问题背景 相信大家在使用腾讯云轻量服务器时， 由于轻量服务器规格都比较小，cpu 慢都可以接受，可以等，毕竟轻量服务器价格上有优势，但是当需要比较大内存的时候，比如需要编译一个前端项目时需要比较大的内存资源...还好是有办法的，在 Linux 中我们可以通过添加交换空间将虚拟内存扩展到物理内存（RAM）之外，也就是将磁盘扩充成内存使用，可以实现“内存的超卖”。...下面将介绍如何在腾讯云轻量服务器上添加一些交换空间（swap）来当作内存使用， 防止应用程序因系统内存耗尽而卡死。 什么是轻量应用服务器（TencentCloud Lighthouse）？...腾讯云双十一官网活动链接：双11活动上云拼团Go
是锁定库存的过程 支付后是真正扣，扣mysql库存，保证库存最终一致 但是，在极端情况下会存在数据不一致 如果redis库存 = mysql库存，不会有问题 如果redis库存 < mysql库存，不会有超卖问题...，但会存在实际有库存，但是没有卖的情况 如果redis库存 > mysql库存，就会超卖，超卖的订单，在出库的过程中会失败 这样总体不会出问题，mysql数据库层，保证库存最终不会出问题。
第一种使用Redis LIST做队列(List的Lpop操作是原子性的) 思路：先在Redis中根据商品数量生成相应的库存队列，当用户抢购商品时先从队列中获取商...
好吧，冲~ 事故现场 经过一番了解后，得知这个抢购活动接口以前从来没有出现过这种情况，但是这次为什么会超卖呢？...，主要集中在三个地方： 没有其他系统风险容错处理 由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...由于服务是集群部署，我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上，通过广播通知到集群的各个服务器。网关层基于用户ID做hash算法来决定请求到哪一台服务器。这样就可以基于应用缓存来实现库存的扣减和判断。...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。
product set stock = stock - $amount where id = $id and stock >= $amount 这样可以保证不会出现执行之后 stock 值为负数的情况，也就避免了超卖的问题
“你现在不一定真的会卖元脑的解决方案，但你至少要把AI服务器卖出去。”王峰对渠道伙伴说。这位中国IT市场元老级的渠道管理者，对于如何把一项新业务借由渠道体系培育起来，显得驾轻就熟。...王峰在年末回顾浪潮信息的渠道业务时面带微笑，但言语犀利，“你一直低头卖你的2U服务器，你就永远不知道别人在干什么，别人也不会主动找到你。”...这家2019年上半年AI服务器出货量全球第一，占据中国AI服务器市场50.2%市场份额的服务器巨头真正看重的，是它传统的分销体系能否用今天的小突破，去抓住明天AI的大未来。...其中，来自分销合作伙伴销售收入同比增长超过50%，销售额过亿的分销伙伴超过10个；ISV合作伙伴的业绩实现翻倍增长，合作过亿元的ISV数量增加一倍，实现云平台产品合作伙伴占有率第一、存储产品合作伙伴占有率第二...数据显示，目前与浪潮签订战略合作协议的左手伙伴包括了百度、第四范式、深圳锟云科技、一览群智等具备AI功能开发核心能力的科技公司。在更大范围内，人工智能百强公司中有超过80%均与浪潮建立了合作关系。
字段设计 错误示例 function test1() { //商品id $id = request()->input('id'); ...
作为用户从传统基础架构向企业云架构转型的主流技术方向之一，超融合最大的价值来自于架构核心组件——存储实现了从集中控制到分布式转型，以及从专用硬件到基于标准商用服务器的软件定义模式转型。...同时，SmartX 超融合解决方案提供业内领先的开放性，以金融行业为例，客户可根据实际需求选择纯软件或者一体机部署，运行 VMware、Citrix 或者 SmartX 原生虚拟化，灵活选择业内主流服务器硬件异构部署...，并可基于鲲鹏、海光体系服务器部署满足信创需求。...、稳定的企业云。...▌证券行业首家生产级超融合信创云 中信建投证券已经部署上百节点 SmartX 超融合产品支撑多种交易系统、核心关键应用及数据库系统；在近三年合作的基础上，双方于 2020 年末联合发布了证券行业首家金融生产级信创云案例
第一种方法：使用mysql数据库的锁机制。在事务中使用 for update 语句，在事务处理完成之后释放这一条数据。
今天王总又给我们上了一课，其实MySQL处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。...先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。...然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题，这同时也是最基本的问题。...从技术方面剖析，很多人肯定会想到事务，但是事务是控制库存超卖的必要条件，但不是充分必要条件。...那当计数器达到100的时候，后面进来的就显示秒杀结束，这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求，先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
java面试(2)关于并发、超卖处理的思路 背景: 做电商网站，经常会有各种秒杀和热门商品...设置条件: 1、本文设计到的并发处理均是针对纵向，不针对横向扩展，即只设计从PHP层面到数据库层面的处理，不涉及多台服务器，集群、大带宽等的横向设计。...2、本文中涉及到的高并发并不是淘宝京东等几百万几千万等的高并发，仅仅只是普通最多上万的并发处理 3、本文不对悲观锁乐观锁做设计 问题：普通电商中的秒杀中的并发问题，超卖问题?...在第一步①点击购买后跳转到问题页面，用户必须回答正确问题后，方可进入后面的流程 四、库存缓存设计：缓存库存，判断用户购买的商品是否还有，不读取数据库，速度快，也不会增加数据库负担， 经过前面的过滤，超卖的可能性比较低了提前将商品库存缓存起来...那当计数器达到100的时候，后面进来的就显示秒杀结束，这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求，先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
超卖和分布式锁解决方案 背景 要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的： 大量用户同一时间访问，造成瞬时访问量激增。...虽然商家都希望自己的东西卖的越多越好，但是大多数场景下，秒杀的库存并不是特别多，这时候我们就得避免“超卖”问题的发生了。...而且也能够保证订单不会超卖，因为创建订单之后就减库存，已经封装成了一个原子操作。 但是这样也有很明显的缺点：并发高了，操作数据库的次数会增加，对数据库的压力不用想都知道很高。
前言 在商品秒杀活动中，比如商品库存只有100，但是在抢购活动中可能有200人同时抢购，这样就出现了并发，在100件商品下单完成库存为0了还有可能继续下单成功，就出现了超卖。...在队列里前一个走完之后，后一个才会走，所以redis的队列能完美的解决超卖并发的问题。 解决秒杀超卖问题的方法还有比如：1.使用mysql的事务加排他锁来解决；2.使用文件锁实现。...总结分析 1.方案可行，库存为0，没有出现超卖。 2.用Apache的ab测试高并发时需要注意Url地址不能拼接上带&号的参数，否则执行失败。
购买前须知腾讯学生云服务器_学生云主机_学生云数据库_云+校园特惠套餐1.1 配置如何选择按需要选择自己的服务器，刚开始按1核2G的配置就可以了，如果内存只有1G可能会造成某些程序崩溃。...1.2 轻量级云服务器和云服务器的差别在刚开始学习及起步阶段，我们更关心价格，等到服务器流量开始上升了，我们可以根据需要再升级服务器。...（当服务器流量上升到需要升级服务器时，租赁服务器的费用也就不值一提了）1.2.1 计费方式如果选择的是轻量级云服务器，采用的是包年包月 + 超额流量 + 自定义镜像 的计费方式，包年包月价格会比云服务器便宜一些...，带宽会比云服务高一些，每个月有定量的流量包，类似于手机卡的流量包，流量使用在流量包内不需要额外的支付，但是如果超过流量包，需要支付超额流量费用，与手机超流量要支付超额费用一样。...如果以前创建过密钥，跳过此步：ssh-keygen6、添加公钥到你的云服务器中：ssh-copy-id myserver17、输入云服务上的xxx用户密码即可8、登录云服务器：ssh myserver1
在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000时，还是会出现超卖现象...where id = 1"); } } 第1种方案：使用mysql的事务加排他锁来解决，首先我们选择数据库的存储引擎为innoDB，使用的是排他锁实现的，刚开始的时候我们测试了下共享锁，发现还是会出现超卖的现象...这样可以解决超卖的问题，但是会导致文件得I/O开销很大。 第3种方案：使用redis的setnx来实现锁机制。但是并发大的情况下，锁的争夺会变多，导致响应越来越慢。...1000 -c 200 就会出现请求非2XX的响应增多，1000 失败了 54) time per request 127.575 public function index() { //测试并发超卖现象...将要促销的商品数量以队列的方式存入redis中，每当用户抢到一件促销商品则从队列中删除一个数据，确保商品不会超卖。
，主要集中在三个地方： ①没有其他系统风险容错处理 由于用户服务吃紧，网关响应延迟，但没有任何应对方式，这是超卖的导火索。...这是超卖的直接原因。 ③非原子性的库存校验 非原子性的库存校验导致在并发场景下，库存校验的结果不准确。这是超卖的根本原因。 通过以上分析，问题的根本原因在于库存校验严重依赖了分布式锁。...实际证明，这个优化是成功的，性能方面略微提升了一些，并在分布式锁失效的情况下，没有出现超卖的情况。 然而，还有没有优化空间呢？有的！...由于服务是集群部署，我们可以将库存均摊到集群中的每个服务器上，通过广播通知到集群的各个服务器。 网关层基于用户 ID 做 hash 算法来决定请求到哪一台服务器。...总结 稀缺商品超卖绝对是重大事故。如果超卖数量多的话，甚至会给平台带来非常严重的经营影响和社会影响。
2、后端 那么后端的数据库在高并发和超卖下会遇到什么问题呢？...II： 其次，超卖的根结在于减库存操作是一个事务操作，需要先select，然后insert，最后update -1。...（由于MySQL事务的特性，这种方法只能降低超卖的数量，但是不可能完全避免超卖） update number set x=x-1 where (x -1 ) >= 0; 解决方案1： 将存库从MySQL...这就解决了超卖问题。 优点：解决超卖问题，略微提升性能。 缺点：性能受限于队列处理机处理性能和DB的写入性能中最短的那个，另外多商品同时抢购的时候需要准备多条队列。...优点：解决超卖问题，库存读写都在内存中，故同时解决性能问题。 缺点：由于异步写入DB，可能存在数据不一致。
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