docker-compose.yml 文件2.3 配置环境变量3....在这篇文章中,我将分享如何通过 腾讯云服务器 使用Docker Compose快速部署 Chatwoot。整个过程非常简单,新手也能快速上手!...最近腾讯云双十一活动火热进行中,云服务器、轻量应用服务器都非常划算,需要的朋友抓紧时间抢购吧!https://cloud.tencent.com/act/pro/double11-2024?...fromSource=gwzcw.8891716.8891716.8891716&from_column=20421&from=20421准备工作腾讯云服务器环境操作系统:CentOS 7内存要求:至少...Chatwoot更新到最新版本:docker-compose pulldocker-compose up -d停止服务停止所有服务:docker-compose down总结通过本文的步骤,你已经成功在腾讯云服务器上使用

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    购买腾讯云服务器及环境配置,超详细

    购买前须知腾讯学生云服务器_学生云主机_学生云数据库_云+校园特惠套餐1.1 配置如何选择按需要选择自己的服务器,刚开始按1核2G的配置就可以了,如果内存只有1G可能会造成某些程序崩溃。...1.2 轻量级云服务器和云服务器的差别在刚开始学习及起步阶段,我们更关心价格,等到服务器流量开始上升了,我们可以根据需要再升级服务器。...(当服务器流量上升到需要升级服务器时,租赁服务器的费用也就不值一提了)1.2.1 计费方式如果选择的是轻量级云服务器,采用的是包年包月 + 超额流量 + 自定义镜像 的计费方式,包年包月价格会比云服务器便宜一些...,带宽会比云服务高一些,每个月有定量的流量包,类似于手机卡的流量包,流量使用在流量包内不需要额外的支付,但是如果超过流量包,需要支付超额流量费用,与手机超流量要支付超额费用一样。...如果以前创建过密钥,跳过此步:ssh-keygen6、添加公钥到你的云服务器中:ssh-copy-id myserver17、输入云服务上的xxx用户密码即可8、登录云服务器:ssh myserver1

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    推荐10-避免商品超卖的4种方案

    在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够,不够不允许下订单,更改库存量时加上一个条件,只更改商品库存大于0的商品的库存,当时我们使用ab进行压力测试,当并发超过500,访问量超过2000时,还是会出现超卖现象...where id = 1"); } } 第1种方案:使用mysql的事务加排他锁来解决,首先我们选择数据库的存储引擎为innoDB,使用的是排他锁实现的,刚开始的时候我们测试了下共享锁,发现还是会出现超卖的现象...这样可以解决超卖的问题,但是会导致文件得I/O开销很大。 第3种方案:使用redis的setnx来实现锁机制。但是并发大的情况下,锁的争夺会变多,导致响应越来越慢。...1000 -c 200 就会出现请求非2XX的响应增多,1000 失败了 54) time per request 127.575 public function index() {   //测试并发超卖现象...将要促销的商品数量以队列的方式存入redis中,每当用户抢到一件促销商品则从队列中删除一个数据,确保商品不会超卖。

    1.2K10

    飞天茅台超卖事故:Redis分布式锁请慎用!

    ,主要集中在三个地方: ①没有其他系统风险容错处理 由于用户服务吃紧,网关响应延迟,但没有任何应对方式,这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 ③非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下,库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析,问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...实际证明,这个优化是成功的,性能方面略微提升了一些,并在分布式锁失效的情况下,没有出现超卖的情况。 然而,还有没有优化空间呢?有的!...由于服务是集群部署,我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上,通过广播通知到集群的各个服务器。 网关层基于用户 ID 做 hash 算法来决定请求到哪一台服务器。...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话,甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。

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