最近业务试水电商,接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀,讨论电商,这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。
比如有10件商品要秒杀,可以放到缓存中,读写时不要加锁。 当并发量大的时候,可能有25个人秒杀成功,这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
来源:https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发,cache,锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
在秒杀,抢购等并发场景下,可能会出现超卖的现象; 如:我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是1个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。 在 PHP 语言中并没有原生提供并发的解决方案,因此就需要借助其他方式来实现并发控制,其实方案有很多种。总结下如何并发访问。
高并发下争夺共享资源,比如秒杀对于库存这种共享资源需要用到分布式锁,如果不用分布式锁很可能造成超卖。
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案,其实超卖问题在实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案,其实超卖问题再实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
裸奔秒杀 不加思考,上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计,流程如下:
之后通过消息通知服务异步下单,若第4步异步下单失败,重试操作,试图重新生成订单,MQ的消息也可回溯。
这是我总结的事务的四种隔离机制,比较好理解,主要是有些地方文字游戏说不清楚很容易混淆:ReadUn数据库
订单定时取消是一个非常常见的需求,尤其是上面说到的下单减库存模式,因为我们有时候会比较担心用户下单了,但是不支付,这时候又锁住了库存,那其他用户就一直没法购买了,所以我们其实就需要进行订单的自动取消功能,避免长期锁住库存让其他人无法购买;
原始方案(失败):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。
针对秒杀建议选择下单扣库存的方式:首先查询redis缓存库存是否充足先扣库存再落订单数据,可以防止订单生成了没有库存的超卖问题扣库存的时候先扣数据库库存,再扣减redis库存,保证在同一个事务里,无论两者哪一个发生了异常都会回滚。有一个问题是可能redis扣成功了由于网络问题返回失败,事务回滚,导致数据库和缓存不一致,这样实际少卖了,可以放到下轮秒杀去。
我目前做活动商品库存,活动开始前把活动信息和商品库存量预热到redis里去了,10W qps以内基本没问题.
市面上讲Java框架的书很多,包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等,但这些书通常只会让你技术的“量”增长,而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材,于是团长行动了起来,给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
昨晚在直播间带着大家刷第 22 套小米面试真题时,遇到了这样一个问题,面试官问:“你在开发电商系统的过程中,都遇到了哪些问题?”,个人觉得这个问题既属于开放性问题,同时又比较具有代表性,所以就单拿出来和大家分享交流一下经验。
在多线程高并发场景下,为了保证资源的线程安全问题,jdk为我们提供了synchronized关键字和 ReentrantLock可重入锁,但是它们只能保证一个jvm内的线程安全。在分布式集群、微服务、云原生横行的当下,如何保证不同进程、不同服务、不同机器的线程安全问题,jdk并没有给我们提供既有的解决方案。此时,我们就必须借助于相关技术手动实现了。目前主流的实现有三种方式: 1. 基于mysql关系型实现 2. 基于redis非关系型数据实现 3. 基于zookeeper实现
用mybatis对第三条数据进行修改时,希望赋值的更改,未赋值的不更改,测试运行;
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。
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。今天就我的一些理解,整理一下这个问题,并希望以后这样的课程能多点。
答:超卖问题是一个相对来说,比较经典且相对难处理的问题,解决它可以考虑从以下三方面入手:
幻读和脏读的区别: 幻读侧重于新增和删除(同一事务中读取的数据不一致),脏读倾向于数据
2、根据下单的数量,计算库存是否足够,如果存库不足则抛出库存不足的异常,如果库存足够,则减去扣除的库存得到最新的库存剩余值。
玩转 Spring Boot 集成篇(Actuator、Spring Boot Admin)
周一在发了一篇关于DOCKER的文章后,群里有同学反馈,见下图,我的确是没有从这个角度来出发,实际上很多技术的骗局就来自于非技术的因素。
前段时间面试的时候,一直被问到如何设计一个秒杀活动,但是无奈没有此方面的实际经验,所以只好凭着自己的理解和一些资料去设计这么一个程序
大家好,好久不发文章了。(快一个月了- -)最近有很多学习的新知识想和大家分享,但无奈最近项目蛮忙的,很多文章写了一半搁置在了笔记里,待以后慢慢补充发布。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 作者 | 浪漫先生 来源 | juejin.im/post/5f159cd8f265da22e425f71d 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。 有一次,运营做了一个飞天茅台的抢购活动,库存100瓶,但是却超卖了!要知道,这个地球上飞天茅台的稀缺性啊!!!事故定为
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计,那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢?
在Java中,注解(Annotation)和反射(Reflection)是两个重要的特性,它们分别用于在代码中添加元数据和动态地操作类、对象和方法。
秒杀功能众所周知,低廉的价格会引来很多用户趋之若鹜的争抢点击,导致一系列的服务器负载问题,服务器负载太大而影响程序效率也是很常见的,Apache服务器自带有一个叫AB(ApacheBench)的工具,可以对服务器进行负载测试
理解:这次查询的数据我要用于更新操作,所以麻烦Mysql帮我加锁,其他进程在我更新完成之前不能发起for update请求(可以发起普通select请求, 用于前端展示)
在互联网领域,超卖是指销售方在销售商品或服务时,接受的订单数量超过了实际可供应的数量,从而导致无法满足所有订单的现象。对于大型互联网企业来说,防止超卖是保护用户利益的重要任务之一。本文将介绍7种大厂防止超卖的方式,并结合代码demo进行演示,以帮助读者深入理解和应用这些关键措施。
从字面意思理解,所谓秒杀,就是在极短时间内,大量的请求涌入,处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
电商库存扣减是电商平台必备的重要功能之一,正确地设计和实现这一功能,不仅能提高用户购物体验,还能有效防止超卖等问题。
这个问题真是老生常谈,不止是秒杀,抢购中才有超卖问题,就是一个普通的商品,在并发时也有可能发生超卖。那么该如何解决呢?办法很简单。
静态调度,是指根据容器请求的资源进行装箱调度,而不考虑节点的实际负载。静态调度最大的优点就是调度简单高效、集群资源管理方便,最大的缺点也很明显,就是不管节点实际负载,极容易导致集群负载不高。
分布式是现在的比较主流的技术,常常和微服务一起出现。那么对于多个实例之间,如何证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源呢?我们其实一想到的就是锁,我们在java里边有 synchronized, 在python里有lock,但是这个只能到证在单机的时候不会出现线程安全问题,但是在分布式的环境下,这种方式就没有任何的作用了。shigen在实习的时候就遇到了这样的问题,最开始还不知道分布式锁。但是今天,这篇文章将会带你读懂分布式锁和它的实现方式。
我之前写过一个秒杀系统的文章不过有些许瑕疵,所以我准备在之前的基础上进行二次创作,不过让我决心二创秒杀系统的原因是我最近面试了很多读者,动不动就是秒杀系统把我整蒙蔽了,我懵的主要是秒杀系统的细节大家都不知道,甚至不知道电商公司一个秒杀系统的组成部分。
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求,其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案,库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳,更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中,库存的抵扣过程通常包括以下步骤:
在商品秒杀活动中,比如商品库存只有100,但是在抢购活动中可能有200人同时抢购,这样就出现了并发,在100件商品下单完成库存为0了还有可能继续下单成功,就出现了超卖。
前面的简单的讲了一下mybatis-plus的使用 当然有很多不足 我写博客就是想促进大家一起学习 也想让这些内容更简单一些。
在电子商务和抢购等场景中,同一秒内多次点击可以导致超卖问题,即商品库存数减少超过实际库存数量。为了解决这个问题,我们需要一种可靠的机制来防止同一秒内多次点击的影响。本文将介绍一种解决方案,并提供相应的代码示例。
首先设计一个系统之前,我们需要先确认我们的业务场景是怎么样子的,我就带着大家一起假设一个场景好吧。
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) NOT
作者 | 百度云原生团队 根据 Gartner 的调查数据,到 2022 年底,全球企业在云计算基础设施方面的支出约为 3330 亿美元。麦肯锡在调查报告中指出,2020 年,由于缺乏成本优化手段,80% 企业的云资源成本大幅超出预算;同时,45% 的企业由于缺乏优化措施,在直接迁移上云的过程中会超买 55% 的资源,并且在上云的头 18 个月会多花 70% 的费用。 随着全球经济持续下行,企业应该如何做好精细化运营和降本增效,如何优化云资源的分配、使用和管理成为了当下必须要考虑的问题。 本文将会具体介绍百
超卖是指商品本来只有固定的数量比如10个,但是在某一时刻有大量的并发请求涌入,导致商品卖出去了100个,这就是超卖现象。
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