实现思路 准备两个队列A和B,假设A队列的名称为stock,用于存放商品总库存信息,B队列的名称为users,用于存放抢购成功后的用户信息.每当有用户进行抢购操作时,先从A队列弹出一个元素,如果该元素有值,说明还有剩余库存,此时,将用户信息存入B队列,否则,说明已无库存,应该终止抢购. 代码部分 stock.php 用于设置队列中的库存信息 // 秒杀开始前,将库存放入redis队列中 include_once dirname(__FILE__) . '/RedisUtil.php'; $con

对于一些有一定用户量的电商网站,如果只是单纯的使用关系型数据库(如MySQL.Oracle)来做抢购,对数据库的压力是非常大的,而且如果不使用好数据库的锁机制,还会导致商品.优惠券超卖的问题.我所在的公司也遇到了同样的问题,问题发生在优惠券被超量抢购上,在问题发生后我们开始想办法解决问题,由于自己使用redis比较多,我准备使用redis来解决这个问题.利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题,下面我给出我临时解决这个问题的第一版的伪代码,去掉了一些细节: /** *

目录 实现原理 实现步骤 上一篇文章聊了一下使用Redis事务来解决高并发商品超卖问题,今天我们来聊一下使用Redis链表来解决高并发商品超卖问题. 实现原理 使用redis链表来做,因为pop操作是原子的,即使有很多用户同时到达,也是依次执行,推荐使用. 实现步骤 第一步,先将商品库存入队列 /** * 添加商品数量到商品队列 * @param int $couponId 优惠券ID */ function addCoupons($couponId) { //1.初始化Redis连接 $red

说一道常见面试题: 使用Redis分布式锁的详细方案是什么? 一个很简单的答案就是去使用 Redission 客户端.Redission 中的锁方案就是 Redis 分布式锁的比较完美的详细方案. 那么,Redission 中的锁方案为什么会比较完美呢? 正好,我用 Redis 做分布式锁经验十分丰富,在实际工作中,也探索过许多种使用 Redis 做分布式锁的方案,经过了无数血泪教训. 所以,在谈及 Redission 锁为什么比较完美之前,先给大家看看我曾经使用 Redis 做分布式锁遇到过的

Java生鲜电商平台-秒杀系统微服务架构设计与源码解析实战 Java生鲜电商平台-  什么是秒杀 通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动 比如说京东秒杀,就是一种定时定量秒杀,在规定的时间内,无论商品是否秒杀完毕,该场次的秒杀活动都会结束.这种秒杀,对时间不是特别严格,只要下手快点,秒中的概率还是比较大的. 淘宝以前就做过一元抢购,一般都是限量 1 件商品,同时价格低到「令人发齿」,这种秒杀一般都在开始时间 1 到 3 秒内就已经抢光了,参与这个秒杀一般都是看运气的,不必太强求

前言 上章节介绍了Redis相关知识,了解了Redis的高可用,高性能的原因.很多人认为提到缓存,就局限于Redis,其实缓存的应用不仅仅在于Redis的使用,比如还有Nginx缓存,缓存队列等等.这章节我们会将讲解Nginx+Lua实现多级缓存方法,来解决高并发访问的场景. 缓存的应用 我们来看一张微服务架构缓存的使用 我们可以看到微服务架构中,会大量使用到缓存 1.客户端缓存(手机.PC) 2.Nginx缓存 3.微服务网关限流令牌缓存 4.Nacos缓存服务列表.配置文件 5.各大微服务自

近期阿里搞了各LBS+AR实景的红包玩法,小伙伴们在公司里都玩疯了~ 有时候为了抢一个红包,会跑到另一个地方去拍照,虽然略麻烦,但整体的互动还是很有意思的. 不过对于机智的前端童鞋来说,只需要简单的一段代码就能破解AR红包(当然成功率也不是100%). 破解原理见<上线仅一天:支付宝AR红包惨遭技术流破解>,感谢这位设计师童鞋. 我们要做的事情其实很简单 —— 把系统自带的小横条都去掉,去掉的部分取其附近的图片内容来填充,最终得到的效果图有不小的几率会被识别为匹配成功: 对于上图中间那块区域,

反欺诈应用的机器模型算法,多为二分类算法. 1.gbdt梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法,该算法的性能高,且在各类数据挖掘中应用广泛,表现优秀,被应用的场景较多. 2.logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘.疾病自动诊断.经济预测等领域,在有标注样本下训练模型对不同的欺诈情况进行二元判别. 3.非监督的异常检测的方法,主要是从数据中找出异常的点,这些异常往往与欺诈有关联. 网易云

作者 | 朱鹏 导读:2020 年 双11,世纪联华基于阿里云函数计算 (FC) 弹性扩容,应用于大促会场 SSR.线上商品秒杀.优惠券定点发放.行业导购.数据中台计算等多个场景,业务峰值 QPS 较去年提升 230%,研发效率交付提效超过 30%,弹性资源成本减少 40% 以上.当 双11 走过 11 个年头,传统企业正在凭借云原生技术悄然逆势崛起,参与到这场全球购物狂欢节中. 联华华商旗下的世纪联华超市近期迎来了一年一度的 "双11" 大促活动. 时光回到 2014 年的 双12,

导读 相信大家应该都有抢火车票的经验,每年年底,这都是一场盛宴.然而你有没有想过抢火车票这个算法是怎么实现的呢? 应该没有吧,咱们今天就来一一探讨.其实并没有你想的那么难 bitmap与位运算 redis的bitmap基本使用咱们之前已经介绍过了,如果不是很熟悉的朋友可以看看这里 redis bitmap的基本操作和应用 今天在这里咱们主要是先回顾一下位运算 12306抢票算法详解 我们以北京到西安这趟高铁为例,比如我的路线就是从北京到西安,车上如果只剩最后一张票了,那么如果有其他人,在北京到西

修改redis配置文件找到机器上redis配置文件conf/redis.conf,新增一行  notify-keyspace-events Ex 最后的Ex代表 监听失效的键值 修改后效果如下图 代码效果: redis.class.php类:(这里避免命名冲突,故命名Redis2) <?php class Redis2 { private $redis; public function __construct($host = '127.0.0.1', $port = 6379) { $this-

今天带着学生学习了Redis的事务功能,Redis的事务与传统的关系型数据库(如MySQL)有所不同,Redis的事务不能回滚. Redis中使用multi.exec.discard.watch.unwatch等命令来操作事务. 例如: > MULTI OK > INCR aaa QUEUED > INCR bbb QUEUED > EXEC 1) (integer) 1 2) (integer) 1 multi命令表示启动事务(begin transaction),exec表示执

一.业务背景 优惠券业务主要提供用户领券和消券的功能:领取优惠券的动作由用户直接发起,由于资源有限,我们必须对用户的领取动作进行一些常规约束. 约束1(优惠券维度): 券的最大数量 max: 约束2(用户维度): 每个用户可领取的最大数量 user_max: 为了满足一些特殊场景,比如连续几天的大促活动,为了吸引用户,允许用户每天领取一次优惠券.于是, 约束3(用户加时间维度): 每个用户每天可领取的最大数量 user_per_day_max: 目前,用户领券只有上述三个约束,未来,也许,会有更

Redis面试题汇总 1.Redis用过哪些类型数据,以及Redis底层怎么实现 分析:是不是觉得这个问题很基础,其实我也这么觉得.然而根据面试经验发现,至少百分八十的人答不上这个问题.建议,在项目中用到后,再类比记忆,体会更深,不要硬记.基本上一个合格的程序员,五种类型都会用到.回答:一共五种 (一)String这个其实没啥好说的,最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字.一般做一些复杂的计数功能的缓存. (二)hash这里value存放的是结构化的对象,比较方便的

关于分布式锁的概念,具体实现方式,直接参阅下面两个帖子,这里就不多介绍了. 分布式锁的多种实现方式 分布式锁总结 对于分布式锁的几种实现方式的优劣,这里再列举下 1. 数据库实现方式 优点:易理解 缺点:操作数据库消耗较大,性能较低.为了处理一些异常,会使得整个方案越来越复杂 2. 缓存实现方式 优点:性能好,实现起来较为方便. 缺点:通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱. 3 zookeeper实现 优点:有效的解决单点问题,不可重入问题,非阻塞问题以及锁无法释放的问题. 缺点:性能

1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景,如果用户并发请求多次,而服务器处理没有加锁限制,用户则可以多次请求成功. 例如换领优惠券,如果用户同一时间并发提交换领码,在没有加锁限制的情况下,用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券. 伪代码如下: if A(可以换领)         B(执行换领)              C(更新为已换领)             D(结束) 如果用户并发提交换领码,都能通过可以换领(A)的判断,因为必须有一个执行换领(B)后,才会

消息队列出现的原因 随着互联网的高速发展,门户网站.视频直播.电商领域等web应用中,高并发.大数据已经成为基本的标识.淘宝双11.京东618.各种抢购.秒杀活动.以及12306的春运抢票等,他们这些网站都有一个显著的特点:在短时间内,会涌现出大量的用户(高并发请求),导致并发访问量过大,超过了系统的最大负载能力.一方面可以通过增加服务器数量配置服务器集群实现均衡负载,另外一方面异步操作也被广泛采用.而异步操作中最核心的就是使用消息队列. 消息队列的优点 异步通信,可以向队列里放入很多消息,在你

一般来说,消息队列有两种场景,一种是发布者订阅者模式,一种是生产者消费者模式.利用redis这两种场景的消息队列都能够实现.定义: 生产者消费者模式:生产者生产消息放到队列里,多个消费者同时监听队列,谁先抢到消息谁就会从队列中取走消息:即对于每个消息只能被最多一个消费者拥有. 发布者订阅者模式:发布者生产消息放到队列里,多个监听队列的消费者都会收到同一份消息:即正常情况下每个消费者收到的消息应该都是一样的. 那么如此多的MQ产品,为什么要使用redis作消息队列呢?以下附上一份总结了别人的一些r

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明

Redis 教程 Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理.Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.它支持字符串.哈希表.列表.集合.有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型.内置复制.Lua脚本.LRU收回.事务以及不同级别磁盘持久化功能,同时通过Redis Sentinel提供高可用,通过Redis Cluster提供自动分区. REmote DIctionary Server(

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("); if(!$con