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并发】秒杀系统并发请求排队处理

今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解并发抢购(初探)  但文章最后说并发超过500 就会出现超发,看了下代码,的确有这个问题 抽空简单完善了下,经压力测试后发现暂无超发现象, 下面为我的代码...,但是效率会降低很多,毕竟每个请求都要去上锁开锁     如果这里不要锁,进入请求队列的请求会超过我们设定的个数,但不会多太多; 其实这里应该不用锁,应该快速的响应大多数不能进入请求队列用户的请求,已经进入请求队列的请求在后续处理的时候还会进行业务判断的...欢迎指正 由于是在windows下测试,并发高了就报错  java.net.BindException: Address already in use  这个初看上去很像端口被占用,其实是因为已经完成请求的...,但是你写了请求队列中请求数会超过预期值,那我怎么做下一步的操作呢?...感谢你的提问 说下处理逻辑:1.进入了请求队列,就有可能被请求到,而且这里是异步,就是说请求收到ok了,但后台逻辑完全可能还没处理         所以,在接收到OK后,前端应该发起一个类似倒计时页面,

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并发HTTP请求实践

1 概念 当我们需要模拟发送一个http请求的时候,往往有两种方式: 1、通过浏览器 2、通过curl命令进行发送请求 如果我们在大规模并发的业务中,如果使用curl来进行http请求,其效果以及性能是不能满足业务需求的...2 实现 在开始实现client发送http请求之前,我们先理解两个概念: 同步请求 当客户端向服务器发送同步请求时,服务处理在请求的过程中,客户端会处于等待的状态,一直等待服务器处理完成,客户端将服务端处理后的结果返回给调用方...multi 接口的使用是在easy 接口的基础之上,将easy handle放到一个队列中(multi handle),然后并发发送请求。...20E ),业务需要,某一个请求需要并发发送给指定的几家,即该请求,需要并发发送给几个http server,在一个特定的超时时间内,获取这几个http server的返回内容,并进行处理,那么这种功能应该如何使用...3 性能对比 至此,我们已经基本完成了高性能http 并发功能的设计,那么到底性能如何呢?

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并发请求的缓存设计策略

并发请求时,为何我们频繁提到缓存技术?最直接的原因是,目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。...67个请求;而如果该数据存在于本机内存里,读出来只需要10us,那么每秒钟能够响应100,000个请求。...并发的时候,压力一下被放大十几倍,redis响应、网络响应必然会变慢。...这里面有两个风险,一个是同时有好多请求访问同一个数据,然后业务系统把这些请求全发到了数据库;第二个是有人恶意构造一个逻辑上不存在的数据,然后大量发送这个请求,这样每次请求都会被发送到数据库,可能导致数据挂掉...总之,想要做好高并发系统的缓存,就要考虑到各种边角情况,小心设计,任何细小的疏忽都可能导致系统崩溃。

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让Jexus支持并发请求的优化技巧

Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万,最多可以同时开启4个工作进程,因此,每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接。...但是,按照linux系统的默认设定,linux是不能支持这么并发请求的,只有对linux进行一些必要的优化,才能达到让Jexus支持大并发的目的。...直到一部分当前请求完成,相应的文件和socket 被关闭,Jexus 不能接收新请求,这样就要扩大linux的文件描述符了。...soft 的限制不能比hard 限制。用 - 就表明同时设置了 soft 和 hard 的值。...#对于Apache、Nginx、Jexus 等服务器,上几行的参数可以很好地减少TIME_WAIT套接字数量 三、整调Jexus工作进程数 Jexus默认工作进程数为1,为了支持更大的并发数量

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Springboot并发下耗时操作的实现

并发下的耗时操作 并发下,就是请求在一个时间点比较多时,很多写的请求打过来时,你的服务器承受很大的压力,当你的一个请求处理时间长时,这些请求将会把你的服务器线程耗尽,即你的主线程池里的线程将不会再有空闲状态的...,再打过来的请求,将会是502了。...然后在后台有一个订阅者,有相关主题的消息发过来时,这个订阅者就去消费它,这一步可以是分布式的,比如一个秒杀场景,当N多的请求打过来时,有一些请求命中后,它们进行写操作,这时写操作压力很大,1个请求可以要处理...3秒,对于并发场景这是不能容许的,因为你这样占用的服务器线程资源太长了,很快你的服务器就没有可用的线程资源了,这时就可以用到DeferredResult这处理。...代码实现 建立订单的接口,只负责简单的校验和事件的发布 /** * 异步建立并发的订单.

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后端处理并发状态的多次重复请求

相信做Web的,都有可能遇到有多次重复请求发送到后端的情况。而这些重复请求,可能大都是由于在网络较差的情况下,用户多次连续点击。最后导致后端面临处理大量重复请求的境地。...在后端,可以用消息队列,或者缓存,过滤掉相同的请求,也可以设置请求时间间隔。在一个请求执行完一段时间之后才可以执行下一个相同的请求,就当于不休息不给干活。...,会为它建立缓存,后面的请求进来会先查找缓存中是否有相同的请求。...后来看到网上的一句话: 对于并发或者分布式的场景 重复的请求最好是不要阻塞 通过判断锁状态直接返回处理状态就好 意思就是,后面请求应该是去看它要执行的代码是否正在被执行,如果正在被执行,就返回索引正在维护...这样很多请求过来,只有一个请求在执行,并且等第一个请求执行完之后,全部返回同样的结果。这样,这种并发的情况就可以处理好了。 cpu也没有报警。

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没有预热,不叫并发,叫并发

大家都知道,并发系统有三把斧子:缓存、熔断和限流。但还有一把斧子,经常被遗忘在角落里,郁郁不得志,那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象,只能在并发的系统中出现。...一、DB重启后,瞬间死亡 一个并发环境下的DB,进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间,上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量,然后load疯狂飙升,直至再无响应。...当服务重新加入集群时,却发生了大量耗时的请求,在请求的情况下,甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于: 1、服务启动后,jvm并未完全准备完毕,JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下,流量突然增加时,直接把系统拉升到水位可能瞬间把系统压垮。...比如,遍历所有的http连接,然后发送请求。 这种方法是部分有效的,一些懒加载的资源会在这个阶段陆续加载进来,但不是全部。

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redis并发可用

redis 实现并发主要依靠主从架构,一主多从. 对于性能来说,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现并发的同时,容纳大量的数据,那么就需要 redis 集群, 使用 redis cluster 模式,可以提供每秒几十万的读写并发。...所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况,所以为了缓解读的压力,所以进行读写分类,并对读进行扩展。...==怎么保证redis是并发以及可用的==? sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了,那么就是主观宕机。...所有的客户端对服务端请求socket连接,服务端都会专门建立一个socket与其连接。

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基于redis的分布式锁防止并发重复请求

当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果。...; 可阻塞:在没有获得锁之前,只能阻塞等待直至获得锁; 可用:哪怕发生程序故障、机器损坏,锁仍然能够得到被获取、被释放; 高性能:获取、释放锁的操作消耗小。...要实现:加锁,减锁,锁超时 实现方式可以是:数据库 mc redis 系统文件 zookeeper 我现在就是渠道系统,当100个相同的业务请求传递过来,我的第一个请求要先加锁,然后请求外部厂商系统,等响应结果以后...其他请求先去获取下锁,如果已经存在锁就轮寻等待,如果锁不在了,直接去查询结果。 如果第一个请求失败了,结果并没有插入到位,就继续获取锁再去查询外部系统。...php $redis=new Redis(); $redis->connect("127.0.0.1",6379); //并发时防止重复请求 //渠道系统传递过来的key $lockKey='lock

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大型fastapi项目实战 并发请求神器之aiohttp(上)

大型fastapi项目实战 并发请求神器之aiohttp(上) [建议收藏] aiohttp介绍及安装 1.背景介绍 2.aiohttp 是什么 3.aiohttp 核心功能 4.aiohttp 库安装...代理问题 aoihttp 连接池 1.使用连接器 2.限制连接池的容量 小结: 大型fastapi项目实战 并发请求神器之aiohttp(上) [建议收藏] aiohttp介绍及安装 1.背景介绍 在...在不借助其他第三方库的情况下,requests 只能发送同步请求;aiohttp 只能发送异步请求;httpx 既能发送同步请求,又能发送异步请求。...在并发量大的情况下,如何高效的处理数据,异步是我们的优选,今天我们主要详解的是在生产环境广泛使用的 aiohttp。...设置请求超时 有时候,我们向服务器发送请求,若没有设置超时时间,此请求就会一直阻塞直到系统报错,这对于我们的系统是无法容忍的,所以发请求的时候千万要记得加上超时时间。

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大型fastapi项目实战 并发请求神器之aiohttp(下)

大型fastapi项目实战 并发请求神器之aiohttp(下) 1. 上节代码简单解释 2. aiohttp 性能测试 3....解决 aiohttp 不支持 HTTPS 代理 总结 大型fastapi项目实战 并发请求神器之aiohttp(下) 1....2.520 s 通过简单的测试我们可以得出一些结论: 并不是说使用异步请求就比同步请求性能并发任务少的情况下建议使用同步的方式做请求,反之在并发任务量大的情况下建议使用异步的方式做请求。...你可能好奇怎么界定什么是大并发任务,什么是小并发任务 这个都是相对的 后期我们专门聊一下这个话题 3....解决 aiohttp 不支持 HTTPS 代理 背景: 有做过爬虫的同学应该知道,同一个ip大并发请求同一个域名,还没过多久你的这个ip 就会被查封了,所以我们就需要通过代理服务去做请求

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面试官问我:什么是并发下的请求合并?

说真的,请求合并我知道,并发无非就是快速的请求合并。 但是在我有限的认知里面,如果类似于秒杀的并发扣库存这个场景,用请求合并的方式来做,我个人感觉是有点怪怪的不够传统。...我会重新给个我觉得合理的场景,告诉大家我理解的请求合并和并发下的请求合并是什么玩意。 请求合并 现在我们抛开秒杀这个场景。 换一个更加合适,大家可能更容易理解的场景来聊聊什么是请求合并。...并发请求合并 理解了请求合并,那我们再来说说当他前面加上高并发这三个字之后,会发生什么变化。...并发的情况下,就是请求量非常的大嘛,那我们把定时任务的频率调高一点不就行了? 以前 100ms 内就会过来 50 笔请求,我每收到一笔就是立即处理了。...其实写到这里,并发请求合并的答案已经出来了。关键点就三个: 一是需要借助队列加定时任务实现。 二是控制定时任务的执行时间. 三是控制缓冲队列的任务长度。

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并发技术

而大数据也带来的并发的问题. 解决并发问题是大数据时代的永恒主题....我们假设已经解决并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品....即: 并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务 这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展....; 自动去除空白字符和注释从而减小页面的体积 常用并发模型设计 利用lvs来管理Nginx ,每台Nginx可支撑五万链接 ,因此通过这样的架构可以轻松实现对百万链接支撑的请求 ?...,而apache 则是阻塞型的,在并发下nginx 能保持低资源低消耗 高性能, 高度模块化的设计,编写模块相对简单 社区活跃,各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点

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大话-并发

简单理解下并发: 并发是指在同一个时间点,有很多用户同时的访问URL地址,比如:淘宝的双11,双12,就会产生并发,如贴吧的爆吧,就是恶意的并发请求, 也就是DDOS攻击,再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被..., 签到成功后用户获取到一个积分 已知表 用户表,包含积分字段 并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在并发的情况下,会导致,一个用户签到记录会有多条,或者用户签到后不止加一积分...还有客户端页面会在10点时候用js发起页面的刷新,就是因为有这样的逻辑,导致10点的时候有很多并发请求同时过来,然后就会导致很多的sql查询操 作,理想的逻辑是,只有一个请求会去数据库获取,其他都是从缓存中获取数据...在实际线上环境可能还会超过这个请求量,如果不经过进行并发设计处理,服务器分分钟给跪了。 解决问题: 我们通过nodejs写了一个数据处理接口,把统计数据先存到redis的list里。...在并发接口的设计中可以使用具有并发能力的编程语言去开发,如:nodejs 做web接口 服务器部署,图片服务器分离,静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft

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并发(一)

---- 文章目录 取经的地方 曾经,我眼中的并发 如何理解并发 并发系统的设计目标是什么? 宏观目标 微观目标 并发的实践方案有哪些?...---- 曾经,我眼中的并发 真的,我知道我自己写的算不上高并发,很久了。 确实,十万上下的并发量真·算不上高并发。...3、理解片面,把并发设计等同于性能优化:大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容,却忽视可用设计、服务治理和运维保障。...---- 如何理解并发 并发意味着大流量,需要运用技术手段抵抗流量的冲击。那到底多大并发才算高并发呢? 1、**不能只看数据,要看具体的场景。...通常,设定性能目标时会兼顾吞吐量和响应时间,比如这样表述:在每秒1万次请求下,AVG控制在50ms以下,TP99控制在100ms以下。对于并发系统,AVG和TP分位值必须同时要考虑。

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