最近在做一个团购项目，遇到个问题，就是在抢购、秒杀、抽奖等活动时，库存数量有限，但是同时下单人数超过了库存数量，就会导致商品超售问题。那么我们怎么来解决这个问题呢，我的思路如下： sql1:查询商品库存if(库存数量 > 0){ //生成订单... sql2:库存-1}当没有并发时，上面的流程看起来是如此完美，假设同时两个人下单，而库存只有1个了
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2024-05-15 09:40:51
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本文提供 PHP 高并发秒杀解决方案（附加三个案例说明（普通流程，使用文件锁，使用redis消息队列））
原创
2022-05-30 17:09:09
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【高并发解决方案】1、高并发解决方案汇总一、对于被频繁调用，更新频率较低的页面，可以采用HTML静态化技术二、图片服务器分离三、数据库集群和库表散列 mysql主从。m-m-s...
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2021-07-13 11:20:20
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高并发解决方案汇总
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2021-07-12 10:30:51
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一、判断大型网站的标准：1.pv(page views)网页的浏览量：一个网站所有的页面，在24小时内被访问的总的次数。千万级别，百万级别，2、uv值（unique vistor）独立访客：一个网站，在24小时内，有多少个用户来访问我们的网站。达到10万3、独立ip（重点内容）：一个网站，在24小时内，有多少个ip来访问我们的网站。uv值约等于独立ip.如果要考虑局域网，uv值略大于独立ip二、大
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2019-06-12 20:37:03
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随着近些年来分布式的应用，其伴随而来的是系统的数据量也越来越大，为了可以提升系统的整体性能，我们对以Mysql为代表的关系型数据库也提出了“分布式”的要求.
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2023-03-08 10:55:15
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59.怎么处理高并发，有哪几种方案处理高并发的六种方法1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。2：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的
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2024-06-11 22:47:15
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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 1、HTML静态化通过信息...
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2023-05-05 21:24:26
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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。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）：20...
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2021-07-29 09:28:30
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一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些
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2023-02-23 17:11:15
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任何一个分布式系统的容量都会存在上限，哪怕天猫这种级别的网站也不例外。一旦用户流量
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2023-06-02 08:51:51
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qps：每秒请求或查询的数量，每秒响应请求数(如http请求)吞吐量：单位时间内处理的请求数量(通常由qps与并发数决定)响应时间：从请求发出到收到并且响应所花时间pv：综合浏览量，即页面浏览量或点击量(如果一个用户刷新一个页面若干次也只能算一个pv)，一个访客在24小时内访问的页面数量。同一个人浏览你的网站同一个页面，只算一次pvuv：独立访客，一定时间范围内相同访客多次访问网站，只计算为一个独
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2019-04-30 22:05:30
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2023-09-01 20:31:10
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参考来https://www.300168.com/biancheng/show-22335.html （思路：不直接对数据库进行访问！能不请求就不请求，尽量减少IO次数，为了保证数据的一致性，最好还要保证请求的串行执行。）1.mysql的乐观锁和悲观锁（不推荐）2.文件的锁（不推荐）3.数据放到缓存中比如 redis中去，然后直接操作redis，然后定期将redis的数据写入数
原创
2022-06-13 21:02:04
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高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下：代码中sql语句优化数据库字段优化，索引优化加缓存，redis/memcache等主从、读写分离分区表垂直拆分，解耦模块水平切分方法1和方法2是最简单，也是提升效率最快的方式。因为每条语句都命中了索引，是最高效的。但是如果是为了使sql达到最优而去建索引，那么索引就泛滥了，对于千万级以上的表来说，维护索引的成本大大增加，反而增加了数据库
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2023-09-01 07:49:27
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什么是并发问题：
多个进程或线程同时(或着说在同一段时间内)访问同一资源会产生并发问题。
加锁方法：
用synchronized关键字可以对资源加锁。用Lock关键字也可以,它是JDK1.5中新增内容。final Lock lock = new ReentrantLock();final Condition notFull = lock.newCondition();final Condition notEmpty = lock.newCondition();在方法第一行lock.lock();在finally中lock.unlock();Lock方式与synchronized对应关系：Lock await signal signalAllsynchronized wait notify notifyAll注意：不要在Lock方式锁住的块里调用wait、notify、notifyAll
java高并发解决方案
1、HTML静态化
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2019-05-09 19:14:31
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如今互联网时代web2.0的兴起，使网站更多样化，动态效果更加完美，用户的访问量额不段的增加，高流量-数据量大-对网站的要求也特别的高。访问量上来了就会出现高并发问题，下
面就简单介绍一下高并发得解决方案，
1：硬件方面
普通的一个p4的服务器每天最多能支持大约10万左右的IP，如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决，如果硬件不给力 软件怎么优化都是于事无补的。主要影响服务器的速度
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2024-09-02 09:58:22
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一、应急解决办法 在MySQL数据库连接数很多,而且大多属于活跃的状态时MySQL机器基本上负载很高,属于基本上快要死去的状态了. 这时怎么办呢?有可能两个办法.第一: 先限制Innodb的并发处理.如果innodb_thread_concurrency = 0 可以先改成 16或是64 看机器压力,如果 非常大,先改成16让机器的压力下来,然后慢慢增达,适应自已的业务. 处理方法:set glo
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2023-08-04 19:58:40
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# 高并发更新MySQL数据解决方案
在现代的互联网应用中，高并发场景下的数据更新是一个常见的挑战。MySQL作为广泛使用的数据库系统，其在高并发环境下的性能表现尤为重要。本文将探讨一些常见的高并发更新MySQL数据的解决方案，并提供一些代码示例。
## 1. 读写分离
读写分离是一种常见的高并发解决方案。通过将读操作和写操作分离到不同的服务器，可以提高数据库的并发处理能力。以下是使用Pyt
原创
2024-07-30 10:43:30
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解决数据库高并发的常见方案:1) 缓存式的 Web 应用程序架构:在 Web 层和 DB(数据库)层之间加一层 cache 层，主要目的:减少数据库读取负担，提高数 据读取速度。cache 存取的媒介是内存，可以考虑采用分布式的 cache 层，这样更容易破除内存容量 的限制，同时增加了灵活性。 2) 增加 Redis 缓存数据库： 把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在
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2024-09-11 18:06:07
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