姜堰区网站建设,企业公司网站制作,江苏省住房和城乡建设局网站,做网站需要什么证件吗转载自 秒杀系统设计的 5 个要点#xff1a;前端三板斧#xff0b;后端两条路高并发#xff0c;cache#xff0c;锁机制基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。稍微大一点的秒杀#xff0c;肯定是分布式的集群的#xff0c;并发来自于多个节点的JVM#xff0c;syn…转载自 秒杀系统设计的 5 个要点前端三板斧后端两条路高并发cache锁机制基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。稍微大一点的秒杀肯定是分布式的集群的并发来自于多个节点的JVMsynchronized所有在JVM上加锁是不行了数据库压力秒杀超卖问题如何防止用户来刷 黑名单IP限制利用memcached的带原子性特性的操作做并发控制秒杀简单设计方案
比如有10件商品要秒杀可以放到缓存中读写时不要加锁。 当并发量大的时候可能有25个人秒杀成功这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。假设我们的秒杀场景
比如某商品10件物品待秒. 假设有100台web服务器(假设web服务器是Nginx Tomcat),n台app服务器,n个数据库
第一步 如果Java层做过滤, 可以在每台web服务器的业务处理模块里做个计数器AtomicInteger(10)待秒商品总数,decreaseAndGet()0的继续做后续处理, 0的直接返回秒杀结束页面这样经过第一步的处理只剩下100台*10个1000个请求。
第二步, memcached 里以商品id作为key的value放个10, 每个web服务器在接到每个请求的同时, 向memcached服务器发起请求, 利用memcached的decr(key,1)操作返回值0的继续处理, 其余的返回秒杀失败页面这样经过第二步的处理只剩下100台中最快速到达的10个请求。
第三步, 向App服务器发起下单操作事务。
第四步, App服务器向商品所在的数据库请求减库存操作(操作数据库时可以 update table set countcount-1 where id商品id and count0; update 成功记录数为1, 再向订单数据库添加订单记录, 都成功后提交整个事务, 否则的话提示秒杀失败用户进入支付流程。看看淘宝的秒杀
一、前端
面对高并发的抢购活动前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】
扩容加机器这是最简单的方法通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。静态化将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。限流一般都会采用IP级别的限流即针对某一个IP限制单位时间内发起请求数量。或者活动入口的时候增加游戏或者问题环节进行消峰操作。有损服务最后一招在接近前端池承载能力的水位上限的时候随机拒绝部分请求来保护活动整体的可用性。二、那么后端的数据库在高并发和超卖下会遇到什么问题呢
首先MySQL自身对于高并发的处理性能就会出现问题一般来说MySQL的处理性能会随着并发thread上升而上升但是到了一定的并发度之后会出现明显的拐点之后一路下降最终甚至会比单thread的性能还要差。其次超卖的根结在于减库存操作是一个事务操作需要先select然后insert最后update -1。最后这个-1操作是不能出现负数的但是当多用户在有库存的情况下并发操作出现负数这是无法避免的。最后当减库存和高并发碰到一起的时候由于操作的库存数目在同一行就会出现争抢InnoDB行锁的问题导致出现互相等待甚至死锁从而大大降低MySQL的处理性能最终导致前端页面出现超时异常。
针对上述问题如何解决呢 淘宝的高大上解决方案
I关闭死锁检测提高并发处理性能。
II修改源代码将排队提到进入引擎层前降低引擎层面的并发度。
III组提交降低server和引擎的交互次数降低IO消耗。
解决方案1将存库从MySQL前移到Redis中所有的写操作放到内存中由于Redis中不存在锁故不会出现互相等待并且由于Redis的写性能和读性能都远高于MySQL这就解决了高并发下的性能问题。然后通过队列等异步手段将变化的数据异步写入到DB中。
优点解决性能问题
缺点没有解决超卖问题同时由于异步写入DB存在某一时刻DB和Redis中数据不一致的风险。
解决方案2引入队列然后将所有写DB操作在单队列中排队完全串行处理。当达到库存阀值的时候就不在消费队列并关闭购买功能。这就解决了超卖问题。
优点解决超卖问题略微提升性能。
缺点性能受限于队列处理机处理性能和DB的写入性能中最短的那个另外多商品同时抢购的时候需要准备多条队列。
解决方案3将写操作前移到MC中同时利用MC的轻量级的锁机制CAS来实现减库存操作。
优点读写在内存中操作性能快引入轻量级锁之后可以保证同一时刻只有一个写入成功解决减库存问题。
缺点没有实测基于CAS的特性不知道高并发下是否会出现大量更新失败不过加锁之后肯定对并发性能会有影响。
解决方案4将提交操作变成两段式先申请后确认。然后利用Redis的原子自增操作同时利用Redis的事务特性来发号保证拿到小于等于库存阀值的号的人都可以成功提交订单。然后数据异步更新到DB中。
优点解决超卖问题库存读写都在内存中故同时解决性能问题。
缺点由于异步写入DB可能存在数据不一致。另可能存在少买也就是如果拿到号的人不真正下订单可能库存减为0但是订单数并没有达到库存阀值。
总结
1、前端三板斧【扩容】【限流】【静态化】
2、后端两条路【内存】【排队】
