SpringBoot3+Vue3 开发高并发秒杀抢购系统
1.合理的架构设计微服务架构:可以使用SpringCloud或SpringBoot自身的特性来实现微服务架构,使得系统更加灵活、易于扩展。分布式缓存:Redis或其他缓存解决方案可用于存储热点数据,减轻数据库压力。消息队列:RabbitMQ、Kafka等可用于异步处理请求,平滑峰值流量。2.性能优化限流:使用Hystrix、Resilience4j等库来实现...
高并发业务下的库存扣减方案
--1.获取库存扣减记录缓存keyKYES[2]=hot_{itemCode-skuCode}_deduction_historylocalhot_deduction_history=KYES[2]--2.使用RedisClusterhashtag保证stock和history在同一个槽localexist=redis.call('hexists',hot_deduction_history,ARGV[2])--3.请求幂等判断,存在返回0,...
数据库上云实践指南:从零开始到最佳运作
需要高可靠、高可用、高性能的数据库,保障业务稳定发展,防止出现阻塞问题。服务价值例如多城市车辆充电平台,往往需要管理分布在极大范围的端点设备,为了让更多终端轻松互联、安全管理,可以借助GaussDB(forRedis)构建高并发的任务调度系统、端设备监控以及更多边缘计算能力。3.3、购买体验先注册登录华为云帐号。登录管...
Spring Boot + redis解决商品秒杀库存超卖,看这篇文章就够了
以上操作注意保证redis缓存与数据库库存数据保持一致性。下面测试演示初始化商品库存100,在测试一万并发量后,最终发现不会不会出现超卖问题。因为这里一万个并发,每个并发抢购10件商品。经过redis减库存之后,最后只会有10个线程去更新数据库。之前,给大家发过四份Java面试宝典,这次新增了更全面的资料,相信在跳槽前...
SpringBoot集成Redis开发:模拟高并发秒杀活动
打开Redis桌面管理软件,查看商品库存信息,可以看到商品库存正常,如下图:以上就是今天为大家讲解的高并发秒杀活动测试,通过三种方法来解决商品超卖问题,通过Jmeter测试软件来模拟1000个请求,最后测试结果商品库存数量也是为0,成功销售数量为5,可以见三种防止超卖的方法都可以。
Redis在秒杀场景的作用
3Redis可支撑秒杀的特性3.1支持高并发Redis先天支持(www.e993.com)2024年10月22日。且若有多个秒杀商品,也可使用切片集群,用不同实例保存不同商品的库存,避免使用单实例导致所有秒杀请求都集中在一个实例。使用切片集群时,先CRC计算不同秒杀商品K对应Slot,然后在分配Slot和实例对应关系时,才能把不同秒杀商品对应的Slot分配到不同实例保存。
实战分布式之电商高并发秒杀场景总览
因此我们在设计秒杀架构的时候要以“超卖零容忍,少卖能兼容”这一设计原则进行设计。4.不要求立即返回真实下单结果由于秒杀业务的特殊性–短时超高并发,因此我们不能按照传统的交易场景进行设计。传统交易场景下,对于用户的下单请求一般都是同步处理,即同步落库持久化,并同步返回收单结果。
基于互联网架构演进, 构建秒杀系统|内存|服务器|key|mb|线程_网易...
三、多级缓存优化(堆内缓存,分布式缓存,openresty内存字典,lua+redis实现接入层缓存)四、秒杀下单(高并发模式下实现下单操作—满足业务需求)--Lock锁,AOP锁优化,分布式锁优化高性能架构以用户为中心,提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间、较大的并发处理能力、较高的吞吐量与稳定的性能参数。可...