超卖

一、秒杀带来了什么？ 这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 　　1、高并发 　　比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于 　 　　任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不 首先，产品解决方案我们就不予讨论了。我们只讨论技术解决方案 1、前端 　　A：扩容 　　加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。 　　 　　将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。 　　 C：限流 　　一般都会采用IP级别的限流，即针对某一个IP，限制单位时间内发起请求数量。 　　或者活动入口的时候增加游戏或者问题环节进行消峰操作。 　　 D：有损服务 　　最后一招，在接近前端池承载能力的水位上限的时候，随机拒绝部分请求来保护活动整体的可用性。 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？ 主要会有如下3个问题：（主要讨论写的问题，读的问题通过增加cache可以很容易的解决） 针对上述问题，如何解决呢？ 我们先看眼淘宝的高大上解决方案： 　　I： 关闭死锁检测，提高并发处理性能。 　　II：修改源代码，将排队提到进入引擎层前，降低引擎层面的并发度。 　　III：组提交，降低server和引擎的交互次数，降低IO消耗。 解决方案1： 不会出现互相等待

一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】 这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 　　1、高并发 　　比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于 网站架构从前到后都是一种考验。 　 　2、超卖 　　任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不 超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难题。 二、如何解决？ 首先，产品解决方案我们就不予讨论了。我们只讨论技术解决方案 1、前端 面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】 　　A：扩容 　　加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。 　　 B：静态化 　　将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。 　　 C：限流 　　一般都会采用IP级别的限流，即针对某一个IP，限制单位时间内发起请求数量。 　　或者活动入口的时候增加游戏或者问题环节进行消峰操作。 　　 D：有损服务 　　最后一招，在接近前端池承载能力的水位上限的时候，随机拒绝部分请求来保护活动整体的可用性。 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？ 主要会有如下3个问题：（主要讨论写的问题，读的问题通过增加cache可以很容易的解决） 　　I：

这可能是我在博客园的第一篇认真写的文章，由于之前的公司工作太忙，一直没有时间管理，平时登录博客也只是把不常见问题的解决办法记录一下，现在离职了，时间较为富裕，在准备新面试之前将去年遇到的难点一一梳理一下。 高并发业务场景在电商系统中经常出现，尤其是库存方面，搞不好就要超卖，给公司造成直接的经济损失，虽然解释权在公司，但这也对用户的体验不好，下面我会将去年遇到的高并发抢红包解决方案与代码写下来。 3万会员均摊20万元现金红包，并假设流量点在同一时间，同时涌入，如果按照正常的业务逻辑的话，发生超卖的情况是必须的，如果从代码层面限制，比如引入 synchronize 、 lock 一类的锁机制控制的话，首先在分布式系统中是不支持的，仅适合单机，单机又容易引发单点故障，性能等问题，所以此种做法不推荐。 1、悲观锁 这里我们使用数据库内部机制提供的一种锁的办法，在多线程并发竞争期间，如果有一条线程占有了控制权，那么其他线程将无法获取直到线程释放控制权再次竞争，这种做法能完全解决超卖问题的发生，但随之而来的是： CPU资源，使得性能下降，在高并发环境中，会带来非常恐怖的后果。 但这种做法不是不可以用，需要考虑实际业务以及流量，例如大额交易，通过风险控制系统引导，超过上千万的单笔交易，通知人工监控是一个方案，引入悲观锁来加强安全也是可行的。 实现方法： select xxx from xxx

乐观锁与悲观锁 北京这两天天气不好，时晴时阴，最近有有点累，所以在家里休息了两天，看了一下乐观锁与悲观锁，虽然没有茅塞顿开，但是也有点收获。 先想一想为什么要使用锁？ 在用户访问你的网站时，同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，这时候他们同时访问数据库，这就会产生冲突，这就是著名的并发（高并发）。 高并发会产生什么后果呢？ 丢失更新 ：一个事务的更新覆盖了其他事务的更新，这就是所谓的更新丢失。列如管理员A把数据库中的2改成了6，管理员B把值从6又改成了2，这个时候，用户A就丢失了他的更新。 脏读 ：当一个事务读取其他完成一半事务的记录时，就会发生脏读，列如：管理员AB读取数据库时看到的都是6 ，用户B把值改为2，用户A读取到的值仍是6 . 超卖： 如果maysql中没有锁的存在的话，他会产生超卖的情况，你库存只有十个，但是一百个用户同时去访问你的数据库，这时候就会产生超卖。可能你就会卖出12件商品。 解决高并发的方法： 悲观锁： 假设会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作, 认为会多人操作同一条数据,因此操作数据时直接把数据锁住，直到一个人操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。 乐观锁： 假设不会发生并发冲突，只在操作时检查是否违反数据完整性，如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。而乐观锁不能解决脏读，因为他在操作时才会去检查，而脏读是在操作中产生的。

https://www.cnblogs.com/wenbochang/p/10912459.html#4322895 来源： https://www.cnblogs.com/dingpeng9055/p/11726814.html

背景 小明在一家在线购物商城工作，最近来了一个新需求，需要他负责开发一个商品秒杀模块，而且需求很紧急，老板要求必须尽快上线。 方案 小明一开始是这么做的，直接用数据库锁进行控制，获取秒杀商品数量并加锁，如果数量大于零则成功，否则秒杀失败。 @Override @Transactional public Result startSeckilDBPCC_ONE(long seckillId, long userId) { //获取秒杀商品数量并加锁 String nativeSql = "SELECT number FROM seckill WHERE seckill_id=? FOR UPDATE"; Object object = dynamicQuery.nativeQueryObject(nativeSql, new Object[]{seckillId}); Long number = ((Number) object).longValue(); if(number>0){ nativeSql = "UPDATE seckill SET number=number-1 WHERE seckill_id=?"; dynamicQuery.nativeExecuteUpdate(nativeSql, new Object[]{seckillId}); SuccessKilled

秒杀架构模型设计 前言：秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题： 博客的目录 一：秒杀系统应该考虑的问题 二：秒杀系统的设计和技术方案 三：系统架构图 四：总结 一：秒杀应该考虑哪些问题 1.1：超卖问题 分析秒杀的业务场景,最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只有100个，但是最终超卖了200，一般来讲秒杀系统的价格都比较低，如果超卖将严重影响公司的财产利益，因此首当其冲的就是解决商品的超卖问题。 1.2：高并发 秒杀具有时间短、并发量大的特点，秒杀持续时间只有几分钟，而一般公司都为了制造轰动效应，会以极低的价格来吸引用户，因此参与抢购的用户会非常的多。短时间内会有大量请求涌进来，后端如何防止并发过高造成缓存击穿或者失效，击垮数据库都是需要考虑的问题。 1.3：接口防刷 现在的秒杀大多都会出来针对秒杀对应的软件，这类软件会模拟不断向后台服务器发起请求，一秒几百次都是很常见的，如何防止这类软件的重复无效请求，防止不断发起的请求也是需要我们针对性考虑的 1.4：秒杀url 对于普通用户来讲，看到的只是一个比较简单的秒杀页面，在未达到规定时间，秒杀按钮是灰色的，一旦到达规定时间，灰色按钮变成可点击状态

前言 本文是新系列“实战高并发”的开篇作。这个系列作为“我说分布式”的子系列，将着重挑选若干典型的分布式实战场景，尽量对当下高并发领域较为热门的架构及业务场景做一次较为深入的实践与总结。 该系列既是对笔者接触过的业务的整理，也希望系列中分享的套路能够对读者朋友解决实际业务中面临的问题有所帮助。 言归正传，本文我将主要从业务场景及技术架构等方面出发，对”电商高并发秒杀”这一业务场景做一次较为全面的阐述，同时作为后续实操的开发设计依据。 何为“秒杀”及其特点 “秒杀”这一业务场景在如今已经不是什么新鲜名词，它本质上属于短时突发性高并发访问问题，业务特点如下： 定时触发，流量在瞬间突增 秒杀请求中常常只有部分能够成功 秒杀商品数量往往有限，不能超卖，但能接受少卖 不要求立即返回真实下单结果 分析一下这些秒杀场景的典型特点，我们不难看出，秒杀场景属于典型的高并发场景，对系统的冲击较大。我们来对上述特点进行逐一分析： 1.定时触发，流量在瞬间突增 这不难理解，秒杀活动往往伴随着固定的节日、活动而开展，在某一个确定时间对C端用户开放访问能力，此时往往会出现一个较为明显的请求激增。如：每年“双11”当天0点，淘宝等电商平台访问量基本上会出现明显的请求波峰，这与秒杀的定时性，息息相关。 2.秒杀请求中常常只有部分能够成功 这是肯定的，在库存有限、请求接收较多的情况下，常会存在部分请求处理成功

　　Kubernetes为什么使用静态调度 　　 　　静态调度，是指根据容器请求的资源进行装箱调度，而不考虑节点的实际负载。静态调度最大的优点就是调度简单高效、集群资源管理方便，最大的缺点也很明显，就是不管节点实际负载，极容易导致集群负载不高。 　　 　　Kubernetes为什么会使用静态调度呢？因为要做好通用的动态调度几乎是不可能的，对，是通用的动态调度很难都满足不同企业不同业务的诉求，结果可能适得其反。那是不是我们就没必要去往动态调度做技术尝试呢？未必！平台根据托管的业务属性，可以适当的通过scheduler extender的方式扩展Kubernetes Scheduler来做一定权重的动态调度决策。 　　 　　集群资源构成 　　 　　以cpu资源为例，一个大规模Kubernetes集群的资源组成结构大致如下： 　　 　　由以下几部分组成： 　　 　　每个节点的预留资源，对应kubelet的system-reserved, kube-reserved, eviction-hard配置的资源之和，Kubernetes计算Node的Allocatable资源时会减去这部分预留资源。 　　 　　目前我们集群的平均资源碎片大概在5%~10%左右，根据不同规格的CVM机型略有不同。这些资源碎片分散在集群中的各个节点，以1c1g, 2c2g, 3cxg为主

浪子编程走四方 作者:浪子编程走四方,勤记录，懂分享,刻意练习，日精进! 公众号:深夜有话聊 文章简介 本文内容是对并发业务场景出现超卖情况而写的一片解决方案。主要是利用到了 Redis 中的队列技术。 超卖介绍 所谓的超卖，就是我们的售卖量大于了物品的库存量。该情况一般出现在电商系统中促销类的业务场景中。轻则只是部分商品超卖，较小的经济损失，但是当大量的超卖情况，例如淘宝双十一这样的业务场景下导致超卖，则损失是非常大的，同时给用户体验带来的也是负面影响，很有可能损失用户量。记得之前遇到一个公司，做电商项目，就是因为超卖导致公司倒闭。 常规的秒杀模式 首先，我们见下图. 1.第一步是我们用户进入商品秒杀页面，点击秒杀按钮，向服务端发送秒杀请求。 2.服务端在接受到用户秒杀请求，根据请求的商品id参数，去查询数据库中该商品id的库存量。 3.当查询到该商品库存量后，进行判断。如果库存量不足，则返回给用户，商品库存不足的信息。 4.当查询到该商品的库存足够时，则生成订单数据并减少商品库存。接着将成功信息返回给用户。 5.用户接受到抢购成功消息后，才可进入下单页面。此时按照正常逻辑，进行下单支付。 这种模式为什么会出现超卖呢？ 按照我们上面所讲的，按理来说是一种正常的逻辑流程。但是当并打量大的时候，就会出现超卖情况。在上图第 2 步骤中，是做商品库存的查询。假如此时我们查询到的商品库存为