高并发的挑战：一定要“快” 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。...这种账号，使用在秒杀和抢购里，也是同一个道理。例如，iPhone官网的抢购，火车票黄牛党。...秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。...（同文章前面说的场景） 在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。 2....四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。
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 抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个： 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题） 对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购.../big/index.php 上述只是简单模拟高并发下的抢购，真实场景要比这复杂很多，很多注意的地方 如抢购页面做成静态的，通过ajax调用接口 再如上面的会导致一个用户抢多个，思路： 需要一个排队队列和抢购结果队列及库存队列...高并发情况，先将用户进入排队队列，用一个线程循环处理从排队队列取出一个用户，判断用户是否已在抢购结果队列，如果在，则已抢购，否则未抢购，库存减1，写数据库，将用户入结果队列。...结合redis实现高并发下的抢购、秒杀功能的实例全部内容了
抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个： 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题） 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...重点在于第二个问题 常规写法： 查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数 $conn=mysqli_connect...webbench -c 5000 -t 60 http://192.168.1.198/big/index.php ab -r -n 6000 -c 5000 http://192.168.1.198.../big/index.php 上述只是简单模拟高并发下的抢购，真实场景要比这复杂很多，很多注意的地方 如抢购页面做成静态的，通过ajax调用接口 再如上面的会导致一个用户抢多个，思路： 需要一个排队队列和抢购结果队列及库存队列...高并发情况，先将用户进入排队队列，用一个线程循环处理从排队队列取出一个用户，判断用户是否已在抢购结果队列，如果在，则已抢购，否则未抢购，库存减1，写数据库，将用户入结果队列。
大规模并发抢购，需要细致地优化代码以应对高并发压力。以下是一些关键点： 数据库优化： 使用数据库连接池，确保连接的高效使用。 考虑数据库的读写分离，将读操作分散到多个从库上，减轻主库压力。...例如，用户发起抢购请求后，先将请求放入消息队列，再由后台异步处理。 异步处理可以在后台进行库存检查、扣减等操作，提高系统的并发处理能力。...分批处理： 如果可能，将用户分批处理，避免所有用户同时进行抢购。 使用分布式任务调度系统，将大量任务拆分成多个小任务并发执行。 前端优化： 使用前端缓存技术，减少服务器的请求数。...一个简单的例子如下所示： 演示如何使用分布式锁（基于Redis的分布式锁）和消息队列（基于Spring Boot和RabbitMQ）来优化高并发抢购场景。...购买服务在获取锁后，执行抢购逻辑，然后发送购买消息到消息队列。消息队列监听器负责处理购买消息，进行订单生成、库存扣减等操作。
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。...这类场景最大的特征就是活动周期短，瞬间流量大（高并发），大量的人短期涌入服务器抢购，但是数量有限，最终只有少数人能成功下单。 这里，就来讲一讲对应该场景下需要考虑的技术实现。...第二：时间短 火热的秒杀活动，真的是一秒钟以内就会把商品抢购一空，而大部分用户的感受是，提交订单的过程却要等待好几秒、甚至十几秒，更糟糕的当然是请求报错。...如果使用java、php当然也是可以的，作为一个系统，语言只是工具，更好的设计和优化，才能达到最终想要的效果。 有了上面的基本概念，我们接下来再来看看，具体运行时，会出现什么状况。...问题4：机器人抢购怎么办： 没什么太好的办法，类似DDOS攻击，只能是让自身更强大才是王道。 运营策略上，可以严格控制用户注册，必须登录，提交订单的时候引入图像验证码，问答，交互式验证等。
背景 疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民，该市市民均可免费预约领取，预约时间为早上9点-12点，因此该场景为限时抢购类型场景，会面临非常大的定时超大流量超大并发问题，在该项目的落地过程中...架构图&分析-V2 随后我方介入，进行架构调整，24点左右找的我们，早上9点要开服，时间太紧，任务太重，程序不能动的情况下，几十万的并发架构如何做？...这样架构设计： 优点：增加了高可用性，扩展了负载能力； 缺点：对流量预估不足，静态页面也在 ECS 上，因此 SLB 的出带宽一度达到最大值 5.X G，并发高达 22w+。
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。...这种账号，使用在秒杀和抢购里，也是同一个道理。例如，iPhone官网的抢购，火车票黄牛党。 ?...秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。...在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。 2. 悲观锁思路 解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。...四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。
这种账号，使用在秒杀和抢购里，也是同一个道理。例如，iPhone官网的抢购，火车票黄牛党。 ?...秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活 动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。...在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。 2. 悲观锁思路 解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。...Web系统大规模并发——电商秒杀与抢购 – 徐汉彬Hansion – 技术行者 有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现，我们保证了数据的安全。...四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。
PHP 一直以来都是以页面级别的生存方式直接, 上一次请求和下一次的变量无法公用 (不像常驻内存语言) 所以PHP的绝大部分代码都是从上到下执行, 没有回调的功能 curl_multi_*系列函数可以让...PHP过一把”多线程”的爽 使用此库方便进行操作https://github.com/php-curl-class/php-curl-class 官方并发请求 demo <?...php require __DIR__ . '/...../vendor/autoload.php'; use Curl\MultiCurl; $urls = array( 'tag3' => 'https://httpbin.org/post',
华为荣耀V9抢购 查看元素 放到chrome扩展程序就不会被reload清空了 7.附上一个查看密码的技巧 @IMWeb前端社区 本文由作者little杰克授权转发 http://www.jianshu.com
如上图所示，小米第一版抢购系统使用的技术栈：LVS + nginx + PHP + node.js + redis： 1）预约用户信息缓存在远端缓存集群中，一主多从结构，具体在放号的过程中，对预约数据只有查询操作...； 2）放号业务逻辑层使用PHP开发（当时小米网PHP开发者居多），使用远端缓存作为数据中心，存放用户的购买记录，同时，每放一个资格号，记录一条持久化的log（资格日志），保障用户购买记录可靠； 3）使用...这套架构的回顾和总结： 1) 伸缩性强：PHP开发的放号逻辑不持有状态数据，状态数据存在远端数据中心或者由logagent控制生成本地文件锁（.Lock）标识，伸缩性强； 2) 可靠性高：抢购成功记录以日志的形式记录...业务场景将变得更加复杂，当天的并发压力也会有一个量级的提升，原有的抢购系统已经不能适应如此复杂的业务场景了。...为此，小米网技术团队基于对 golang 应对高并发、大规模分布式系统能力的肯定，完全基于 golang，重新设计了抢购系统，也就是我们目前使用的抢购限流峰值系统——“大秒”。
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： redis不仅仅是单纯的缓存，它还有一些特殊的功能，在一些特殊场景上很好用。...业务场景很简单，就是限制抢购5个商品，模拟并发请求抢购商品，每抢购一次对应redis中的key值增加一次，通过判断限购的数量来限制抢购，抢购成功写入成功日志，失败写入失败的信息记录，通过记录的数量来判断是否超发...log,FILE_APPEND); } 1.ab工具并发测试way1方法 [root@localhost oversend]# ab -c 100 -n 200 http://192.168.0.213...8 没有抢到商品 9 没有抢到商品 10 没有抢到商品 11 没有抢到商品 12 没有抢到商品 观察日志发现 抢到商品的记录有6条超过正常的5条，说明超发了 2.ab工具并发测试...之所以超发是因为方法一中通过加法来判断限制条件的同时，并发一大，就会越过这个判断条件出现会超发，redis的在这方面就体现优势了。
增加接口参数的校验，判断用户是否是系统正常用户，不能是状态异常用户，判断商品的数据是否正确（切记：涉及系统内数据不要信任请求参数，要信任系统的缓存的数据库） // TODO 为了提高抢购入口的并发处理能力...// TODO 此种场景，正常情况，没有问题，可能存在的问题，某个商品，是首次参与抢购，缓存中没有数据，但是数据库有，虽然上面的处理方式，可以解决，但是在高并发场景下，同一时刻会有大批量的请求来秒杀此商品...// TODO 解决方式：可以进行加锁，限制在高并发的情况下访问数据库，如果同一时刻，缓存中没有获取到商品数据库，就进入查询数据库操作，但是在进入查询前，增加分布式锁，只有获取到锁的请求，才可以查询数据库并加入到缓存中...---------------------------------"); //增加幂等操作：当前抢购用户只能抢购一次，如果已经抢购过商品，不允许再次抢购(限制一个用户同一个抢购商品，整个抢购期间只能抢购一次...----------------- 已经获得库存锁，再次判断库存是否充足 -----------------------------------------"); //考虑高并发的场景
php/** * 执行SQL * @param $sql * @return mysqli */function query($sql){ // 1.创建连接 $servername = "
并发及并行 并发又称共行，是指能处理多个同时性活动的能力，并发事件之间不一定要同一时刻发生。...并行是指同时发生的两个并发事件，具有并发的含义，而并发则不一定并行。 并发和并行的区别就是一个处理器同时处理多个任务和多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。...PHP的各种并发模型 既然有两种模型，那么PHP使用的是哪一种呢？答案是都支持，也就是说PHP支持多线程的模型， 在多线程情况下通常要解决资源共享和隔离的问题。PHP本身是线程安全的。...而php-fpm使用的就是多进程模型。...目前比较推荐的方式是使用php-fpm的模型，因为这个模型对于PHP来说有诸多的优势： 内存释放简单，使用多进程模型时进程可以容易通过退出的方式来释放内存， 由于PHP有非常多的扩展，稍有不慎就可能导致内存泄露
TD的早期技术架构图： 如上图所示，小米第一版抢购系统使用的技术栈：LVS + nginx + PHP + node.js + redis： 1）预约用户信息缓存在远端缓存集群中，一主多从结构，具体在放号的过程中...，对预约数据只有查询操作； 2）放号业务逻辑层使用PHP开发（当时小米网PHP开发者居多），使用远端缓存作为数据中心，存放用户的购买记录，同时，每放一个资格号，记录一条持久化的log（资格日志），保障用户购买记录可靠...这套架构的回顾和总结： 1) 伸缩性强：PHP开发的放号逻辑不持有状态数据，状态数据存在远端数据中心或者由logagent控制生成本地文件锁（.Lock）标识，伸缩性强； 2) 可靠性高：抢购成功记录以日志的形式记录...业务场景将变得更加复杂，当天的并发压力也会有一个量级的提升，原有的抢购系统已经不能适应如此复杂的业务场景了。...为此，小米网技术团队基于对 golang 应对高并发、大规模分布式系统能力的肯定，完全基于 golang，重新设计了抢购系统，也就是我们目前使用的抢购限流峰值系统——“大秒”。
（代码已于git托管并开源） 项目开发经历 基于笔者对于手动抢购一周仍一墩无购的情况，我们在网络上找到了两位开发者写的抢购脚本。...该项目使用了读秒的方式计算抢购开始时间，抢购以自动化可视化操作提交订单。 优点：解决了登录校验的问题，能够完成或多次登录校验。读秒抢购，减少请求次数。...使用读秒思路比对抢购时间，设置抢购次数限制，减少反爬虫触犯几率。 优点：解决登录校验的问题，完成或多次登录校验。读秒抢购，减少请求次数。访问速度快，无需渲染。不易触发反爬虫机制。...提交，该方案优于自动抢购webdriver方案，无需渲染，自动提交抢购请求，提高抢购速度。...其他因素 代码运行速度 网络延时 网络发包速度 越点路由数量 使用建议 将抢购开始时间设置为开始前约0.1秒，抢购时间间隔设置为0.1秒，抢购次数设置为五次。 系统时间与标准网络时间校对。
第一步：把想要抢购的商品加进购物车，注意：脚本是对购物车内全部商品进行下单操作，所以不够买的商品最好先从购物车内删除。 第二步：写好Python脚本，在抢购之前运行，并设置好抢购时间。...click() driver.find_element_by_link_text('提交订单').click() print('抢购成功...请再次尝试提交订单') print(now) time.sleep(0.1) if __name__ == "__main__": times = input("请输入抢购时间
PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。...很多常见的服务器程序都是基于此模型的，比如Apache、PHP-FPM。 多进程模型也有一些缺点。 这种模型严重依赖进程的数量解决并发问题，一个客户端连接就需要占用一个进程。...有没有一种技术可以在一个进程内处理所有并发IO呢？答案是有，这就是IO复用技术。...现在各种高并发异步IO的服务器程序都是基于epoll实现的，比如Nginx、Node.js、Erlang、Golang。...PHP异步网络通信编程 上面详细介绍了并发IO，接下来就讲一下PHP如何进行异步网络通信编程。
PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。...这种模型严重依赖进程的数量解决并发问题，一个客户端连接就需要占用一个进程，工作进程的数量有多少，并发处理能力就有多少。操作系统可以创建的进程数量是有限的。 启动大量进程会带来额外的进程调度消耗。...有没有一种技术可以在一个进程内处理所有并发IO呢？答案是有，这就是IO复用技术。...现在各种高并发异步IO的服务器程序都是基于epoll实现的，比如Nginx、Node.js、Erlang、Golang。...PHP并发IO编程实践 PHP相关扩展 Stream：PHP内核提供的socket封装 Sockets：对底层Socket API的封装 Libevent：对libevent库的封装 Event：基于Libevent
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