原文:redis解決秒殺問題與數據傾斜

秒殺過程:庫存查驗 庫存扣減和訂單處理:在庫存查驗過程:支撐大量高並發的庫存查驗請求,我們需要在這個環節使用 Redis 保存庫存量,這樣一來,請求可以直接從 Redis 中讀取庫存並進行查驗。 訂單處理可以在數據庫中執行,但庫存扣減操作,不能交給后端數據庫處理。在數據庫中處理訂單的原因比較簡單, 因為訂單處理會涉及支付 商品出庫 物流等多個關聯操作,這些操作本身涉及數據庫中的多張數據表,要保證處 ...

2020-11-18 20:16 0 1409 推薦指數:

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redis解決商品秒殺問題

博主最近在項目中遇到了搶購問題!現在分享下。搶購、秒殺是如今很常見的一個應用場景,主要需要解決問題有兩個:1 高並發對數據庫產生的壓力2 競爭狀態下如何解決庫存的正確減少("超賣"問題)對於第一個問題,已經很容易想到用緩存來處理搶購,避免直接操作數據庫,例如使用Redis。重點在於第二個 ...

Tue Feb 27 20:01:00 CST 2018 0 952
解決redis秒殺超賣的問題

我們再使用redis秒殺程序的時候,解決超賣問題,是重中之重。以下是一個思路。    用上述思路去做的話,我們再用戶點擊秒殺的時候,只需要檢測,kucun_count中是否能pop出數據,如果能pop出來則證明還有庫存,且秒殺成功。而且pop是原子性的,即使很高的並發, 同時有很多用戶訪問 ...

Fri May 24 18:15:00 CST 2019 0 3409
【Spark篇】---Spark解決數據傾斜問題

一、前述 數據傾斜問題是大數據中的頭號問題,所以解決數據清洗尤為重要,本文只針對幾個常見的應用場景做些分析 。 二。具體方法 1、使用Hive ETL預處理數據 方案適用場景: 如果導致數據傾斜的是Hive表。如果該Hive表中的數據本身很不均勻(比如某個key對應了100 ...

Mon Mar 05 05:06:00 CST 2018 0 6911
解決spark中遇到的數據傾斜問題

一. 數據傾斜的現象 多數task執行速度較快,少數task執行時間非常長,或者等待很長時間后提示你內存不足,執行失敗。 二. 數據傾斜的原因 常見於各種shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作。 數據問題 key本身分布不均勻(包括大量 ...

Fri Sep 29 21:16:00 CST 2017 0 1663
redis-數據傾斜/訪問傾斜

數據傾斜的原因:   1. 存在bigkey     - 業務層避免bigkey      - 將集合類型的bigkey拆分為多個小集合   2. slot手工分配不均   3. hashtag 導致數據分配到同一個slot     - 避免使用hashtag 訪問傾斜的原因 ...

Wed Apr 14 17:57:00 CST 2021 0 331
四、Flink數據傾斜問題

一、數據傾斜 1、什么是數據傾斜? 由於數據分布不均勻,造成數據大量的集中到一點,造成數據熱點。 數據傾斜原理 目前我們所知道的大數據處理框架,比如 Flink、Spark、Hadoop 等之所以能處理高達千億的數據,是因為這些框架都利用了分布式計算的思想,集群中多個計算節點並行,使得數據 ...

Mon Sep 21 21:37:00 CST 2020 0 1852
解決並發問題的一般思路及使用redis實現秒殺

解決思路  從讀到寫這段時間的數據不一致問題,根源在於用戶並行(個人認為並發是時間概念,並行是空間概念),要解決這個問題,需要讓用戶串行,單個用戶原子性。鎖 說它可以做到。  鎖只有一個目的,就是把並行變為串行,但是上鎖的方式 五花八門。  1. Java應用內存鎖    Java中自帶很多內存鎖 ...

Wed Apr 08 18:02:00 CST 2020 0 1748
 
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