下面小编就为大家带来一篇php结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
MySQL各存储引擎使用了三种级别的锁定机制:table-level(表级锁定),row-level(行级锁定)和page-level(页级锁定)此处只介绍使用InnoDB存储引擎行过程中经常常遇到的问题以及解决方法。
举个例子,高速路口,1秒钟来5部车,每秒通过5部车,高速路口运作正常。突然,这个路口1秒钟只能通过4部车,车流量仍然依旧,结果必定出现大塞车。(5条车道忽然变成4条车道的感觉)
本文实例讲述了PHP+redis实现的限制抢购防止商品超发功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目)。 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS)
假设在一个并发量较高的场景,数据库中num的值为1时,可能同时会有多个进程读取到num为1,程序判断符合条件,抢购成功,num减一。这样会导致商品超发的情况,本来只有10件可以抢购的商品,可能会有超过10个人抢到,此时num在抢购完成之后为负值。
第一种方法:使用mysql数据库的锁机制。在事务中使用 for update 语句,在事务处理完成之后释放这一条数据。
简介 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Web服务器,配置MaxClients为500个(表示服务器的最大连接数目)。 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状态,在这个时候平均响应时间
redis中的事物事物处理是指能够批量的执行一组命令(当事务开始执行时,事务中的命令能够按照按照规定好的顺序执行而不会被插队或打断);
自2020年1月,新型冠状病毒肺炎被证实人传人后,无论是普通民众还是政府部门,都想着怎么去控制病情。而口罩成为防疫病情的第一需求,口罩很多时候一罩难求,是全国人民的刚需产品。
本文实例讲述了php使用redis的几种常见操作方式和用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
摘要 缓存,毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。再提升服务器性能方面非常有效; 排行榜,如果使用传统的关系型数据库来做这个事儿,非常的麻烦,而利用Redis的SortSet数据结构能够非常方便搞定; 计算器/限速器,利用Redis中原子性的自增操作,我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等,这类操作如果用MySQL,频繁的读写会带来相当大的压力;限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率,常用的有抢购时,防止用户疯狂点击带来不必要的压力; 好友关系,利用集合的一些命令,比如求交
商城系统中,抢购和秒杀是很常见的营销场景,在一定时间内有大量的用户访问商场下单,主要需要解决的问题有两个:
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。
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大家对下面这个排队的场景应该非常熟悉,这个是小米手机抢购的用户排队交互图,大家看到这些排队的兔子时,说明也有很多用户在同一时间向小米抢购系统提交了购买请求。
乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制,它不会使用数据库的锁进行实现,它的设计里面由于不阻塞其他线程,所以并不会引发线程频繁挂起和恢复,这样便能够提高并发能力,所以也有人把它称为非阻塞锁,那么它的机制是怎么样的呢?
读在前面: 面向对象编程和面向对象设计的五个基本原则「SOLID」 单一职责原则(Single Responsibility Principle) 开放封闭原则(Open Closed Principle) 里氏替换原则(Liskov Substitution Principle) 接口隔离原则(Interface Segregation Principle) 依赖反转原则(Dependency Inversion Principle) 1.单一职责原则规定一个类有且仅有一个理由使其改变。换句话说,一个类的边界和职责应当是十分狭窄且集中的。我很喜欢的一句话”在类的职责问题上,无知是福”。一个类应当做它该做的事,并且不应当被它的任何依赖的变化所影响。 2.开放封闭原则,又称开闭原则,规定代码对扩展是开放的,对修改是封闭的。 3.里氏替换原则规定对象可以被其子类的实例所替换,并且不会影响到程序的正确性。 4.接口隔离原则规定,不应该强制接口的实现依赖于它不使用的方法。 5.依赖反转原则,它规定高层次的代码不应该依赖低层级的代码。换句话说,高层次的代码应该依赖抽象接口,抽象接口就像是「中间人」一样,负责连接着高层次和低层次代码。这个原则的另一层意思是,抽象接口不应该依赖具体实现,但具体实现应该依赖抽象接口
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来,无论是双十一购物还是 12306 抢票,秒杀场景已随处可见。简单来说,秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。
一天清晨,我被一个客户电话惊醒,客户异常焦急,寻问CDN能不能帮助他们解决“秒杀”的问题,他们昨天刚刚进行了“整点秒杀活动”,结果并发量过大,导致服务宕机,用户投诉。 为了理清思路,我问了对方三个问题
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现,分别是:ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue。
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现,分别是:ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue 。
Redis是一个开源的底层使用C语言编写的Key-Value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。而且支持丰富的数据类型:string(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(无序集合)、Zset(sorted set:有序集合)。
目前对消息队列并不了解其原理,本篇文章主要是通过慕课网学习归纳的一些笔记,为后续学习打下基础。 众所周知在对网站设计的时候,会遇到给用户“群发短信”,“订单系统有大量的日志”,“秒杀设计”等,服务器没法处理这种瞬间迸发的压力,这种情况要保证系统正常有效的使用,就需要“消息队列”的帮助。本篇主要通过消息队列的思路进行学习。 主要了解如下知识: 1、队列是个什么东西,他能干什么? 2、对列的应用场景有哪些? 3、如何使用队列对业务进行解偶? 4、如何使用Redis队列来消除高压力? 5、专业的对列系统RabbitMQ如何使用? 归纳如下主要内容 @消息队列的概念,原理和场景 @解耦案例:队列处理订单系统和配送系统 @流量削峰案例:Redis的List类型实现秒杀 @RabbitMQ:更专业的消息系统实现方案
最近博主也是历尽千辛万苦换了份工作,每次换之前不找点面试题看似乎就没自信一样。。奈何网上有些面试题是比较老套的,所以这里重新总结一份2020年的,题目是有些是博主自己不熟悉的点,有些是boss直聘论坛找到的,有的是朋友的面试经历,仅作为记录。
现在日常购物或者餐饮消费,商家经常会有推出代金券功能,有些时候代金券的数量不多是需要抢购的,那么怎么设计可以保证代金券的消耗量和秒杀到的用户保持一致呢?怎么设计可以保证一个用户只能秒杀到一张代金券呢?
大家也许开发过高并发的系统或者秒杀程序,但肯定都有接触过,像电商平台的秒杀、抢购等活动,还有12306春运抢票。
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。
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。
第一种使用Redis LIST做队列(List的Lpop操作是原子性的) 思路:先在Redis中根据商品数量生成相应的库存队列,当用户抢购商品时先从队列中获取商品,然后再进行下单等相关逻辑处理 实践
1,安装redis,根据自己的php版本安装对应的redis扩展(此步骤简单的描述一下)
距离上次择文发表,两月余久。2018年也即将要结束了,目前的工作依然是与区块链应用相关的,也很荣幸在9月初受邀签约出版暂名为《区块链以太坊DApp实战开发》一书,预计在明年年初出版。
问题:最近的抢购有点火,到点抢购的时候网站就会出现502 bad gateway错误 顶不住消费者的压力。
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。
在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。
互联网特别是电商平台,阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等,都是典型的高并发场景。
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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。
trait的出现就是一种解决需要多继承场景的方式。 使用场景是如果多个类都要用到同样的属性或者方法,这个时候使用Traits可以方便的给类增加这些属性或方法,而不用每个类都去继承一个类,如果说继承类是竖向扩展一个类,那么Traits是横向扩展一个类,从而实现代码复用。
一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。 如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 通常静态HTML等内容,是通过CDN的部署,一般压力不大,核心瓶颈实际上在后台请求接口上。 这个后端接口,必须能够支持高并发请求,同时,非
一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 通常静态HTML等内容,是通过CDN的部署,一般压力不大,核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口,必须能够支持高并发请求,同时,非常重
电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西。然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因?
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