高并发业务下的库存扣减方案
--1.获取库存缓存keyKYES[1]=hot_{itemCode-skuCode}_stocklocalhot_item_stock=KYES[1]--2.获取剩余库存数量localstock=tonumber(redis.call('get',hot_item_stock))--3.购买数量localbuy_qty=tonumber(ARGV[1])--4.如果库存小于购买数量,则返回1,表达库存不足ifstock<buy_...
超高并发下,Redis热点数据风险破解(图文总结)
3.2.8降级策略(备选缓存)你的缓存层存在主备场景,他们之间定时异步同步,所以允许存在短暂数据不一致的情况。当你的主服务挂了之后,降级去读备服务,数据时效性没那么高,但是也避免了数据库被打穿的情况发生。3.2.9降级策略(客户端缓存)参考Redis6.0的ClientSideCache,看我这篇《追求性能极致:...
SpringBoot3+Vue3 开发高并发秒杀抢购系统
数据库设计:使用高性能的关系型数据库如MySQL或者NoSQL数据库如Redis。数据库设计要考虑到高并发下的读写优化,如使用数据库连接池、合理的索引设计等。缓存策略:使用Redis等缓存中间件,缓存热门商品信息、库存状态等数据,减少数据库压力。利用Redis的原子操作特性实现库存的快速减少和事务控制。消息队列:使用消息队列...
亿达科创数字化解决方案加速东风旗下汽车品牌运营管理全流程
值得一提的是,为解决系统数据量庞大,导致在高并发情况下,可能出现的系统响应时间变慢和数据一致性问题,亿达科创对MySQL数据库进行了索引优化,使用Redis缓存汽车信息和库存状态,减少了读取压力,进一步提升了系统响应速度;并实施了乐观锁和缓存失效机制,以防止出现数据不一致等问题。亿达科创作为行业领先的数字技术服务与...
...调用|磁盘|服务器|持久化|中间件|redis|软件安装包_网易订阅
坏处:高并发下数据库瓶颈解决方案:根据ID进行分库分表进行算法路由6.4、Redis原子操作利用redis的原子操作,做个操作完成的标记。这个性能就比较好。但会遇到一些问题。第一:我们是否需要把业务结果进行数据落库,如果落库,关键解决的问题时数据库和redis操作如何做到原子性?
项目经理的简历(精选篇)|服务器|中间件|mysql|redis_网易订阅
缓存redis:每秒10万次读写Kafka消息服务器:支持几十万次消息转发数据库服务器:使用纵切、横切方案(www.e993.com)2024年10月22日。纵切:分为电商基础数据库、金融数据库、分销数据库。纵切:日志和交易记录按年,按月切分等分库分表的中间件:采用改造的cobarDubbo支持亿级分布式服务器,对于高并发的应用,进行分布式集群Linux:常规的运维级...
让数据无忧上云 华为云数据库上云解决方案开启数据智能时代
在大促活动期间会出现大量并发访问,而商品搜索又存在热门商品和冷门商品并存的状况,同时对数据一致性有较高要求;服务价值使用GaussDB(forRedis)作为前端缓存(需要配置大内存),可缓解后端数据库压力,平稳渡过业务高峰;同时,将热门商品信息作为热数据驻留在内存中,冷门商品信息置换到共享存储池中,可进一步降低数据库压...
Redis:解决分布式高并发修改同一个Key的问题
2)实现高并发下对locker元素的值递增:定义64个多线程,并发的对lock_test元素locker的值进行修改。packagecom.dx.es;importjava.util.concurrent.CountDownLatch;importredis.clients.jedis.Jedis;importredis.clients.jedis.JedisPool;publicclassTest_UnLock{publicstaticvoidmain(String[]args)...
如何使用Redis实现电商系统的库存扣减?
3、当减库存和高并发碰到一起的时候,由于操作的库存数目在同一行,就会出现争抢InnoDB行锁的问题,导致出现互相等待甚至死锁,从而大大降低MySQL的处理性能,最终导致前端页面出现超时异常。基于redis针对上述问题的问题我们就有了第三种方案,将库存放到缓存,利用redis的incrby特性来扣减库存,解决了超扣和性能问题。但是...
高并发下秒杀商品,你必须知道的九个细节
1.瞬时高并发一般在秒杀时间点(比如:12点)前几分钟,用户并发量才真正突增,达到秒杀时间点时,并发量会达到顶峰。但由于这类活动是大量用户抢少量商品的场景,必定会出现狼多肉少的情况,所以其实绝大部分用户秒杀会失败,只有极少部分用户能够成功。正常情况下,大部分用户会收到商品已经抢完的提醒,收到该提醒后...