引言 本文主要描述,服务端做相关秒杀活动的时候,对应的解决方案,即高并发下的数据安全。 优化方案 乐观锁思路 Redis中的watch,请求时,通过Redis查询当前抢购数据,如果当前抢购数据已经到达临界值,则直接提示相应的页面/信息,如返回已抢购完的页面。 分布式限流 ...
秒杀与其他业务最大的区别在于:秒杀的瞬间: 系统的并发量会非常的大 并发量大的同时,网络的流量也会瞬间变大。 一个秒杀或者抢购页面,通常分为 个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 第一种处理:某个商品可秒杀的数量是 ,那么在秒杀活动开始之前,把商品的ID和数量加载到缓存,比如:Redis。服务端收到请求的时候,首先减一下Redis里面的数量,如果数量减到 随 ...
2020-02-21 15:43 0 3133 推荐指数:
引言 本文主要描述,服务端做相关秒杀活动的时候,对应的解决方案,即高并发下的数据安全。 优化方案 乐观锁思路 Redis中的watch,请求时,通过Redis查询当前抢购数据,如果当前抢购数据已经到达临界值,则直接提示相应的页面/信息,如返回已抢购完的页面。 分布式限流 ...
最近遇到比较多数据不一致的问题,大多数都是因为并发请求时,没及时处理的原因,故用一个比较有代表性的业务场景【活动秒杀】来模拟一下这个这种高并发所产生的问题。 首先搭建一个springboot项目在这里我做演示了,不会的可以自行百度,搭建过程很简单。 1:搭建好的项目目录结构 ...
本节见github上本项目的提交 ...
今天在网上看到一篇思路+代码的商城秒杀实例,我觉得非常不错,借鉴一下分享给大家: 一、前言 双十一刚过不久,大家都知道在天猫、京东、苏宁等等电商网站上有很多秒杀活动,例如在某一个时刻抢购一个原价1999现在秒杀价只要999的手机时,会迎来一个用户请求的高峰期,可能会有几十万几百万的并发量 ...
秒杀场景的特点: 定时开始、库存有限、操作可靠 一、开发人员需要注意的事项 现有的秒杀活动持续时间短,瞬间数量大,为了不影响其他业务的正常运行,需要把它从业务、技术、数据上做隔离,架构设计需要分几层来考虑,从客户请求到数据库存储,到最后上线前的压力测试。 1、数据库设计(数据量 ...
2018.10.24 今天研究了下抢购秒杀的功能实现 网上查了一大堆 用redis的最多。 主要是通过redis的 watch multi 事务来控制秒杀数量 不超卖。 这里说下自己的感受: 不超卖的话 那就要一个个的来减库存 这样的话 效率上会有点问题 这里上下代码 基本上是再网上抄 ...
1.首先我们新建一个Controller用于秒杀: package com.imooc.Controller; import com.imooc.service.impl.SeckillServiceImpl; import lombok.extern.slf4j.Slf4j ...