这里不谈秒杀设计,不谈使用队列等使请求串行化,就谈下怎么用锁来保证数据正确,就是已经到减库存那一步了,在这一步中如果保证不超卖。...分布式锁 这种场景下应该很少有人用Java自带的锁(比如:synchronized、Lock)吧,因为它们只在同一个JVM内有效,如果你的应用部署了多台的话,应该用分布式锁。...关于Redis分布式锁,可以阅读这篇文章:Spring Boot Redis 实现分布式锁 其实,这里加分布式锁就是将多线程请求转成单线程请求,因为每次只有一个线程获得锁并执行,其余都被阻塞了。
超卖和分布式锁解决方案 背景 要说现在在高并发场景中,哪个概念最火,那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的: 大量用户同一时间访问,造成瞬时访问量激增。...虽然商家都希望自己的东西卖的越多越好,但是大多数场景下,秒杀的库存并不是特别多,这时候我们就得避免“超卖”问题的发生了。...而且也能够保证订单不会超卖,因为创建订单之后就减库存,已经封装成了一个原子操作。 但是这样也有很明显的缺点:并发高了,操作数据库的次数会增加,对数据库的压力不用想都知道很高。...在分布式场景中,我们为了实现不同客户端的线程对代码和资源的同步访问,保证在多线程下处理共享数据的安全性,就需要用到分布式锁技术。本篇文章的主角就来了——Redis分布式锁。...它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象,还提供了许多分布式服务。
分布式存储 分布式存储的思想是什么 分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上,以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。...可扩展性:分布式存储系统可以根据需求动态扩展。当需要增加存储容量或处理能力时,可以简单地添加新的节点到系统中。...定期进行数据备份是保护重要数据安全的重要措施 分布式存储的组成元素:数据的使用者、数据的索引者、数据的存储者 分布式存储是一种将数据存储在多个节点上的存储系统,它包含以下三个主要组成元素: 数据的使用者...索引和存储节点之间的协作使得分布式存储系统能够提供高性能、高可用性和可扩展性的数据访问服务。 分布式数据库 分布式数据库是一种将数据存储在多个节点上的数据库系统。...分布式缓存 分布式缓存是一种将数据缓存在多个节点上的缓存系统。它通过将数据分散存储在多个节点上,以提供更高的读写性能和可扩展性。
为了使用 REST 接口, 首先需要为 S3 接口初始化一个 Ceph 对象网关用户. 然后为 Swift 接口新建一个子用户.
、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。...「地理空间(Geo)」 Redis 提供了地理空间索引功能,可以存储地理位置信息,并进行半径查询和定位。...Redis 分布式锁的实现 Redis 分布式锁主要是利用了 Redis 的原子性操作来实现的。...「安全性考虑」 为了确保分布式锁的安全性,需要确保以下几点: 锁必须是互斥的,同一时间只有一个客户端能持有锁。...通过以上的方法,可以在 Redis 中实现一个简单但是相对安全的分布式锁。 本文由 mdnice 多平台发布
分布式数据存储 海量数据的存储问题 如今随着互联网的发展,数据的量级也是成指数的增长 从GB到TB到PB 对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系型数据库 已经无法满足快速查询与插入数据的需求...在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如 有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的 这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库 如果使用关系型数据库解决海量存储的问题呢...此时就需要做数据库集群 为了提高查询性能将一个数据库的数据,分散到不同的数据库中存储。...拆分的数据库/表,结构必须一样,不然还怎么分发… 混合切分 实际开发中常见!
一、分布式存储介绍 我们知道NAS是远程通过网络共享目录, SAN是远程通过网络共享块设备。那么分布式存储你可以看作拥有多台存储服务器连接起来的存储输出端。...常见的分布式存储开源软件有:GlusterFS,Ceph,HDFS,MooseFS,FastDFS等。...介绍 glusterfs是一个免费,开源的分布式文件系统(它属于文件存储类型)。...;如果两台存储服务器不同,就会出现木桶效应 复合卷 distribute replica volume 分布式复制卷: 图片 说明:是分布式卷与复制卷的组合,兼具两者的功能,若干brick组成1个复制卷...5个存储怎么做?
1 简介 Longhorn是用于Kubernetes的开源分布式块存储系统; 如今,基于云和容器的部署规模日益扩大,分布式块存储系统也正变得越来越复杂,单个存储控制器上的volume...2000年代初,存储控制器上的volume数量只有几十个,但现代云环境却需要数万到数百万的分布式块存储卷。存储控制器变成了高度复杂的分布式系统。...分布式块存储本身比其他形式的分布式存储(如文件系统)更简单。无论系统中有多少volume,每个volume只能由单个主机进行装载。...replica是在底层磁盘或网络存储上精简配置的。 为每个volume创建一个专用的存储控制器:这可能是与大多数现有的分布式存储系统相比,Longhorn最具特色的功能。...大多数现有的分布式存储系统通常采用复杂的控制器软件来服务于从数百到数百万不等的volume。
传统存储经过这些年的发展,目前已经进入逐步沦落为烂大街的现象;而这几年分布式存储在如火如荼的发展中,尤其是在X86服务器作为存储硬件的事实标准下大大降低了存储的准入门槛,引发了无数的新兴创业公司涌入存储领域...客户使用4-5年的时候厂家停止维保,生命周期周期结束) 3)存储生命周期结束之前1年,客户要进行新存储采购和数据迁移 4)容量和性能水平扩展性有限 5)数据迁移期间业务有感知,各种协调业务 2.分布式存储的优点...4)可以避免每隔几年就进行一次数据迁移(重复劳动且没有任何意义,纯粹为了换硬件而迁移) 5)对业务友好,对存储管理部门友好(底层操作对业务来说无感知,业务不需要陪着存储部门一起折腾) 特别说明 1)分布式存储也不便宜...,和传统存储一样价格高昂;反正都是价格高昂,但是分布式存储可以避免后面一系列的因为产品寿命到期替换折腾。...2)分布式存储贵是贵在软件上;传统存储不仅软件贵,硬件也同样贵 3)分布式特指存储产品的架构,可以scale-out 4)分布式存储完全可以满足各种业务场景(如数据库、海量文件存储等) ?
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。...改进之后,其实可以发现,我们借助于 Redis 本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超卖的。...基于分布式锁可以在一定程度上拦截一些流量。 ②分布式锁的选型 有人提出用 RedLock 来实现分布式锁。RedLock 的可靠性更高,但其代价是牺牲一定的性能。...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!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
管理存储池 1.1 创建存储池 PG数量的预估 集群中单个池的PG数计算公式如下:PG 总数 = (OSD 数 * 100) / 最大副本数 / 池数 (结果必须舍入到最接近2的N次幂的值) #ceph...crush-ruleset-name] $ ceph osd pool create test_pool 512 512 replicated pool 'test_pool' created 1.2 删除存储池...ceph osd pool delete test_pool test_pool --yes-i-really-really-mean-it pool 'test_pool' removed 1.3 重命名存储池...$ ceph osd pool rename test_pool test_new_pool pool 'test_pool' renamed to 'test_new_pool' 1.4 查看存储池列表
C++:服务员牵来一头牛,给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上,笑道,请享用!顾客一脸懵逼,但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...
存储池 2.1 创建存储池数据 #ceph osd pool create cephfs_data $ ceph osd pool create cephfs_data 128 pool...'cephfs_data' created 2.2 创建存储池元数据 #ceph osd pool create cephfs_metadata $ ceph osd pool...create cephfs_data 128 pool 'cephfs_metadata' created 2.3 查看存储池 $ ceph osd lspools 1 rbd,2 test_data,...#Ceph 存储集群默认要求认证,需指定相应的密钥环文件 #sudo ceph-fuse -n client.
PG数量的预估 集群中单个池的PG数计算公式如下:PG 总数 = (OSD 数 * 100) / 最大副本数 / 池数 (结果必须舍入到最接近2的N次幂的值)
,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。...改进之后,其实可以发现,我们借助于 Redis 本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超卖的。...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!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
如何实现分库分表 将原本存储于单个数据库上的数据拆分到多个数据库,把原来存储在单张数据表的数据拆分到多张数据表中,实现数据切分,从而提升数据库操作性能。...使用覆盖索引)或者在缓存中维护 基因法:分区键的后x个bit位由查询字段进行hash后占用,分区键直接取x个bit位获取分区,查询字段进行hash获取分区,适合非分区键查询字段只有一个的情况 冗余:查询字段冗余存储...Session的分布式方案 采用无状态服务,抛弃session 存入cookie(有安全风险) 服务器之间进行Session同步,这样可以保证每个服务器上都有全部的Session信息,不过当服务器数量比较多的时候...使用Nginx(或其他复杂均衡软硬件)中的IP绑定策略,同一个IP只能在指定的同一个机器访问,但是这样做失去了负载均衡的意义,当挂掉一台服务器的时候,会影响一批用户的使用,风险很大; 使用Redis存储...把Session放到Redis中存储,虽然架构上变得复杂,并且需要多访问一次Redis,但是这种方案带来的好处也是很大的: 实现了Session共享; 可以水平扩展(增加Redis服务器); 服务器重启
前言 基于Redis使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为redis分布式锁造成的事故分析及解决方案。 背景:我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。...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。...改进之后,其实可以发现,我们借助于redis本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超卖的。...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!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
基于 Redis 使用分布式锁在当今已经不是什么新鲜事了。本篇文章主要是基于我们实际项目中因为 Redis 分布式锁造成的事故分析及解决方案。 背景 我们项目中的抢购订单采用的是分布式锁来解决的。...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。...改进之后,其实可以发现,我们借助于 Redis 本身的原子性扣减库存,也是可以保证不会超卖的。...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!...当然,此方案没有考虑到机器的动态扩容、缩容等复杂场景,如果还要考虑这些话,则不如直接考虑分布式锁的解决方案。 总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。
Redis入门:分布式存储 要完成数据的分片存储,需要多个redis实例。 1 多个REDIS实例 前面的单个redis节点实例的启动时默认配置端口号6379。
它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。...Alluxio 的优势包括: 内存速度 I/O :Alluxio 能够用作分布式共享缓存服务,这样与 Alluxio 通信的计算应用程序可以透明地缓存频繁访问的数据(尤其是从远程位置),以提供内存级 I...简化云存储和对象存储接入 :与传统文件系统相比,云存储系统和对象存储系统使用不同的语义,这些语义对性能的影响也不同于传统文件系统。...将 Alluxio 与云存储或对象存储一起部署可以缓解这些问题,因为这样将从 Alluxio 中检索读取数据,而不是从底层云存储或对象存储中检索读取。...当Alluxio与本地计算一同部署时,Alluxio可管理计算集群的存储并将应用所需数据本地化,从而实现: 通过智能分布式缓存提高读写性能 减少数据复制,从而节约网络成本 提供灵活API接口和云存储安全模式
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