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
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，
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。
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。
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
《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。
文章目录 优化方向 常见秒杀架构及各层次优化细节 目前我的做法 优化方向 优化方向有两个： 1、将请求尽量拦截在上游 2、充分利用缓存 ---- 常见秒杀架构及各层次优化细节 1、客户端层：防抖...关于他们说的读写分离，emmm，我采用的是直接将这项业务隔离开，因为主从复制是需要时间的，对于这种秒杀掉的票，怎么分离嘛。
来源：http://t.cn/REaQAax 一、为什么秒杀这么难 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。...1.1主要需要解决的问题有两个 1、高并发对数据库产生的压力 2、竞争状态下如何解决库存的正确减少（ 超卖问题） 对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。...四、优化细节 4.1 浏览器层请求拦截 点击了“查询”按钮之后，系统那个卡呀，进度条涨的慢呀，作为用户，我会不自觉的再去点击“查询”，继续点，继续点，点点点。。。有用么？...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、读多写少经量多使用缓存 3、Redis队列缓存 + mysql 批量入库
这篇博客是笔者学习慕课网若鱼老师的《Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战》课程的学习笔记。若鱼老师授课循循善诱，讲解由浅入深，欢迎大家支持。...数据库表设计 通过将订单建立唯一索引来保证用户只能创建一个秒杀订单 商品金额最好以分为单位，比较安全 商品ID最好不要使用自增，会暴露商品总数等信息。可以使用UUID，但范围查找时会有性能损耗。...热点数据缓存，当Ajax请求信息更新，涉及的可能是需要保存在数据库的操作，例如表格信息等时，可以采用Redis缓存，方法同页面缓存一样，定义好可以区分业务的Key即可 静态资源优化 JS/CSS压缩，减少流量...秒杀的逻辑优化 顺序： 系统初始化，把商品库存数量加载到Redis 收到请求，Redis原子操作预减库存，库存不足，直接返回，否则进入3 请求入队，立即返回前端“排队中” 请求出队，生成订单，减少库存（...安全优化 10.1 秒杀接口地址隐藏 每次点击秒杀按钮，先从服务器获取动态拼接而成的秒杀地址。
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊...那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果...1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火， 前沿 | VLDB 2019论文解读：大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步，而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...，而不是以模型先行的偏理论方向的优化。...智能运维方向在前期的投入是比较大的，而且本身智能方向的理论门槛较高，从我的理解来说，以一个具体的业务场景做深做透，融入智能方向，会有一些帮助，而以这个作为切入点，逐步延伸，使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式，很多事情都是触类旁通，我们运维的数据库环境也是如此，如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库，那么你投入的精力和成本是不低的，但是按照这种思路，我们可以复制已有的经验...智能运维带给我们的是更多的补充，是我们通过常规运维难以发现和掌握的信息。
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。...数据库结构 ? 2. 乐观锁实现 乐观锁实际上并不存在真正的锁，乐观锁是利用数据的某个字段来做的，比如本文的例子就是以UserId来实现的。...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
博文视点学院 本周福利课表（10月25日-31日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《Oracle查询改写优化技巧》 700分钟+视频讲解，带你玩转Oracle查询改写 本周限时秒杀...本专栏讲师师庆栋，原道森培训高级讲师，《Oracle查询优化改写技巧与案例》一书作者。...这套视频课程在原培训及图书的基础上减少了复杂案例并增加了执行计划的讲解，同时与Postgres及MySQL进行了部分对比，提高了优化改写的实用性。...拥有超过20多年的IT从业经验，擅长Oracle数据库开发，对于数据库架构设计、性能优化拥有丰富的实战经验！通过大量的查询优化，积累了丰富的优化改写经验，擅长对Oracle查询语句的优化改写。
秒杀地址接口优化 秒杀地址接口优化 秒杀操作优化分析 无法使用cdn缓存 后端缓存困难： 库存问题 一行数据竞争：热点商品 大部分写的操作和核心操作无法使用CDN，也不可能在缓存中减库存。...2.4 使用Redis优化地址暴露接口 原本查询秒杀商品时是通过主键直接去数据库查询的，选择将数据缓存在Redis，在查询秒杀商品时先去Redis缓存中查询，以此降低数据库的压力。...秒杀操作——并发优化 3.1 简单优化 回顾事务执行 回顾事务执行 sql语句的简单优化 简单优化 优化SeckillServiceImpl的executeSeckill() 用户的秒杀操作分为两步...存储过程优化:事务行级锁持有的时间 不要过度依赖存储过程 简单的逻辑依赖存储过程 QPS:一个秒杀单6000/qps 经过简单优化和深度优化之后，本项目大概能达到一个秒杀单6000qps（慕课网视频中张老师说的...智能DNS解析+智能CDN加速+Nginx并发+Redis缓存+MySQL分库分表 大型系统部署架构 大型系统部署架构，逻辑集群就是开发的部分。
Seckill seckill = redisDao.getSeckill(seckillId); if (seckill == null) { // 访问数据库读取数据...//秒杀开启,返回秒杀商品的id,用给接口加密的md5 String md5 = getMd5(seckillId); return new Exposer...executeSeckill方法,减少一道虚拟机GC程序,优化性能 @Transactional @Override public SeckillExecution executeSeckill...(seckillId, nowTIme); if (reduceNumber <= 0) { logger.warn("没有更新数据库记录...id跟md5进行秒杀商品,没异常就是秒杀成功 try { // 这里换成储存过程 // SeckillExecution execution
智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数，选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法，也是通过迭代，筛选，选找目标函数最优值（极值）。...一般步骤为：给定一组初始解评价当前这组解的性能从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础在对其操作，得到迭代后的解若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作智能优化算法包含有许多...，比如粒子群优化算法（PSO）,飞蛾火焰算法（MFO）...等一.飞蛾火焰算法(MFO)算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差，然后用该随机的位置和做差后的值继续做差，去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想：与MFO类似，初始化鱼群后，对其求自适应度，然后进行排序，记录最小位置（也就是最优位置...四.灰太狼优化器(GWO)算法核心思想：与前面几种都是类似初始化狼群（随机初始化）和初始化3只重要程度递减的狼（Alpha、Beta、Delta，求解极小值问题时候初始化为无穷大）判断狼群是否超出边界，
【数据库】数据库优化（SQL优化） sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。...例子 SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER) 优化 SELECT...11.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。...select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 23.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的
Redis进阶学习04---秒杀优化和消息队列 秒杀优化 秒杀优化的具体实现 基于jdk阻塞队列完成的秒杀优化总结 Redis消息队列实现秒杀 基于Redis的List实现消息队列 基于Redis的PubSub...等待列表 消息转移 坏消息问题，Dead Letter，死信问题 信息监控，XINFO 命令小结 JAVA伪代码实现Stream消费队列 Stream消息队列小结 综上比较 使用Stream作为消息队列优化之前的秒杀案例...总结 秒杀优化 如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务...而现在我们就面临这样的问题: 目前整个秒杀的过程都是串行化执行的，并且这个流程里面涉及多次数据库查询操作，数据库查询是最耗费时间的，因此优化的思路就是把最耗费时间的数据库写操作转换为异步执行，...---- 显然，关于redis那部分判断逻辑，应该都由lua脚本来完成，而非java代码 ---- 秒杀优化的具体实现 1.新增优惠卷的同时,将优惠卷信息保存到Redis中 @Override
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