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高并发抢购（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，有不足之处请指正交流： 1.请求参数封装，有个随机的用户ID 用来区分 ...

编写思路: 1、使用"grep"读取接口日志，并从中获取一分钟接口请求条目 2、使用"awk"截取时间部分（到秒） 3、使用"uniq -c"统计重复时间数量（即每秒的请求条目数量=请求并发数量（QPS）） 4、使用"awk"截取每秒的请求条目数量部分，并使用"sort -nr"进行降序排序 ...

设平均响应时间为t(单位为毫秒), 并发量为c，每秒处理请求数为q，则： q = (1000/t) * c 就是这个关系； 想要升高q，就只有两条路：1) 降低t 2) 升高c 对于'1', 只能靠优化代码实现，只能尽量做，往往提升有限； 对于'2', 通常c与你服务器程序的请求处理模型有关 ...

设平均响应时间为t(单位为毫秒), 并发量为c，每秒处理请求数为q，则： q = (1000/t) * c 就是这个关系； 想要升高q，就只有两条路：1) 降低t 2) 升高c 对于'1', 只能靠优化代码实现，只能尽量做，往往提升有限； 对于'2', 通常c与你服务器程序的请求处理模型有关 ...

设平均响应时间为t(单位为毫秒), 并发量为c，每秒处理请求数为q，则： q = (1000/t) * c 就是这个关系； 想要升高q，就只有两条路：1) 降低t 2) 升高c 对于'1', 只能靠优化代码实现，只能尽量做，往往提升有限； 对于'2', 通常c与你服务器程序的请求处理模型有关 ...

https://www.toutiao.com/a6747973409193329164/ 高并发场景下强一致预算/库存扣减方案 介绍了利用分库分表的方法来支持高并发的减库存方法 https://www.toutiao.com/a6746754139641872899/ “12306 ...

视频地址：http://www.imooc.com/learn/587 1.分析秒杀系统的业务流程 商家&库存&用户之间的关系2.用户对库存的业务分析 用户执行秒杀->减库存+记录购买明细3.对购买行为的分析(表数据字段的依据) 购买的对象 购买的时间/付款有效期 付款信息 ...

1.为什么是重点？ 　　以后在开发中，项目都是运行在服务器当中，而服务器已经将线程的定义、线程对象的创建、线程的启动等，都已经实现完了。这些代码都不需要编写，最重要的是要知道：编写的程序需要放到一个多线程的环境下运行，更需要关注这些数据在多线程并发的环境下是否是安全的。 2.什么时候数据 ...