前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的，现在我们说另外一个处理方式，利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE ( int...NULL, PRIMARY KEY ( ) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=34 DEFAULT CHARSET=latin1 测试代码 $pdo = new PDO('mysql...{ $sql="update storage set = -1 WHERE id=1"; $pdo->query($sql); } } 我们预置库存是十个，然后执行ab测试查看结果 mysql...row in set (0.00 sec) 12 rows in set (0.00 sec) 得到了订单共有12个，而库存表的库存也减到了-2，这显然不符合实际逻辑的; 下面我们来看利用数据库行锁来解决这个问题...锁之后，对库存进行了有效的控制，很好的解决了第一段代码里面，因为并发引起的一些逻辑性的问题 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是MySQL；后面出现性能瓶颈的时候，我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案，暂时解决了MySQL压力问题。...这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》，4天时间下来，你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验...►9月14日-9月17日每晚8点，集训四天，吃透Mysql 这个特训营课程一共有4天时间，通过这个课程： 让你对高并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解，深度掌握Mysql底层优化原理...，快速提高分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力以及构建大型高并发高可用海量数据处理架构的能力。...、Kafka消费者并发设计，以及Kafka安装和应用等内容 设计模式 涉及常见的23种经典设计模式 Spring原理及应用 涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC
客户端访问的服务器并不真正提供服务，从别的服务器获取资源。 做转发请求，负载均衡，
现在很多公司的招聘信息，都会有这这么一条要求：有分布式、高并发、高负载、高可用系统设计、开发和调优经验者优先。...一提到高并发、分布式、高可用这些词，很多人都会不自然的想到新闻里阿里双11每秒创建几十万笔的交易订单（2019双11订单创建峰值创纪录每秒54.4万笔） 其实，高并发并不神秘，说白了就是想办法搞定两个指标...1、网站并发量上来了？啥都不要管，先扩容，堆机器。机器多了自然需要集群技术、负载均衡了。（提升QPS） 2、机器多了也扛不住了？服务拆分，把集中式部署改成分布式部署。...（降低RT） 7、高并发导致了脏数据？上分布式锁。（保证数据正确性） 8、高并发导致了数据不一致？上分布式事务。（保证数据正确性） 架构从来都不是设计出来的，是演进出来的。
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你可以知道处理高并发的业务逻辑是: 前端:异步请求+资源静态化+cdn 后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓存 数据层:redis缓存+数据分表+写队列 存储:raid阵列+热备 网络:dns轮询...+DDOS攻击防护 未经允许不得转载：肥猫博客 » php如何解决高并发
如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。...（同文章前面说的场景） 在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。...但如果并发高，在我们对文件进行读写操作时，很有可能多个进程对进一文件进行操作，如果这时不对文件的访问进行相应的独占，就容易造成数据丢失 优化方案4：使用非阻塞的文件排他锁 <?
解决高并发问题是一个综合性的挑战，涉及多个方面的优化和策略。...以下是一些常见的方法和建议来应对高并发场景： 垂直扩展与水平扩展 垂直扩展：通过增加单个服务器的硬件性能（如CPU、内存、磁盘等）来提升处理能力。但这通常受到硬件成本和扩展性的限制。...数据库优化 对数据库进行优化，包括索引优化、查询优化、分区、读写分离等，以提高数据库的并发处理能力和性能。 使用数据库连接池来管理数据库连接，避免频繁创建和销毁连接带来的开销。...压力测试与性能调优 对系统进行压力测试，模拟高并发场景下的请求负载，以评估系统的性能和稳定性。 根据压力测试的结果进行性能调优，找出性能瓶颈并进行优化。...综上所述，解决高并发问题需要综合考虑多个方面的因素，包括硬件、软件、架构、代码、安全等方面。通过合理的规划和实施上述策略和方法，可以有效地应对高并发场景带来的挑战。
参考： axios中文文档 高并发产生的原因 在项目使用时可能会同时调用多个后台接口，等请求全部执行完毕后，才会进行下一步操作。...这样就会产生高并发的问题 解决办法 axios.all()和 axios.spread() 该方法是axios的静态方法，不是axios实例的方法 可通过在main.js中引入axios，并将其挂载在
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摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题；然而，其解决方式则是一套组合策略，由整体入手，逐步分析，逐步解决部分问题，进而解决所有问题；就像一支庞大的输水管道，不断的做分支导流，每层的分支可以导出部分的流量，...总体思路：优化代码，分离业务逻辑，数据库,最后加服务器等； 逐步解决方案，具体操作如下： (1).页面的动静分离： 页面生成了静态的缓存，页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据，能做缓存的做缓存
2.高并发的挑战：一定要“快” 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。...在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。...如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。
高并发：高并发（High Cuncurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够 同时并发处理 很多请求。...其实当我们讨论并发时主要关注的是以下几点： 多线程操作相同的资源 保证线程安全 合理分配和使用资源 而在讨论高并发是关注的是以下几点： 服务器能同时处理很多个请求 提高程序性能 比如在12306抢票，淘宝双...11等都需要考虑高并发 cup多级缓存 在单核时代处理器做出的乱序优化不会导致执行结果远离预期目标，但在多核环境下却并非如此。...在C/C++语言中直接使用物理硬件和操作系统内存模型，导致不同平台下并发访问出错。...，走另外一个桥，但重复相遇导致谁也过不去 饥饿与公平：高优先级的线程吞噬所有cpu时间片,导致其他线程被永远堵塞在一个等待队列同步块的状态 等待的线程永远不会被唤醒也会引发饥饿问题 如何避免饥饿问题出现
2）对于一个大型网站（如门户网站），在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...下面从低成本、高性能和高扩张性的角度梳理下解决高负载高并发网站的措施： 1）HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现...在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可...6）负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。...4）增加Web服务器并做MySQL主从 ? 访问量又扩大了，uv到了5w，数据库服务器因为一开始配置就挺高，所以没有压力，但是 WEB 服务器负载有点高了，在高峰期可以感觉到网站访问变慢。
高并发架构解决方案总结 .img_desc{ font-size:8px; position: absolute; left: 50%; transform: translate...所以要解决的问题实际就是那些爆火的游戏，当公告一推出，瞬间很多人点击链接去抢红包时候，如何能保证服务器有能力应付这种高并发情况？...对于我们线上正运行的这款用户体量特别大的游戏，搞这样一次活动，在活动公告推出的瞬间肯定会造成高并发的场景出现，要解决问题，抵得住抢红包的游戏中瞬间激增的并发压力，下面这些事是非做不可的。...，解决方案就是借鉴于结构化数据库mysql的存储方式，数据标识用共同前缀，在共同前缀后面挂更详细的信息，使相同前缀数据只出现在一个节点上，访问时只需连接一个节点，而不需要连接多个节点。...前面已经讲过了，过滤掉无效的请求，可能你所谓的高并发已经不再是高并发了，可能单机就帮你解决了。 熔断降级，容灾不能少。断路器（前面有提过的Vert.x）这应该是个电路学的概念，现在被用在it行业内了。
4、给那行数据上行锁 5、插入自增数据行 6、获取自增数据行，max足矣，这个操作时间复杂度是 O(1) 的 7、提交事务 这个方案我试了，但是在C++操作MySQL时我不知道要怎么拿第二个结果集...，查了一小时，自己也尝试了好久，也没找到能解决的把办法，于是我又想了第二个办法。...网上也有不少帖子写了一大堆的解决方案，也讲了存储过程，但是很少看到有解释为什么要存储过程的。 上面那个解决方案一，精髓就在第四步。
最近五一放假，除了带小孩到处转转外，还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。...我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。比如：共享锁，排它锁；表锁，行锁；读锁，写锁等。这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。...最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。...每行数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。...其实程序世界里的很多东西都是类似的，如果你看过《UNIX网络编程》你会发现，Java 中的并发编程模型其实也都是参考操作系统底层中的一些并发编程模型。 大道至简，我想起了我前面有文章中写过这些话。
问题：功能为链接的点击计数，其他两个计数更新 还有两个内容表的插入，只插入链接对应的id，分4个库，共128个表，mysql每天有5000万次插入和5000万次更新操作，压力负载过大，需要想方案，对计数更新做合并处理...java.sql.BatchUpdateException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction 错误 解决进行中...解决步骤 show global status like 'Com%' 查询当前db的crud次数 mysqladmin -htestdb -P3306 -utest -p -S /tmp/mysql.sock
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。...在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可...6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 ...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道，使用高速压缩的电信网通、电信国际（HK）、网通& lt;==>国际（HK）等跨网专线通道，智能多线，自动获取最快路径，极速的动态实时并发响应速度
在现在这个大数据时代下，IO的性能问题更是尤为突出，IO读写已经成为应用场景的瓶颈，不容我们忽视，今天，我们就深入了解下Java IO在高并发，大数据场景下暴露出的性能问题....read()和写入write()的时候都是讲字符转换成字节在进行写入操作，同样读操作类似，如果是中文，在GBK中一般占两个字节，如果通过字节流的方式只读取一个字节，是无法转成一个中文汉字，而字符流就是为了解决这个问题...read方法从硬盘拷贝到内核空间这一步 避免阻塞，优化I/O操作 NIO很多人称为阻塞IO,这样更能体现他的特点，与之相比传统的I/O即使使用了缓存块，依然存在阻塞问题，由于线程数量有限，一旦发生大量并发请求...DMA(直接存储器存储)，且需要借助DMA总线分配内存空间和磁盘之间的存取,但是这种方式依然需要向CPU申请权限，且借助DMA总线来完成数据的复制操作，如果DMA总线过多，就会造成总线冲突 通道就是解决以上问题
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