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。
【新用户限量秒杀】云服务器限时秒杀，首购1核1G 99元/年 https://cloud.tencent.com/act 从刚开始的简单学习HTML语言，到进入实验室跟着老师，学长学习Java，An
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
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。
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。
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。
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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。
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。
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。
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？
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
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