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并发减库存,怎么保证不超

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。...加锁有两个层面:一个是程序层面,另一个是数据库层面。 ?...数据库中也有CAS,乐观锁就是一种CAS 经典的乐观锁实现: 数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。...优化方向 CAS不能只比对“值”,还必须确保的是原来的数据,才能修改成功。 常见实践 “版本号”的比对,一个数据一个版本,版本变化,即使值相同,也不应该修改成功。...CAS乐观锁,必须保证修改时的“此数据”就是“彼数据”,应该由“值”比对,优化为“版本号”比对。 ?

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为什么大家都在智能手环?

点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 当微软从斜刺里杀出来,直接跳进了智能移动硬件的行列,以Band手环切入的时候,又有很多人开始关注智能健康移动设备是不是也能撬动一个大市场?...虽然手环是一个小玩意,在智能家电里也是微乎其微的存在,几乎可以忽略不计。尤其是小米、百度等切入到智能手环市场,打出的价格更是让人看不懂,几乎没有利润可言。...据市场研究公司ABI Research的报告显示,在2014年第一季度,以智能手环为代表的健康追踪器的销量超过了235万台,是智能手表出货量的4倍。这只不过是一个季度的销量。...之所以健康手环能获得相当大的市场追逐,有两方面原因:一是智能手环类的健康追踪器的售价普遍要比智能手表低很多,这也让更多消费者愿意购买。...二是目前智能手表的功能更多的是作为手机的压缩版,用来提醒用户接受信息、电话等,而智能手环主打健康追踪,更加贴近用户的需求。

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    数据库智能管家DBbrain】深入揭秘DBbrain智能优化引擎

    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

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    数据库参数智能优化论文的思考

    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...比如一个数据库实例的多个属性信息,假设有10个,怎么进行提炼聚合,找到主成分,提取相应的标签信息的时候,面对大量的数据,常规的思路就不起作用了,这就需要进一步的提炼,通过模型来进行梳理改进。

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    智能优化算法

    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,

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    PHP高并发情形下怎么防止商品库存超

    商城系统中,抢购和秒杀是很常见的营销场景,在一定时间内有大量的用户访问商场下单,主要需要解决的问题有两个: 高并发对数据库产生的压力; 竞争状态下如何解决商品库存超; 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题...,使用缓存来处理,避免直接操作数据库,例如使用 Redis。...竞争状态下如何解决商品库存超 对于第二个问题,需要重点说明。...INSERT INTO `order_log` (content) values('$content')";     mysqli_query($con, $sql); } redis 乐观锁防止超...mysqli_query($con, $sql)) {         echo "秒杀完成";     } } else {     exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载:肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超

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    人工智能智能优化算法

    ** 人工智能智能优化算法 ---- 优化问题是指在满足一定条件下,在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值,以使得某个或多个功能指标达到最优,或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。...受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题,主要包括:模仿自然界生物进化机制的遗传算法;通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法;模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法...这些算法有个共同点,即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展;在优化领域称它们为智能优化算法,它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。...差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法,是通过群体内个体间的合作与竞争产生的智能优化搜索。...已完成的群智能理论和应用方法研究证明:群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法。

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    数据库优化 – SQL优化

    前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。...获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法,以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具...Oracle AWR报告 测试工具loadrunner等 相关内部视图如v、session_wait等 GRID CONTROL监控工具 达梦数据库 AWR报告...执行计划 完成SQL优化一定要先读执行计划,执行计划会告诉你哪些地方效率低,哪里可以需要优化。...接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

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    数据库优化 - SQL优化

    是时候 关注 我们一波了 前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。...本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。...获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法,以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR...(每个数据库的执行计划都不一样,需要自行了解) explain sql ?...每个被独立执行的操作标识,标识对象被操作的顺序,id值越大,先被执行,如果相同,执行顺序从上到下 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

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    数据库优化 - 实例优化

    从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的,很少有提及到数据库本身的实例优化。...减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前:数据库平均响应时间500ms 优化目标:数据库平均响应时间200ms 数据库服务器...CPU占用率变少 优化前:数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标:数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前:数据库IO WAIT为30% 优化目标:数据库IO WAIT低于10%...数据库优化误区 在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区: 优化之前一定要深入了解数据库内部原理 优化是有“套路”的,照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化 不断调整数据库参数就可以最终实现优化...有时候设计不合理怎么调整参数都不行 不断调整操作系统参数就可以最终实现优化 同上 数据库性能由应用、数据库架构决定,与应用开发关系不大 恰恰相反,应用开发的关系很大 必须要做读写分离,必须要弄分库分表

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    智能优化算法简介

    智能优化算法: 受人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发。...主要包括: (1)遗传算法: 模仿自然界生物进化机制 (2)差分进化算法: 通过群体个体间的合作与竞争来优化搜索 (3)免疫算法: 模拟生物免疫系统学习和认知功能 (4)蚁群算法:模拟蚂蚁集体寻径行为...源于固体物质退火过程 (7)禁忌搜索算法:模拟人类智力记忆过程 (8)神经网络算法:模拟动物神经网络行为特征 大体可以分为以下五类: (1)进化类算法: 遗传算法、差分进化算法、免疫算法 (2)群智能算法...蚁群算法、粒子群算法 群体智能优化算法出现后,可以说是非常的受欢迎,很多研究学者也都提出了一些自己的群体智能优化算法,但是,受到大家认可(应用较为广泛)的算法大致为: 蚁群算法————-1992...,还有很多很多被提出的群体智能优化算法,例如:萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法、狼群算法、烟花算法、合同网协议算法等等。

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    智能优化算法回顾

    当年在毕设的时候研究智能优化算法,工作中偶尔也会写些demo,今天看到这篇文章,赶紧收藏。...梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点,是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是,传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。...智能优化算法一般都是建立在生物智能或物理现象基础上的随机搜索算法,目前在理论上还远不如传统优化算法完善,往往也不能确保解的最优性,因而常常被视为只是一些“元启发式方法”(meta-heuristic)。...作为一种新的全局优化搜索算法,遗传算法以其简单通用、健壮性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点,在各个领域得到了广泛应用,取得了良好效果,并逐渐成为重要的智能算法之一。   ...如果没有了监督,人工神经网络该怎么学习?   就像没有了宏观调控,自由的市场引入了竞争一样,有一种学习方法称作“无监督有竞争的学习”。

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    性能优化-MySQL数据库优化

    2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库优化?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。

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    数据库优化

    是时候 关注 我一波了 1.SQL优化 1.SQL优 1)应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...2)应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, 2.索引优化 创建索引可以大大提高系统的性能。...01 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 02 可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。...3.数据库结构优化 拆分表:分区将数据在物理上分隔开, 拆分 1.对表进行垂直分割后,如果需要查询原表的全部数据,需要使用join操作 2.对表进行水平分割后,查询所有数据需要使用Union操作...4.服务器硬件优化 砸钱完事 END 点击文末右下角的 “在看” 解锁更多惊喜哦!

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