昨天实易软件梁总提了一个问题:咱们探讨一个网络版软件的审批、打印、过账等控制机制。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
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:
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)
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。
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
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)
近年来,发放消费券成为提振消费,拉动经济的举措之一。官方数据显示,2022年,全国28个省市、170 多个地市统筹地方政府和社会资金,累计发放消费券达到190多亿元。通过消费券的“杠杆”效应有效撬动了终端市场消费。1元钱的消费补贴能够带来平均3.5元以上的新增消费。
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?
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。
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。
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
本文内容是对并发业务场景出现超卖情况而写的一pian解决方案。主要是利用到了 Redis 中的队列技术。
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。
前期准备 背景 相信很多在小公司打拼的小伙伴 对于秒杀系统真的是可遇不可求 我们只能通过模拟演练 一方面熟悉高并发场景、提升编码技能 另一方面,为进入大厂做好准备 此处,我主要还是阐述下设计思路 有不同见解,欢迎指摘 … 模拟环境 PHP7.2、CentOS7.9、Redis6.0.8、ab 压测工具 ☛ 设计思路 首先,要明确的一点是,不能直接按照传统商品订单思路处理,毕竟大流量下不能丢失用户美好的交互性 然后,准备秒杀服务器,不影响主业务运行 用户在秒杀等待页面,使用
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。
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。
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)
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。
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。
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:
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) 1.1,安装 php_igbinary.dll,php_redis.dll扩展此处需要注意你的php版本如图: 1.2,php.ini文件新增 extension=php_igbinary.dll;extension=php_redis.dll两处扩展 ok此处已经完成第一步redis环境搭建完成看看phpinfo
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。
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。
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。
摘自:快鲤鱼 网站:http://kuailiyu.cyzone.cn 去年,Facebook公司以190亿美元的价格收购移动通信平台WhatsApp的消息占据全球各大新闻的头条,然而在英国,在过去12个月内也有很多大型的科技交易活动。 事实上,一些高调的并购交易并没有跻身英国十大交易。这就意味着,谷歌公司以4亿美元并购DeepMind公司(一个尚未发布任何产品的人工智能公司),Facebook公司以1200万英镑收购Ascenta公司(一个总部位于Somerset的太阳能无人机设计公司)都不能入围。
高并发的抢购、秒杀功能是一个 web 系统面临的很大的一个挑战。 由于销售平台的促销活动,销售系统的 web 后台接口将承受平常几倍甚至几十倍的压力,这样,服务器的 CPU、内存等是否会成为保证服务质量的瓶颈,如何顺利度过抢购、秒杀的高峰期,怎么让有限的资源承受突如其来的压力就成了服务端工程师不得不考虑的一个问题了。 在此前的文章中,我们介绍了 web 服务需要考虑的六大因素。 其中,我们介绍了如何构建稳定、可持久的 web 服务,应对高并发、高请求量的实际访问压力,然而,秒杀环节中,仅仅为了流量的巨大、临时性增长,而去扩容一套可以应对相应流量的系统,显然是十分浪费而又不现实的,因此,这就需要我们在选择去拒绝一部分访问流量,从而降低后台服务器的压力,提高服务的可用性。 那么如何选择需要拒绝的那部分流量呢?
我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动,1元秒杀100个二手元牙刷,你给我说说解决方案。
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。
在互联网的业务架构中,高并发是最难处理的业务之一,常见的使用场景:秒杀,抢购,订票系统;高并发的流程中需要处理的复杂问题非常多,主要涉及下面几个方面:
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。
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。
在秒杀,抢购等并发场景下,可能会出现超卖的现象,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。
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 。
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?
从现在开始,假设我们自己是一个创业的小团队。没资金没人脉,靠技术打天下。现在要开发一套电商系统。开始自己的表演。
在众多抢购活动中,在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量,也就是不能出现超卖的问题;还有就是抢购时会出现大量用户的访问,如何提高用户体验效果也是一个问题,也就是要解决秒杀系统的性能问题。本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。
今天面试了 一家非常高大上的公司,问了我关于redis的实用性问题,但是答的不是很好,所以下午通过再次学习 redis,实现相关实用性功能的一种。
分析上面的代码,我们发现会有什么问题?如果两个请求同时进来,都读到了lastTime,没有被拒绝,但是这两个请求本身是已经请求过快了。
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。
本文主要是利用springboot,实现一个单机版秒杀demo,通过单机版实现,可以对基本并发秒杀的知识有一定的了解。
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。
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
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