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通過秒殺商品來模擬高并發的場景

jf_ro2CN3Fa ? 來源:CSDN ? 2023-02-07 10:47 ? 次閱讀

1.引言

高并發場景在現場的日常工作中很常見,特別是在互聯網公司中,這篇文章就來通過秒殺商品模擬高并發的場景。文章末尾會附上文章的所有代碼、腳本和測試用例。

本文環境: SpringBoot 2.5.7 + MySQL 8.0 X + MybatisPlus + Swagger2.9.2

模擬工具: Jmeter

模擬場景: 減庫存->創建訂單->模擬支付

2.商品秒殺-超賣

在開發中,對于下面的代碼,可能很熟悉:在Service里面加上@Transactional事務注解和Lock鎖

控制層:Controller

@ApiOperation(value="秒殺實現方式——Lock加鎖")
@PostMapping("/start/lock")
publicResultstartLock(longskgId){
try{
log.info("開始秒殺方式一...");
finallonguserId=(int)(newRandom().nextDouble()*(99999-10000+1))+10000;
Resultresult=secondKillService.startSecondKillByLock(skgId,userId);
if(result!=null){
log.info("用戶:{}--{}",userId,result.get("msg"));
}else{
log.info("用戶:{}--{}",userId,"哎呦喂,人也太多了,請稍后!");
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}finally{

}
returnResult.ok();
}

業務層:Service

@Override
@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
publicResultstartSecondKillByLock(longskgId,longuserId){
lock.lock();
try{
//校驗庫存
SecondKillsecondKill=secondKillMapper.selectById(skgId);
Integernumber=secondKill.getNumber();
if(number>0){
//扣庫存
secondKill.setNumber(number-1);
secondKillMapper.updateById(secondKill);
//創建訂單
SuccessKilledkilled=newSuccessKilled();
killed.setSeckillId(skgId);
killed.setUserId(userId);
killed.setState((short)0);
killed.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
successKilledMapper.insert(killed);

//模擬支付
Paymentpayment=newPayment();
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setUserId(userId);
payment.setMoney(40);
payment.setState((short)1);
payment.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
paymentMapper.insert(payment);
}else{
returnResult.error(SecondKillStateEnum.END);
}
}catch(Exceptione){
thrownewScorpiosException("異常了個乖乖");
}finally{
lock.unlock();
}
returnResult.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

對于上面的代碼應該沒啥問題吧,業務方法上加事務,在處理業務的時候加鎖。

但上面這樣寫法是有問題的,會出現超賣的情況,看下測試結果:模擬1000個并發,搶100商品

5959818e-a3be-11ed-bfe3-dac502259ad0.png59714ed6-a3be-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

這里在業務方法開始加了鎖,在業務方法結束后釋放了鎖。但這里的事務提交卻不是這樣的,有可能在事務提交之前,就已經把鎖釋放了,這樣會導致商品超賣現象。所以加鎖的時機很重要!

3. 解決商品超賣

對于上面超賣現象,主要問題出現在事務中鎖釋放的時機,事務未提交之前,鎖已經釋放。(事務提交是在整個方法執行完)。如何解決這個問題呢,就是把加鎖步驟提前

可以在controller層進行加鎖

可以使用Aop在業務方法執行之前進行加鎖

3.1 方式一(改進版加鎖)

@ApiOperation(value="秒殺實現方式——Lock加鎖")
@PostMapping("/start/lock")
publicResultstartLock(longskgId){
//在此處加鎖
lock.lock();
try{
log.info("開始秒殺方式一...");
finallonguserId=(int)(newRandom().nextDouble()*(99999-10000+1))+10000;
Resultresult=secondKillService.startSecondKillByLock(skgId,userId);
if(result!=null){
log.info("用戶:{}--{}",userId,result.get("msg"));
}else{
log.info("用戶:{}--{}",userId,"哎呦喂,人也太多了,請稍后!");
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}finally{
//在此處釋放鎖
lock.unlock();
}
returnResult.ok();
}

上面這樣的加鎖就可以解決事務未提交之前,鎖釋放的問題,可以分三種情況進行壓力測試:

并發數1000,商品100

并發數1000,商品1000

并發數2000,商品1000

對于并發量大于商品數的情況,商品秒殺一般不會出現少賣的請況,但對于并發數小于等于商品數的時候可能會出現商品少賣情況,這也很好理解。

對于沒有問題的情況就不貼圖了,因為有很多種方式,貼圖會太多

59806e02-a3be-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

3.2 方式二(AOP版加鎖)

對于上面在控制層進行加鎖的方式,可能顯得不優雅,那就還有另一種方式進行在事務之前加鎖,那就是AOP

自定義AOP注解

@Target({ElementType.PARAMETER,ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public@interfaceServiceLock{
Stringdescription()default"";
}

定義切面類

@Slf4j
@Component
@Scope
@Aspect
@Order(1)//order越小越是最先執行,但更重要的是最先執行的最后結束
publicclassLockAspect{
/**
*思考:為什么不用synchronized
*service默認是單例的,并發下lock只有一個實例
*/
privatestaticLocklock=newReentrantLock(true);//互斥鎖參數默認false,不公平鎖

//Service層切點用于記錄錯誤日志
@Pointcut("@annotation(com.scorpios.secondkill.aop.ServiceLock)")
publicvoidlockAspect(){

}

@Around("lockAspect()")
publicObjectaround(ProceedingJoinPointjoinPoint){
lock.lock();
Objectobj=null;
try{
obj=joinPoint.proceed();
}catch(Throwablee){
e.printStackTrace();
thrownewRuntimeException();
}finally{
lock.unlock();
}
returnobj;
}
}

在業務方法上添加AOP注解

@Override
@ServiceLock//使用Aop進行加鎖
@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
publicResultstartSecondKillByAop(longskgId,longuserId){

try{
//校驗庫存
SecondKillsecondKill=secondKillMapper.selectById(skgId);
Integernumber=secondKill.getNumber();
if(number>0){
//扣庫存
secondKill.setNumber(number-1);
secondKillMapper.updateById(secondKill);
//創建訂單
SuccessKilledkilled=newSuccessKilled();
killed.setSeckillId(skgId);
killed.setUserId(userId);
killed.setState((short)0);
killed.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
successKilledMapper.insert(killed);

//支付
Paymentpayment=newPayment();
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setUserId(userId);
payment.setMoney(40);
payment.setState((short)1);
payment.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
paymentMapper.insert(payment);
}else{
returnResult.error(SecondKillStateEnum.END);
}
}catch(Exceptione){
thrownewScorpiosException("異常了個乖乖");
}
returnResult.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

控制層:

@ApiOperation(value="秒殺實現方式二——Aop加鎖")
@PostMapping("/start/aop")
publicResultstartAop(longskgId){
try{
log.info("開始秒殺方式二...");
finallonguserId=(int)(newRandom().nextDouble()*(99999-10000+1))+10000;
Resultresult=secondKillService.startSecondKillByAop(skgId,userId);
if(result!=null){
log.info("用戶:{}--{}",userId,result.get("msg"));
}else{
log.info("用戶:{}--{}",userId,"哎呦喂,人也太多了,請稍后!");
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
returnResult.ok();
}

這種方式在對鎖的使用上,更高階、更美觀!

3.3 方式三(悲觀鎖一)

除了上面在業務代碼層面加鎖外,還可以使用數據庫自帶的鎖進行并發控制。

悲觀鎖,什么是悲觀鎖呢?通俗的說,在做任何事情之前,都要進行加鎖確認。這種數據庫級加鎖操作效率較低。

使用for update一定要加上事務,當事務處理完后,for update才會將行級鎖解除

如果請求數和秒殺商品數量一致,會出現少賣

@ApiOperation(value="秒殺實現方式三——悲觀鎖")
@PostMapping("/start/pes/lock/one")
publicResultstartPesLockOne(longskgId){
try{
log.info("開始秒殺方式三...");
finallonguserId=(int)(newRandom().nextDouble()*(99999-10000+1))+10000;
Resultresult=secondKillService.startSecondKillByUpdate(skgId,userId);
if(result!=null){
log.info("用戶:{}--{}",userId,result.get("msg"));
}else{
log.info("用戶:{}--{}",userId,"哎呦喂,人也太多了,請稍后!");
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
returnResult.ok();
}

業務邏輯

@Override
@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
publicResultstartSecondKillByUpdate(longskgId,longuserId){
try{
//校驗庫存-悲觀鎖
SecondKillsecondKill=secondKillMapper.querySecondKillForUpdate(skgId);
Integernumber=secondKill.getNumber();
if(number>0){
//扣庫存
secondKill.setNumber(number-1);
secondKillMapper.updateById(secondKill);
//創建訂單
SuccessKilledkilled=newSuccessKilled();
killed.setSeckillId(skgId);
killed.setUserId(userId);
killed.setState((short)0);
killed.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
successKilledMapper.insert(killed);

//支付
Paymentpayment=newPayment();
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setUserId(userId);
payment.setMoney(40);
payment.setState((short)1);
payment.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
paymentMapper.insert(payment);
}else{
returnResult.error(SecondKillStateEnum.END);
}
}catch(Exceptione){
thrownewScorpiosException("異常了個乖乖");
}finally{
}
returnResult.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

Dao層

@Repository
publicinterfaceSecondKillMapperextendsBaseMapper{

/**
*將此行數據進行加鎖,當整個方法將事務提交后,才會解鎖
*@paramskgId
*@return
*/
@Select(value="SELECT*FROMseckillWHEREseckill_id=#{skgId}FORUPDATE")
SecondKillquerySecondKillForUpdate(@Param("skgId")LongskgId);

}

上面是利用for update進行對查詢數據加鎖,加的是行鎖

3.4 方式四(悲觀鎖二)

悲觀鎖的第二種方式就是利用update更新命令來加表鎖

/**
*UPDATE鎖表
*@paramskgId商品id
*@paramuserId用戶id
*@return
*/
@Override
@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
publicResultstartSecondKillByUpdateTwo(longskgId,longuserId){
try{

//不校驗,直接扣庫存更新
intresult=secondKillMapper.updateSecondKillById(skgId);
if(result>0){
//創建訂單
SuccessKilledkilled=newSuccessKilled();
killed.setSeckillId(skgId);
killed.setUserId(userId);
killed.setState((short)0);
killed.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
successKilledMapper.insert(killed);

//支付
Paymentpayment=newPayment();
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setUserId(userId);
payment.setMoney(40);
payment.setState((short)1);
payment.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
paymentMapper.insert(payment);
}else{
returnResult.error(SecondKillStateEnum.END);
}
}catch(Exceptione){
thrownewScorpiosException("異常了個乖乖");
}finally{
}
returnResult.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}

Dao層

@Repository
publicinterfaceSecondKillMapperextendsBaseMapper{

/**
*將此行數據進行加鎖,當整個方法將事務提交后,才會解鎖
*@paramskgId
*@return
*/
@Select(value="SELECT*FROMseckillWHEREseckill_id=#{skgId}FORUPDATE")
SecondKillquerySecondKillForUpdate(@Param("skgId")LongskgId);

@Update(value="UPDATEseckillSETnumber=number-1WHEREseckill_id=#{skgId}ANDnumber>0")
intupdateSecondKillById(@Param("skgId")longskgId);
}

3.5 方式五(樂觀鎖)

樂觀鎖,顧名思義,就是對操作結果很樂觀,通過利用version字段來判斷數據是否被修改

樂觀鎖,不進行庫存數量的校驗,直接做庫存扣減

這里使用的樂觀鎖會出現大量的數據更新異常(拋異常就會導致購買失敗)、如果配置的搶購人數比較少、比如120:100(人數:商品) 會出現少買的情況,不推薦使用樂觀鎖。

@ApiOperation(value="秒殺實現方式五——樂觀鎖")
@PostMapping("/start/opt/lock")
publicResultstartOptLock(longskgId){
try{
log.info("開始秒殺方式五...");
finallonguserId=(int)(newRandom().nextDouble()*(99999-10000+1))+10000;
//參數添加了購買數量
Resultresult=secondKillService.startSecondKillByPesLock(skgId,userId,1);
if(result!=null){
log.info("用戶:{}--{}",userId,result.get("msg"));
}else{
log.info("用戶:{}--{}",userId,"哎呦喂,人也太多了,請稍后!");
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
returnResult.ok();
}
@Override
@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
publicResultstartSecondKillByPesLock(longskgId,longuserId,intnumber){

//樂觀鎖,不進行庫存數量的校驗,直接
try{
SecondKillkill=secondKillMapper.selectById(skgId);
//剩余的數量應該要大于等于秒殺的數量
if(kill.getNumber()>=number){
intresult=secondKillMapper.updateSecondKillByVersion(number,skgId,kill.getVersion());
if(result>0){
//創建訂單
SuccessKilledkilled=newSuccessKilled();
killed.setSeckillId(skgId);
killed.setUserId(userId);
killed.setState((short)0);
killed.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
successKilledMapper.insert(killed);

//支付
Paymentpayment=newPayment();
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setSeckillId(skgId);
payment.setUserId(userId);
payment.setMoney(40);
payment.setState((short)1);
payment.setCreateTime(newTimestamp(System.currentTimeMillis()));
paymentMapper.insert(payment);
}else{
returnResult.error(SecondKillStateEnum.END);
}
}
}catch(Exceptione){
thrownewScorpiosException("異常了個乖乖");
}finally{
}
returnResult.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS);
}
@Repository
publicinterfaceSecondKillMapperextendsBaseMapper{

/**
*將此行數據進行加鎖,當整個方法將事務提交后,才會解鎖
*@paramskgId
*@return
*/
@Select(value="SELECT*FROMseckillWHEREseckill_id=#{skgId}FORUPDATE")
SecondKillquerySecondKillForUpdate(@Param("skgId")LongskgId);

@Update(value="UPDATEseckillSETnumber=number-1WHEREseckill_id=#{skgId}ANDnumber>0")
intupdateSecondKillById(@Param("skgId")longskgId);

@Update(value="UPDATEseckillSETnumber=number-#{number},version=version+1WHEREseckill_id=#{skgId}ANDversion=#{version}")
intupdateSecondKillByVersion(@Param("number")intnumber,@Param("skgId")longskgId,@Param("version")intversion);
}

樂觀鎖會出現大量的數據更新異常(拋異常就會導致購買失敗),會出現少買的情況,不推薦使用樂觀鎖

3.6 方式六(阻塞隊列)

利用阻塞隊類,也可以解決高并發問題。其思想就是把接收到的請求按順序存放到隊列中,消費者線程逐一從隊列里取數據進行處理,看下具體代碼。

阻塞隊列:這里使用靜態內部類的方式來實現單例模式,在并發條件下不會出現問題。

//秒殺隊列(固定長度為100)
publicclassSecondKillQueue{

//隊列大小
staticfinalintQUEUE_MAX_SIZE=100;

//用于多線程間下單的隊列
staticBlockingQueueblockingQueue=newLinkedBlockingQueue(QUEUE_MAX_SIZE);

//使用靜態內部類,實現單例模式
privateSecondKillQueue(){};

privatestaticclassSingletonHolder{
//靜態初始化器,由JVM來保證線程安全
privatestaticSecondKillQueuequeue=newSecondKillQueue();
}

/**
*單例隊列
*@return
*/
publicstaticSecondKillQueuegetSkillQueue(){
returnSingletonHolder.queue;
}

/**
*生產入隊
*@paramkill
*@throwsInterruptedException
*add(e)隊列未滿時,返回true;隊列滿則拋出IllegalStateException(“Queuefull”)異常——AbstractQueue
*put(e)隊列未滿時,直接插入沒有返回值;隊列滿時會阻塞等待,一直等到隊列未滿時再插入。
*offer(e)隊列未滿時,返回true;隊列滿時返回false。非阻塞立即返回。
*offer(e,time,unit)設定等待的時間,如果在指定時間內還不能往隊列中插入數據則返回false,插入成功返回true。
*/
publicBooleanproduce(SuccessKilledkill){
returnblockingQueue.offer(kill);
}
/**
*消費出隊
*poll()獲取并移除隊首元素,在指定的時間內去輪詢隊列看有沒有首元素有則返回,否者超時后返回null
*take()與帶超時時間的poll類似不同在于take時候如果當前隊列空了它會一直等待其他線程調用notEmpty.signal()才會被喚醒
*/
publicSuccessKilledconsume()throwsInterruptedException{
returnblockingQueue.take();
}

/**
*獲取隊列大小
*@return
*/
publicintsize(){
returnblockingQueue.size();
}
}

消費秒殺隊列:實現ApplicationRunner接口

//消費秒殺隊列
@Slf4j
@Component
publicclassTaskRunnerimplementsApplicationRunner{

@Autowired
privateSecondKillServiceseckillService;

@Override
publicvoidrun(ApplicationArgumentsvar){
newThread(()->{
log.info("隊列啟動成功");
while(true){
try{
//進程內隊列
SuccessKilledkill=SecondKillQueue.getSkillQueue().consume();
if(kill!=null){
Resultresult=seckillService.startSecondKillByAop(kill.getSeckillId(),kill.getUserId());
if(result!=null&&result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){
log.info("TaskRunner,result:{}",result);
log.info("TaskRunner從消息隊列取出用戶,用戶:{}{}",kill.getUserId(),"秒殺成功");
}
}
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
}
@ApiOperation(value="秒殺實現方式六——消息隊列")
@PostMapping("/start/queue")
publicResultstartQueue(longskgId){
try{
log.info("開始秒殺方式六...");
finallonguserId=(int)(newRandom().nextDouble()*(99999-10000+1))+10000;
SuccessKilledkill=newSuccessKilled();
kill.setSeckillId(skgId);
kill.setUserId(userId);
Booleanflag=SecondKillQueue.getSkillQueue().produce(kill);
//雖然進入了隊列,但是不一定能秒殺成功進隊出隊有時間間隙
if(flag){
log.info("用戶:{}{}",kill.getUserId(),"秒殺成功");
}else{
log.info("用戶:{}{}",userId,"秒殺失敗");
}
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
returnResult.ok();
}

注意:在業務層和AOP方法中,不能拋出任何異常, throw new RuntimeException()這些拋異常代碼要注釋掉。因為一旦程序拋出異常就會停止,導致消費秒殺隊列進程終止!

使用阻塞隊列來實現秒殺,有幾點要注意:

消費秒殺隊列中調用業務方法加鎖與不加鎖情況一樣,也就是seckillService.startSecondKillByAop()、seckillService.startSecondKillByLock()方法結果一樣,這也很好理解

當隊列長度與商品數量一致時,會出現少賣的現象,可以調大數值

下面是隊列長度1000,商品數量1000,并發數2000情況下出現的少賣

5995d896-a3be-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

3.7.方式七(Disruptor隊列)

Disruptor是個高性能隊列,研發的初衷是解決內存隊列的延遲問題,在性能測試中發現竟然與I/O操作處于同樣的數量級,基于Disruptor開發的系統單線程能支撐每秒600萬訂單。

//事件生成工廠(用來初始化預分配事件對象)
publicclassSecondKillEventFactoryimplementsEventFactory{

@Override
publicSecondKillEventnewInstance(){
returnnewSecondKillEvent();
}
}
//事件對象(秒殺事件)
publicclassSecondKillEventimplementsSerializable{
privatestaticfinallongserialVersionUID=1L;
privatelongseckillId;
privatelonguserId;

//set/get方法略

}
//使用translator方式生產者
publicclassSecondKillEventProducer{

privatefinalstaticEventTranslatorVarargtranslator=(seckillEvent,seq,objs)->{
seckillEvent.setSeckillId((Long)objs[0]);
seckillEvent.setUserId((Long)objs[1]);
};

privatefinalRingBufferringBuffer;

publicSecondKillEventProducer(RingBufferringBuffer){
this.ringBuffer=ringBuffer;
}

publicvoidsecondKill(longseckillId,longuserId){
this.ringBuffer.publishEvent(translator,seckillId,userId);
}
}
//消費者(秒殺處理器)
@Slf4j
publicclassSecondKillEventConsumerimplementsEventHandler{


privateSecondKillServicesecondKillService=(SecondKillService)SpringUtil.getBean("secondKillService");

@Override
publicvoidonEvent(SecondKillEventseckillEvent,longseq,booleanbool){
Resultresult=secondKillService.startSecondKillByAop(seckillEvent.getSeckillId(),seckillEvent.getUserId());
if(result.equals(Result.ok(SecondKillStateEnum.SUCCESS))){
log.info("用戶:{}{}",seckillEvent.getUserId(),"秒殺成功");
}
}
}
publicclassDisruptorUtil{

staticDisruptordisruptor;

static{
SecondKillEventFactoryfactory=newSecondKillEventFactory();
intringBufferSize=1024;
ThreadFactorythreadFactory=runnable->newThread(runnable);
disruptor=newDisruptor<>(factory,ringBufferSize,threadFactory);
disruptor.handleEventsWith(newSecondKillEventConsumer());
disruptor.start();
}

publicstaticvoidproducer(SecondKillEventkill){
RingBufferringBuffer=disruptor.getRingBuffer();
SecondKillEventProducerproducer=newSecondKillEventProducer(ringBuffer);
producer.secondKill(kill.getSeckillId(),kill.getUserId());
}
}
@ApiOperation(value="秒殺實現方式七——Disruptor隊列")
@PostMapping("/start/disruptor")
publicResultstartDisruptor(longskgId){
try{
log.info("開始秒殺方式七...");
finallonguserId=(int)(newRandom().nextDouble()*(99999-10000+1))+10000;
SecondKillEventkill=newSecondKillEvent();
kill.setSeckillId(skgId);
kill.setUserId(userId);
DisruptorUtil.producer(kill);
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
returnResult.ok();
}

經過測試,發現使用Disruptor隊列隊列,與自定義隊列有著同樣的問題,也會出現超賣的情況,但效率有所提高。

4. 小結

對于上面七種實現并發的方式,做一下總結:

一、二方式是在代碼中利用鎖和事務的方式解決了并發問題,主要解決的是鎖要加載事務之前

三、四、五方式主要是數據庫的鎖來解決并發問題,方式三是利用for upate對表加行鎖,方式四是利用update來對表加鎖,方式五是通過增加version字段來控制數據庫的更新操作,方式五的效果最差

六、七方式是通過隊列來解決并發問題,這里需要特別注意的是,在代碼中不能通過throw拋異常,否則消費線程會終止,而且由于進隊和出隊存在時間間隙,會導致商品少賣

上面所有的情況都經過代碼測試,測試分一下三種情況:

并發數1000,商品數100

并發數1000,商品數1000

并發數2000,商品數1000

思考:分布式情況下如何解決并發問題呢?下次繼續試驗。






審核編輯:劉清

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原文標題:實現高并發秒殺的七種方式

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    高性能接口設計準則

    并發經常會發生在有大活躍用戶量,用戶聚集的業務場景中,如:秒殺活動,定時領取紅包等。
    發表于 08-03 17:37 ?1224次閱讀
    高性能接口設計準則

    解密并發業務場景下典型的秒殺系統的架構

    中,就更別提如何構建并發系統了! 究竟什么樣的系統算是并發系統?今天,我們就一起解密并發
    的頭像 發表于 11-17 10:32 ?2224次閱讀
    解密<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>并發</b>業務<b class='flag-5'>場景</b>下典型的<b class='flag-5'>秒殺</b>系統的架構

    【源碼版】基于SpringMVC的電商并發秒殺系統設計思路

    參考博客Java并發秒殺系統API目錄業務場景要解決的問題Redis的使用業務場景首頁倒計時秒殺
    發表于 01-12 10:23 ?0次下載
    【源碼版】基于SpringMVC的電商<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>并發</b><b class='flag-5'>秒殺</b>系統設計思路

    服務器的并發能力如何提升?

    服務器的并發能力如何提升? 服務器并發能力體現著服務器在單位時間內的很強數據處理能力,一般來說,如果企業的互聯網業務需要面對大量的同時在線請求,那么就需要高
    的頭像 發表于 03-17 17:07 ?989次閱讀

    如何控制秒殺商品頁面購買按鈕的點亮

    售空;(4)一般是定時上架;(5)時間短、瞬時并發; ? 2 秒殺技術挑戰 假設某網站秒殺活動只推出一件商品,預計會吸引1萬人參加活動,
    的頭像 發表于 06-29 11:12 ?798次閱讀
    如何控制<b class='flag-5'>秒殺</b><b class='flag-5'>商品</b>頁面購買按鈕的點亮

    工業物聯網平臺如何應對并發應用場景

    面對的巨大挑戰。對此,數之能提供并發、官翻機接入的工業物聯網平臺,可以適應并發場景應用需求。
    的頭像 發表于 09-06 14:21 ?597次閱讀

    java結合redis秒殺功能

    。本文將介紹如何結合Java和Redis實現秒殺功能,以及如何應對并發場景下的挑戰。 一、秒殺
    的頭像 發表于 12-04 11:06 ?584次閱讀

    并發系統的藝術:如何在流量洪峰中游刃有余

    前言 我們常說的三并發可用、高性能,這些技術是構建現代互聯網應用程序所必需的。對于京東618備戰來說,所有的中臺系統服務,無疑都是圍繞著三
    的頭像 發表于 08-05 13:43 ?235次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>并發</b>系統的藝術:如何在流量洪峰中游刃有余

    并發物聯網云平臺是什么

    并發物聯網云平臺是一種能夠處理大量設備同時連接并進行數據交換的云計算平臺。這種平臺通常被設計用來應對來自數以萬計甚至數十億計的物聯網設備的并發請求,保證系統的穩定性和響應速度。 首先,從技術層面
    的頭像 發表于 08-13 13:50 ?218次閱讀