首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据库性能优化秒杀

数据库性能优化在秒杀活动中至关重要,因为秒杀场景下会有大量用户同时访问数据库,可能导致数据库压力过大,响应变慢,甚至崩溃。以下是关于数据库性能优化的一些基础概念、优势、类型、应用场景以及常见问题解决方法:

基础概念

数据库性能优化是指通过一系列技术和方法,提高数据库系统的运行效率和响应速度,以满足业务需求。优化可以从多个方面入手,包括硬件配置、数据库设计、SQL语句优化、索引优化、缓存机制等。

优势

  1. 提高响应速度:优化后的数据库能够更快地响应用户请求。
  2. 增强稳定性:减少因高并发导致的系统崩溃风险。
  3. 降低成本:通过优化,可以减少对高性能硬件的依赖,从而降低成本。
  4. 提升用户体验:快速的数据库响应能够显著提升用户的购物体验。

类型

  1. 硬件优化:升级服务器CPU、内存、硬盘等硬件配置。
  2. 架构优化:采用读写分离、分库分表等技术分散数据库压力。
  3. SQL优化:编写高效的SQL语句,避免全表扫描。
  4. 索引优化:合理创建和使用索引,提高查询效率。
  5. 缓存优化:使用Redis等缓存技术减少数据库访问次数。

应用场景

  • 电商秒杀活动:在高并发场景下保证数据库的稳定性和响应速度。
  • 大型在线游戏:处理大量玩家同时在线产生的数据交互。
  • 金融交易系统:确保交易数据的快速处理和准确性。

常见问题及解决方法

1. 数据库连接池耗尽

原因:高并发情况下,数据库连接池中的连接被迅速占满。

解决方法

  • 增加连接池的最大连接数。
  • 使用异步处理,减少同步等待时间。
  • 设置合理的连接超时时间。
代码语言:txt
复制
// 示例代码:配置HikariCP连接池
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb");
config.setUsername("user");
config.setPassword("password");
config.setMaximumPoolSize(50); // 增加最大连接数
HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(config);

2. SQL语句执行缓慢

原因:复杂的SQL查询或全表扫描导致性能下降。

解决方法

  • 使用EXPLAIN分析SQL执行计划,找出瓶颈。
  • 避免使用SELECT *,只查询需要的字段。
  • 创建合适的索引加速查询。
代码语言:txt
复制
-- 示例代码:创建索引
CREATE INDEX idx_product_id ON orders(product_id);

3. 数据库锁等待

原因:多个事务同时操作同一数据,导致锁等待。

解决方法

  • 尽量减少事务的持有时间。
  • 使用乐观锁或悲观锁策略。
  • 分析并优化事务逻辑,避免不必要的锁竞争。
代码语言:txt
复制
-- 示例代码:使用乐观锁
UPDATE products SET stock = stock - 1, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = current_version;

4. 缓存穿透、击穿、雪崩

原因

  • 缓存穿透:查询不存在的数据,导致每次都访问数据库。
  • 缓存击穿:热点数据失效瞬间,大量请求直接打到数据库。
  • 缓存雪崩:大量缓存同时失效,导致数据库压力骤增。

解决方法

  • 对不存在的数据也进行缓存,设置较短的过期时间。
  • 使用互斥锁防止缓存击穿。
  • 设置不同的缓存过期时间,避免缓存雪崩。
代码语言:txt
复制
// 示例代码:使用Redis缓存
public Object get(String key) {
    Object value = redis.get(key);
    if (value == null) {
        synchronized (this) {
            value = redis.get(key);
            if (value == null) {
                value = db.query(key); // 从数据库查询
                redis.setex(key, 60, value); // 设置缓存并过期60秒
            }
        }
    }
    return value;
}

通过以上方法,可以有效提升数据库在秒杀等高并发场景下的性能和稳定性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Redis优化高并发下的秒杀性能

作者:xialeistudio 来源:developer.51cto.com 本文内容 使用Redis优化高并发场景下的接口性能 数据库乐观锁 随着双11的临近,各种促销活动开始变得热门起来,比较主流的有秒杀...涉及到高并发争抢同一个资源的主要场景有秒杀和抢优惠券。...数据库实现 悲观锁性能太差,本文不予讨论,讨论一下使用乐观锁解决高并发问题的优缺点。...Jmeter压测): 500并发 500总请求数 平均响应时间331ms 发放成功数为31 吞吐量458.7/s Redis实现 可以看到乐观锁的实现下争抢比太高,不是推荐的实现方法,下面通过Redis来优化这个秒杀业务...1.Redis高性能的原因 单线程 省去了线程切换开销 基于内存的操作 虽然持久化操作涉及到硬盘访问,但是那是异步的,不会影响Redis的业务 使用了IO多路复用 2.实现流程 活动开始前将数据库中奖品的

1.8K40

秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化

秒杀优化 VoucherOrderServiceImpl 修改下单动作,现在我们去下单时,是通过lua表达式去原子执行判断逻辑,如果判断我出来不为0 ,则要么是库存不足,要么是重复下单,返回错误信息,如果是...; } // 3.判断秒杀是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {...// 尚未开始 return Result.fail("秒杀已经结束!")...log.error("库存不足"); return; } save(voucherOrder); } } 小总结: 秒杀业务的优化思路是什么...先利用Redis完成库存余量、一人一单判断,完成抢单业务 再将下单业务放入阻塞队列,利用独立线程异步下单 基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题? 内存限制问题 数据安全问题

11210
  • 性能优化-MySQL数据库优化

    2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化?如下图所示: ?...这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式,设计表结构,表结构设计的好直接关系到写SQL语句。...C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上,如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制,因此我们要对这些配置进行相应的优化。...D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu,更快的IO,更高的内存;cpu并不是越多越好,某些数据库版本有最大的限制,IO操作并不是减少阻塞。...注:通过上图可以看出,该金字塔中,优化的成本从下而上逐渐增高,而优化的效果会逐渐降低。

    3.8K20

    【秒杀系统】秒杀系统和拓展优化

    数据库:MySQL 8.0 数据源: druid 1.16 测试工具: apache jmeter 数据库表设计 三张表,分别是 商品表: id 商品id 商品name 商品图片 商品类别 商品价格 库存...)VO getGoodsDetail(String goodId) service 层的设计思路就是 调用DAO层接口 实现对数据库中取出数据的处理,并且提供给controller封装好的接口 @Service...事务处理 优秀成熟的数据库 一定会有对事务的支持, redis 也不例外 Redis的事务在不出现异常的时候是原子操作,exec是触发事务执行的命令 相关命令: watch 设置一个key 表示开始对这个...orderVo; } } return null; } } Controller 等待用户 确认信息之后 就可以生成订单 同步到数据库了...(MQ redis 都可以实现) 上述都是我学过的知识点暂时并且实战过,会在今后不断的将优化功能实现出来 这些都是我在考虑的范围内,今后会不断的学习 晚上其中的内容,

    4.4K21

    秒杀面试题:深入final,掌握C++性能优化

    秒杀面试题:深入final,掌握C++性能优 C++11之后有了final,它用来指定不能在派生类中重写虚函数,或者不能从中派生类。...因此相比于函数的直接调用,其性能较差。 通过final可以做到去虚拟化,它是一种编译器优化手段,尝试在编译时而非运行时解决函数调用问题。...由于在编译时可以确定调用哪个函数,因此便不会存在前面的vtable问题了,从而极大的提升虚函数调用的性能。...上面这个例子比较简单,指针加载和跳转的成本可能看起来并不多,因为它只是几条指令,但是这可能涉及分支预测错误和缓存未命中问题,这可能会引发性能下降。...禁止继承 禁止虚函数重写 去虚拟化提升性能 设计约束,禁止子类继承,放置子类重写 总的来说,final 关键字在 C++ 中用于阻止继承和虚函数重写,提高代码的性能、可维护性和安全性。

    31710

    数据库性能优化(MySQL)

    11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中,索引绝对是一个重量级的因素,如果索引使用不当,则数据库的其它优化可能无济于事。...索引扫描不一定比全表扫描性能更好,要看情况。查询优化器会为一次查询是否使用索引以及决定使用哪个索引,当然,有时查询优化器也会犯错误。...11.3 锁定与等待 锁机制是影响查询性能的另一个因素,当多个并发用户同时访问同一资源时,数据库为保证并发访问的一致性,使用数据库锁来协调访问。...当然,为了保证数据库写性能可以异步写数据。若不想反范式则可以使用非关系型数据库。...11.9 使用非关系数据库 key-value数据库使用半结构化存储数据,所有数据只有一个索引即key,可以将反范式化引发的数据副本保存到key-value数据库中,这样比关系数据库具有更出色的并发性能

    3.2K80

    如何优化数据库性能

    1、硬件调整性能  最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法  扩大虚拟内存,并保证有足够可以扩充的空间;把数据库服务器上的不必要服务关闭掉  把数据库服务器和主域服务器分开  把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大...3、使用存储过程 应用程序的实现过程中,能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现,因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试,并被再次使用,需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,特别是对数据量不是特别大的数据库操作时,是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大,因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异...,这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。...在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!

    1.9K50

    数据库性能优化之SQL语句优化

    一、问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一...在多数情况下,Oracle使用索引来更快地遍历表,优化器主要根据定义的索引来提高性能。...在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引,这有助于写出高性能的SQL语句。 二、SQL语句编写注意问题 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。...也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...(6) 使用DECODE函数来减少处理时间: 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表. (7) 整合简单,无关联的数据库访问: 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中

    5.7K20

    基于spring boot高性能高并发秒杀系统方案及优化

    ,但是,里面的知识却超越了秒杀,涉及到高并发、高性能的系统构建(缓存+异步+限流) 闲扯:这篇文章是对慕课网“Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战”课程的学习总结,以及自己的一些看法和改良,很久之前看的课程了...技术栈:spring+ spring boot+ mybatis+ +redis+ rabbitmq+ 前端技术知识 秒杀未优化前示意图 1.一句话讲清楚瓶颈:无缘无故,时时刻刻请求数据库,数据库并发是很小的...页面静态化 非编程的优化,静态资源优化 ? 重点:秒杀接口第一次优化 1.此次优化,主要解决超卖问题,并没有涉及很深入的优化 ?...秒杀第一次优化 服务级高并发秒杀优化(RabbitMQ+接口优化) 将通过预减库存减少透穿到DB的请求,通过异步处理和排队机制缓解数据库的压力,降低应用接口负载,主要包括内存标记,Redis做库存预判,...消息队列异步写库,秒杀接口优化。

    3.4K31

    秒杀系统架构优化思路

    一、为什么难 秒杀系统难做的原因:库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀,可能手机只有1万部,但瞬时进入的流量可能是几百几千万。...又例如12306抢票,亦与秒杀类似,瞬时流量更甚。...a)大哥,我是服务层,我清楚的知道小米只有1万部手机,我清楚的知道一列火车只有2000张车票,我透10w个请求去数据库有什么意义呢?...和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去,又有99.9%的请求被拦住了 4.4)数据层闲庭信步 到了数据这一层,几乎就没有什么请求了,单机也能扛得住,还是那句话,库存是有限的,小米的产能有限,透这么多请求来数据库没有意义...五、总结 没什么总结了,上文应该描述的非常清楚了,对于秒杀系统,再次重复下笔者的两个架构优化思路: 1)尽量将请求拦截在系统上游 2)读多写少的常用多使用缓存

    42420

    秒杀架构优化,产品折衷

    当然有,当一个业务技术难度非常大的时候,可以通过业务和产品的优化,来简化系统架构。...以“12306车票秒杀”为例,秒杀业务架构难度大,业务和产品可以这么折衷: case 1 一般来说,下单和支付放在同一个流程里,能够提高转化率。...对于秒杀场景,产品上,下单流程和支付流程异步,放在两个环节里,能够降低数据库写压力。 12306,下单成功后,系统占住库存,45分钟之内支付即可。...case 3 秒杀场景,由于短时间内并发较大,系统返回较慢,用户心情十分焦急,可能会频繁点击按钮,对系统造成压力。 产品上可以优化为,一旦点击,不管系统是否返回,按钮立刻置灰,不给用户机会频繁点击。...画外音:秒杀业务的架构优化讲过了,这次说产品上的优化。 兄弟,你的产品折衷了吗?或者,奇葩了吗? 欢迎分享你的故事。

    50140

    秒杀系统架构优化思路

    读写冲突,锁非常严重,这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢? 二、优化方向 优化方向有两个(今天就讲这两个点): (1)将请求尽量拦截在系统上游(不要让锁冲突落到数据库上去)。...五、总结 上文应该描述的非常清楚了,没什么总结了,对于秒杀系统,再次重复下我个人经验的两个架构优化思路: (1)尽量将请求拦截在系统上游(越上游越好); (2)读多写少的常用多使用缓存(缓存抗读压力);...问题7:秒杀之后的支付完成,以及未支付取消占位,如何对剩余库存做及时的控制更新? 答:数据库里一个状态,未支付。...但数据库层面真实数据是没问题的。 问题9:就算处于业务把优化考虑“3k张火车票,只透3k个下单请求去db”那这3K个订单就不会发生拥堵了吗?...问题13、秒杀群提问:减库存是在那个阶段减呢?如果是下单锁库存的话,大量恶意用户下单锁库存而不支付如何处理呢? 答:数据库层面写请求量很低,还好,下单不支付,等时间过完再“回仓”,之前提过了。

    1.4K100

    秒杀系统之系统优化

    3 系统优化 对于一个软件系统,提高性能可以有很多种手段,如提升硬件水平、调优JVM 性能,这里主要关注代码层面的性能优化—— 减少序列化:减少 Java 中的序列化操作可以很好的提升系统性能。...可以通过日志配置文件控制异常堆栈输出的深度 去组件框架:极致优化要求下,可以去掉一些组件框架,比如去掉传统的 MVC 框架,直接使用 Servlet 处理请求。...这样可以绕过一大堆复杂且用处不大的处理逻辑,节省毫秒级的时间,当然,需要合理评估你对框架的依赖程度 4 总结一下 性能优化需要一个基准值,所以系统还需要做好应用基线,比如性能基线(何时性能突然下降)...、成本基线(去年大促用了多少机器)、链路基线(核心流程发生了哪些变化),通过基线持续关注系统性能,促使系统在代码层面持续提升编码质量、业务层面及时下掉不合理调用、架构层面不断优化改进。

    9210

    利用CPU优化数据库性能

    了解数据库如何利用现代 CPU 的功能来提高性能。...大型分布式系统的性能优化通常是一个多变量问题,它结合了底层硬件、网络、操作系统调优或虚拟化层和应用程序架构方面的因素。 如此复杂的问题需要从多个角度进行探索。...让我们看看数据库如何通过利用现代硬件CPU来优化性能。 当编程书籍说 CPU 可以运行进程或线程时,“运行”意味着有一些简单的顺序指令执行。...理想情况下,您的数据库提供了限制跨内核通信需求的功能,但当通信不可避免时,它提供了高性能的非阻塞通信原语,以防止性能下降。 优化未来承诺设计 在多个核心之间协调工作的解决方案有很多。...这往往比以前的方法产生更大的性能改进。 还有什么? 作为数据库用户,探索帮助你的数据库从现代基础设施中榨取更多性能的数据库工程决策会很有趣。 但这并不全是关于 CPU。

    14610

    秒杀系统之热点优化

    秒杀作为一种营销活动,卖家需要单独报名,从技术上来说,系统可以提前对已知热点做缓存预热 系统隔离。...秒杀数据作为热点数据,可以启用单独的缓存集群或者DB服务组,从而更好的实现横向或纵向能力扩展 当然,实现隔离还有很多种办法。...2.2.3 热点优化 热点数据隔离之后,也就方便对这 1% 的请求做针对性的优化,方式无外乎两种: 缓存:热点缓存是最为有效的办法。...需要注意的是,各服务要时刻关注请求是否触发限流并及时进行review 2.2.4 小结 数据的热点优化与动静分离是不一样的,热点优化是基于二八原则对数据进行了纵向拆分,以便进行针对性地处理。...热点识别和隔离不仅对“秒杀”这个场景有意义,对其他的高性能分布式系统也非常有参考价值。

    12510

    秒杀系统架构优化思路

    《秒杀系统架构优化思路》 上周参加Qcon,有个兄弟分享秒杀系统的优化,其观点有些赞同,大部分观点却并不同意,结合自己的经验,谈谈自己的一些看法。...一、为什么难 秒杀系统难做的原因:库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀,可能手机只有1万部,但瞬时进入的流量可能是几百几千万。...a)大哥,我是服务层,我清楚的知道小米只有1万部手机,我清楚的知道一列火车只有2000张车票,我透10w个请求去数据库有什么意义呢?...和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去,又有99.9%的请求被拦住了 4.4)数据层闲庭信步 到了数据这一层,几乎就没有什么请求了,单机也能扛得住,还是那句话,库存是有限的,小米的产能有限,透过过多请求来数据库没有意义...五、总结 没什么总结了,上文应该描述的非常清楚了,对于秒杀系统,再次重复下笔者的两个架构优化思路: 1)尽量将请求拦截在系统上游 2)读多写少的常用多使用缓存

    1K80

    秒杀系统架构优化思路

    来源:http://t.cn/REaQAax 一、为什么秒杀这么难 秒杀系统难做的原因:库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据。...例如小米手机每周二的秒杀,可能手机只有1万部,但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票,亦与秒杀类似,瞬时流量更甚。...1.1主要需要解决的问题有两个 1、高并发对数据库产生的压力 2、竞争状态下如何解决库存的正确减少( 超卖问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis。...五、总结 没什么总结了,上文应该描述的非常清楚了,对于秒杀系统,再次重复下两个架构优化思路: 1、尽量将请求拦截在系统上游 2、读多写少经量多使用缓存 3、Redis队列缓存 + mysql 批量入库...更多技术干货 近期100多篇技术干货,升职加薪必看 专业解决 MySQL 查询速度慢与性能差 小团队从单体应用,微服务,容器化,的架构演进之路 面试中经常被问到的 Redis 持久化与恢复 分库分表就能无限扩容吗

    72940
    领券