作者：xialeistudio 来源：developer.51cto.com 本文内容 使用Redis优化高并发场景下的接口性能 数据库乐观锁 随着双11的临近，各种促销活动开始变得热门起来，比较主流的有秒杀...涉及到高并发争抢同一个资源的主要场景有秒杀和抢优惠券。...数据库实现 悲观锁性能太差，本文不予讨论，讨论一下使用乐观锁解决高并发问题的优缺点。...Jmeter压测)： 500并发 500总请求数 平均响应时间331ms 发放成功数为31 吞吐量458.7/s Redis实现 可以看到乐观锁的实现下争抢比太高，不是推荐的实现方法，下面通过Redis来优化这个秒杀业务...1.Redis高性能的原因 单线程 省去了线程切换开销 基于内存的操作 虽然持久化操作涉及到硬盘访问，但是那是异步的，不会影响Redis的业务 使用了IO多路复用 2.实现流程 活动开始前将数据库中奖品的
秒杀优化 VoucherOrderServiceImpl 修改下单动作，现在我们去下单时，是通过lua表达式去原子执行判断逻辑，如果判断我出来不为0 ，则要么是库存不足，要么是重复下单，返回错误信息，如果是...; } // 3.判断秒杀是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {...// 尚未开始 return Result.fail("秒杀已经结束！")...log.error("库存不足"); return; } save(voucherOrder); } } 小总结： 秒杀业务的优化思路是什么...先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务 再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单 基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？ 内存限制问题 数据安全问题
2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ?...这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。...C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。...D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。...注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。
数据库：MySQL 8.0 数据源： druid 1.16 测试工具： apache jmeter 数据库表设计 三张表，分别是 商品表： id 商品id 商品name 商品图片 商品类别 商品价格 库存...)VO getGoodsDetail(String goodId) service 层的设计思路就是 调用DAO层接口 实现对数据库中取出数据的处理,并且提供给controller封装好的接口 @Service...事务处理 优秀成熟的数据库 一定会有对事务的支持， redis 也不例外 Redis的事务在不出现异常的时候是原子操作，exec是触发事务执行的命令 相关命令： watch 设置一个key 表示开始对这个...orderVo; } } return null; } } Controller 等待用户 确认信息之后 就可以生成订单 同步到数据库了...（MQ redis 都可以实现） 上述都是我学过的知识点暂时并且实战过，会在今后不断的将优化功能实现出来 这些都是我在考虑的范围内，今后会不断的学习 晚上其中的内容，
秒杀面试题：深入final，掌握C++性能优 C++11之后有了final，它用来指定不能在派生类中重写虚函数，或者不能从中派生类。...因此相比于函数的直接调用，其性能较差。 通过final可以做到去虚拟化，它是一种编译器优化手段，尝试在编译时而非运行时解决函数调用问题。...由于在编译时可以确定调用哪个函数，因此便不会存在前面的vtable问题了，从而极大的提升虚函数调用的性能。...上面这个例子比较简单，指针加载和跳转的成本可能看起来并不多，因为它只是几条指令，但是这可能涉及分支预测错误和缓存未命中问题，这可能会引发性能下降。...禁止继承 禁止虚函数重写 去虚拟化提升性能 设计约束，禁止子类继承，放置子类重写 总的来说，final 关键字在 C++ 中用于阻止继承和虚函数重写，提高代码的性能、可维护性和安全性。
11.2 正确使用索引 在影响数据库查询性能的众多因素中，索引绝对是一个重量级的因素，如果索引使用不当，则数据库的其它优化可能无济于事。...索引扫描不一定比全表扫描性能更好，要看情况。查询优化器会为一次查询是否使用索引以及决定使用哪个索引，当然，有时查询优化器也会犯错误。...11.3 锁定与等待 锁机制是影响查询性能的另一个因素，当多个并发用户同时访问同一资源时，数据库为保证并发访问的一致性，使用数据库锁来协调访问。...当然，为了保证数据库写性能可以异步写数据。若不想反范式则可以使用非关系型数据库。...11.9 使用非关系数据库 key-value数据库使用半结构化存储数据，所有数据只有一个索引即key，可以将反范式化引发的数据副本保存到key-value数据库中，这样比关系数据库具有更出色的并发性能
1、硬件调整性能 最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法 扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉 把数据库服务器和主域服务器分开 把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大...3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异...，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。...在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！
一、问题的提出 在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一...在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。...在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能的SQL语句。 二、SQL语句编写注意问题 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。...也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...（6） 使用DECODE函数来减少处理时间： 使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表. （7） 整合简单,无关联的数据库访问： 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中
，但是，里面的知识却超越了秒杀，涉及到高并发、高性能的系统构建（缓存+异步+限流） 闲扯：这篇文章是对慕课网“Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战”课程的学习总结，以及自己的一些看法和改良，很久之前看的课程了...技术栈：spring+ spring boot+ mybatis+ +redis+ rabbitmq+ 前端技术知识 秒杀未优化前示意图 1.一句话讲清楚瓶颈：无缘无故，时时刻刻请求数据库，数据库并发是很小的...页面静态化 非编程的优化，静态资源优化 ? 重点：秒杀接口第一次优化 1.此次优化，主要解决超卖问题，并没有涉及很深入的优化 ?...秒杀第一次优化 服务级高并发秒杀优化（RabbitMQ+接口优化） 将通过预减库存减少透穿到DB的请求，通过异步处理和排队机制缓解数据库的压力，降低应用接口负载，主要包括内存标记，Redis做库存预判，...消息队列异步写库，秒杀接口优化。
3 系统优化 对于一个软件系统，提高性能可以有很多种手段，如提升硬件水平、调优JVM 性能，这里主要关注代码层面的性能优化—— 减少序列化：减少 Java 中的序列化操作可以很好的提升系统性能。...可以通过日志配置文件控制异常堆栈输出的深度 去组件框架：极致优化要求下，可以去掉一些组件框架，比如去掉传统的 MVC 框架，直接使用 Servlet 处理请求。...这样可以绕过一大堆复杂且用处不大的处理逻辑，节省毫秒级的时间，当然，需要合理评估你对框架的依赖程度 4 总结一下 性能优化需要一个基准值，所以系统还需要做好应用基线，比如性能基线（何时性能突然下降）...、成本基线（去年大促用了多少机器）、链路基线（核心流程发生了哪些变化），通过基线持续关注系统性能，促使系统在代码层面持续提升编码质量、业务层面及时下掉不合理调用、架构层面不断优化改进。
一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。...又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。...a）大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？...和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了 4.4）数据层闲庭信步 到了数据这一层，几乎就没有什么请求了，单机也能扛得住，还是那句话，库存是有限的，小米的产能有限，透这么多请求来数据库没有意义...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下笔者的两个架构优化思路： 1）尽量将请求拦截在系统上游 2）读多写少的常用多使用缓存
当然有，当一个业务技术难度非常大的时候，可以通过业务和产品的优化，来简化系统架构。...以“12306车票秒杀”为例，秒杀业务架构难度大，业务和产品可以这么折衷： case 1 一般来说，下单和支付放在同一个流程里，能够提高转化率。...对于秒杀场景，产品上，下单流程和支付流程异步，放在两个环节里，能够降低数据库写压力。 12306，下单成功后，系统占住库存，45分钟之内支付即可。...case 3 秒杀场景，由于短时间内并发较大，系统返回较慢，用户心情十分焦急，可能会频繁点击按钮，对系统造成压力。 产品上可以优化为，一旦点击，不管系统是否返回，按钮立刻置灰，不给用户机会频繁点击。...画外音：秒杀业务的架构优化讲过了，这次说产品上的优化。 兄弟，你的产品折衷了吗？或者，奇葩了吗？ 欢迎分享你的故事。
读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？ 二、优化方向 优化方向有两个（今天就讲这两个点）： （1）将请求尽量拦截在系统上游（不要让锁冲突落到数据库上去）。...五、总结 上文应该描述的非常清楚了，没什么总结了，对于秒杀系统，再次重复下我个人经验的两个架构优化思路： （1）尽量将请求拦截在系统上游（越上游越好）； （2）读多写少的常用多使用缓存（缓存抗读压力）；...问题7：秒杀之后的支付完成，以及未支付取消占位，如何对剩余库存做及时的控制更新？ 答：数据库里一个状态，未支付。...但数据库层面真实数据是没问题的。 问题9：就算处于业务把优化考虑“3k张火车票，只透3k个下单请求去db”那这3K个订单就不会发生拥堵了吗？...问题13、秒杀群提问：减库存是在那个阶段减呢？如果是下单锁库存的话，大量恶意用户下单锁库存而不支付如何处理呢？ 答：数据库层面写请求量很低，还好，下单不支付，等时间过完再“回仓”，之前提过了。
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate...) and sk_rq<trunc(sysdate+1) 进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如： ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30 ‘X’ || hbs_bh>’X5400021452...’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’5401002554...条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’
《秒杀系统架构优化思路》 上周参加Qcon，有个兄弟分享秒杀系统的优化，其观点有些赞同，大部分观点却并不同意，结合自己的经验，谈谈自己的一些看法。...一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。...a）大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？...和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了 4.4）数据层闲庭信步 到了数据这一层，几乎就没有什么请求了，单机也能扛得住，还是那句话，库存是有限的，小米的产能有限，透过过多请求来数据库没有意义...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下笔者的两个架构优化思路： 1）尽量将请求拦截在系统上游 2）读多写少的常用多使用缓存
秒杀作为一种营销活动，卖家需要单独报名，从技术上来说，系统可以提前对已知热点做缓存预热 系统隔离。...秒杀数据作为热点数据，可以启用单独的缓存集群或者DB服务组，从而更好的实现横向或纵向能力扩展 当然，实现隔离还有很多种办法。...2.2.3 热点优化 热点数据隔离之后，也就方便对这 1% 的请求做针对性的优化，方式无外乎两种： 缓存：热点缓存是最为有效的办法。...需要注意的是，各服务要时刻关注请求是否触发限流并及时进行review 2.2.4 小结 数据的热点优化与动静分离是不一样的，热点优化是基于二八原则对数据进行了纵向拆分，以便进行针对性地处理。...热点识别和隔离不仅对“秒杀”这个场景有意义，对其他的高性能分布式系统也非常有参考价值。
1、介绍 在 Oracle 数据库中，LIKE 操作是一种常用的模糊匹配方式，用于在字符串中查找符合指定模式的数据。然而，当处理大量数据时，使用 LIKE 操作可能导致查询性能下降。...为了提高数据库的效率，本文将重点介绍如何优化使用 LIKE 操作的查询。 2、优化点：使用索引前缀搜索 索引前缀搜索是一种优化 LIKE 操作的方法，通过使用索引的前缀匹配来提高查询性能。...传统的 LIKE 操作可能会导致全表扫描，从而降低查询性能。...4、总结： 使用 LIKE 操作进行模糊匹配时，我们可以通过使用索引前缀搜索来优化查询性能。通过创建适当的索引并使用范围查询，我们可以避免全表扫描，从而提高查询效率。...5、拓展 更多优化 LIKE 操作的方法介绍： ① 使用索引： 为 LIKE 操作的列创建适当的索引可以显著提高查询性能。在创建索引时，可以考虑使用函数索引、全文索引或者覆盖索引。
四.数据库性能优化 硬件配置选择 硬盘 磁盘寻道能力（磁盘I/O）,以目前高转速SCSI硬盘(7200转/秒)为例，服务器硬盘读200M/S，写120M/S。...解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID-0+1磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，性能会很差 资金充足，可单独对数据库服务器选择固态方式来提高性能 CPU CPU对于MySQL应用...数据库配置优化 MySQL应用最广泛的有两种存储引擎：一个是MyISAM，不支持事务处理，读性能处理快，表级别锁。...每个存储引擎相关运行参数比较多，以下列出可能影响数据库性能的参数。...innodb_file_per_table = OFF #日志缓冲区大小，由于日志最长每秒钟刷新一次，所以一般不用超过16M innodb_log_buffer_size = 8M 数据库安全优化 数据库安全是项目中最重要的部分
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