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...void init() { SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler()); } // 用于线程池处理的任务...// 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
t where d>='2016-01-01'; (2).使用join语句时，应用小结果集驱动大结果集。...(7).避免使用NULL,这样会使mysql先进行一次是否为NULL的判定 (8)....(9).不要做不必要的排序，尽量在索引中进行排序 二、Mysql的存储引擎分析 MyISAM Memory InnoDB 用途 快读 内存数据 完整的事务支持 锁 全表锁定 全表锁定 多重隔离级别的行锁...(1).采用MyISAM引擎（关键是快读，最简版的MySQL数据库） R/W>100:1,且update较少 并发不高，不需要事务 表数据量小，硬件资源差 (2).采用InnoDB引擎（功能完备的MySQL...总之，数据库应用设计还得根据具体的环境来选择适当的方案。空间和时间的平衡，根据需要具体情况来把握。
问题分析 秒杀系统一般要注意的问题就是 : 库存少卖，超卖问题（原子性） 流量削峰，这里我们设定的时候每个用户只能秒杀一次所以比较好处理 执行流程 初始化数据，提前预热要秒杀的商品（项目里设置为启动...，如果秒杀列表有就预热） 使用 redis 缓存秒杀的商品信息，使用redis来承担秒杀的压力最后生产秒杀到的用户，再到mysql生成订单 在秒杀时使用（事务，分布式锁两种方式都实现）对商品库存，保证原子性...秒杀商品表 ： id 商品id 秒杀开始时间 秒杀结束时间 秒杀价 可秒杀的数量 订单表 id 订单id 商品id 秒杀价格 用户id 地址 电话 sql表 CREATE DATABASE /*...直接处理 判断用户id 的有效性 我们没有用户 判断goodsid的有效性 判断当前是否处于可以秒杀的状态 判断是否有剩余库存 判断用户的秒杀权限（是否秒杀过） 减少库存 生成新的订单 public...数据库与缓存同步策略（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，
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。...序列化大部分是在 RPC 阶段发生，因此应该尽量减少 RPC 调用，一种可行的方案是将多个关联性较强的应用进行 “合并部署”，从而减少不同应用之间的 RPC 调用（微服务设计规范） 直接输出流数据...实现，推荐直接硬编码，并且只打印DO的基础要素和核心要素 裁剪日志异常堆栈：无论是外部系统异常还是应用本身异常，都会有堆栈打出，超大流量下，频繁的输出完整堆栈，只会加剧系统当前负载。...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）
这篇博客是笔者学习慕课网若鱼老师的《Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战》课程的学习笔记。若鱼老师授课循循善诱，讲解由浅入深，欢迎大家支持。...页面优化技术 页面/URL缓存。用于数据变化不频繁的页面或者热点网页。...秒杀的逻辑优化 顺序： 系统初始化，把商品库存数量加载到Redis 收到请求，Redis原子操作预减库存，库存不足，直接返回，否则进入3 请求入队，立即返回前端“排队中” 请求出队，生成订单，减少库存（...安全优化 10.1 秒杀接口地址隐藏 每次点击秒杀按钮，先从服务器获取动态拼接而成的秒杀地址。...优化：使用拦截器+自定义注解，减少对业务代码的侵入
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。...，mysql是一个典型 三、优化方向 1）将请求尽量拦截在系统上游：传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【...一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，基本没有人能买成功，请求有效率为0】 2）充分利用缓存：这是一个典型的读多写少的应用场景【一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，最多2000个人下单成功...，其他人都是查询库存，写比例只有0.1%，读比例占99.9%】，非常适合使用缓存 四、优化细节 4.1）浏览器层请求拦截 点击了“查询”按钮之后，系统那个卡呀，进度条涨的慢呀，作为用户，我会不自觉的再去点击...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
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。...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。...case 4 一般来说，显示具体的库存数量，能够加强用户体验。 对于秒杀场景，产品上，只显示有/无车票，而不是显示具体票数目，能够降低缓存淘汰率。 显示库存会淘汰N次，显示有无只会淘汰1次。...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。
一、秒杀业务为什么难做 1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）； 2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据； 3）秒杀系统，库存只有一份，...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）。...（2）充分利用缓存，秒杀买票，这是一个典型的读多些少的应用场景，大部分请求是车次查询，票查询，下单和支付才是写请求。...（1）浏览器端，最上层，会执行到一些JS代码 （2）站点层，这一层会访问后端数据，拼html页面返回给浏览器 （3）服务层，向上游屏蔽底层数据细节，提供数据访问 （4）数据层，最终的库存是存在这里的，mysql...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）；
《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。...，mysql是一个典型 三、优化方向 1）将请求尽量拦截在系统上游：传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【...一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，基本没有人能买成功，请求有效率为0】 2）充分利用缓存：这是一个典型的读多些少的应用场景【一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，最多2000个人下单成功...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
系统隔离是运行时隔离，通过分组部署和另外 99% 进行分离，另外秒杀也可以申请单独的域名，入口层就让请求落到不同的集群中 数据隔离。...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。
我的毕设是仿12306，所以我比较关注这方面的信息，每学到点新东西都想着加到我的毕设里面去，导致现在已经有点臃肿了。。。...文章目录 优化方向 常见秒杀架构及各层次优化细节 目前我的做法 优化方向 优化方向有两个： 1、将请求尽量拦截在上游 2、充分利用缓存 ---- 常见秒杀架构及各层次优化细节 1、客户端层：防抖...2、站点层：限流 3、服务层：请求队列 4、数据层：缓存 ---- 这个请求队列的思想之前有看到，但是之前手上没有会用的队列。...目前我的做法 当下我主要是将流量进行划分了： 1、根据车次将票划分一波。 2、根据座位再将流量划分。 最终是一车一列一分布式锁，然后流量直接到 redis 上。后面可以试试加上排队。...关于他们说的读写分离，emmm，我采用的是直接将这项业务隔离开，因为主从复制是需要时间的，对于这种秒杀掉的票，怎么分离嘛。
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。...，mysql是一个典型 三、优化方向 1、将请求尽量拦截在系统上游：传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【...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
应用优化 前面章节，我们介绍了很多数据库的优化措施。但是在实际生产环境中，由于数据库本身的性能局限，就必须要对前台的应用进行一些优化，来降低数据库的访问压力。...1.2 减少对MySQL的访问 1.2.1 避免对数据进行重复检索 在编写应用代码时，需要能够理清对数据库的访问逻辑。...1.3 负载均衡 负载均衡是应用中使用非常普遍的一种优化方法，它的机制就是利用某种均衡算法，将固定的负载量分布到不同的服务器上， 以此来降低单台服务器的负载，达到优化的效果。...Mysql中查询缓存优化 2.1 概述 开启Mysql的查询缓存，当执行完全相同的SQL语句的时候，服务器就会直接从缓存中读取结果，当数据被修改，之前的缓存会失效，修改比较频繁的表不适合做查询缓存。...Mysql内存管理及优化 3.1 内存优化原则 1） 将尽量多的内存分配给MySQL做缓存，但要给操作系统和其他程序预留足够内存。
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。...压测 在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，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。...压测 在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Redis连接池代销100，Jmeter压测)： 500并发 500总请求数 平均响应时间
之前我们学习的都是如何将在数据库层进行优化，那么mysql客户端是否可以进行一些优化，显然我们所要进行的优化就是对数据库连接的优化。...1.使用连接池 使用数据库连接池可以将应用需要的连接在项目启动的时候就创建出来，在每次使用完毕之后根据条件进行回收。如此，应用就不需要进行连接的创建，从而节省连接建立所需要的时间消耗。...2.减少对mysql的访问 减少对mysql的访问，其实就是说我们在编写sql的时候能一次性的获取所需要的数据就不要走多次，对于所需要的数据进行查询就可以，不要查询不需要的数据。...3.使用查询缓存 mysql提供了查询缓存的功能，也就是通过以查询的sql和返回的结果作为key和value，这样查询相同的sql就直接走缓存了。...推荐应用自己提供自增方式。
内容 实现简单的秒杀页面（显示当前秒杀活动状态）和秒杀接口，不需要考虑下订单和退货流程。...秒杀接口要求 时间到了才能开始秒杀 不能超买：1个用户只能秒杀1次 不能超卖 在缓存崩溃重启的情况也不能出现超买和超卖的情况 测试 功能正常 1个用户发起100个并发测试 随机用户（userId：rand...(1, 1000000000)) 请求，100个并发秒杀，最先完成秒杀1000个商品的活动 数据表结构如下 用户秒杀成功记录 log CREATE TABLE `log` ( `id` int(11...UNIQUE KEY `eventId` (`eventId`,`userId`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4353 DEFAULT CHARSET=utf8; 秒杀活动...'port']); } else { return 'Configuration does not exist'; } } /** * 连接mysql
MySQL5.6提供了对SQL的跟踪trace, 通过trace文件能够进一步了解为什么优化器选择A计划, 而不 是选择B计划 打开trace ， 设置格式为 JSON，并设置trace最大能够使用的内存大小...optimizer_trace_max_mem_size=1000000; 执行SQL语句 ： select * from user where uid < 2; 最后， 检查information_schema.optimizer_trace就可以知道MySQL...是如何执行SQL的 ： select * from information_schema.optimizer_trace\G;
SQL 语句后，可以通过 EXPLAIN命令获取 MySQL如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。...，是一组数字，表示的是查询中执行select子句或者是操作表的顺 序。...id相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有的组 中，id的值越大，优先级越高，越先执行。...Explain 之 key possible_keys : 显示可能应用在这张表的索引， 一个或多个。 key ： 实际使用的索引， 如果为 NULL， 则没有使用索引。...Explain之 extra 其他的额外的执行计划信息，在该列展示 。
概念 在应用的的开发过程中，由于初期数据量小，开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现，但是 当应用系统正式上线后，随着生产数据量的急剧增长，很多 SQL 语句开始逐渐显露出性能问题， 对生产的影响也越来越大...MySQL的优化方式有很多，大致我们可以从以下几点来优化MySQL: 从设计上优化 从查询上优化 从索引上优化 从存储上优化 查看SQL执行频率 MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session...show processlist：该命令查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实 时地查看 SQL 的执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。...Explain 之 key possible_keys : 显示可能应用在这张表的索引， 一个或多个。 key ： 实际使用的索引， 如果为 NULL， 则没有使用索引。...例如，选择查看CPU 的耗费时间 ： show profile cpu for query 133; trace分析优化器执行计划 MySQL5.6提供了对SQL的跟踪trace, 通过trace
show profile分析SQL Mysql从5.0.37版本开始增加了对 show profiles 和 show profile 语句的支持。...show profiles 能够 在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。...，MySQL支持进一步选择all、cpu、block io 、context switch、 page faults等明细类型类查看MySQL在使用什么资源上耗费了过高的时间。...例如，选择查看CPU 的耗费时间 ： show profile cpu for query 133; 在获取到最消耗时间的线程状态后，MySQL支持进一步选择all、cpu、block io 、...context switch、 page faults等明细类型类查看MySQL在使用什么资源上耗费了过高的时间。
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