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【高并发】秒杀系统高并发请求排队处理
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题 抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象， 下面为我的代码 ;// 商品id private int userId = new Random().nextInt(100000);// 用户ID private int status;// 0:未处理 欢迎指正 由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的 感谢你的提问 说下处理逻辑：1.进入了请求队列，就有可能被请求到，而且这里是异步，就是说请求收到ok了，但后台逻辑完全可能还没处理 所以，在接收到OK后，前端应该发起一个类似倒计时页面， 提示系统正常处理中，同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时，跳转到下一步如付款操作界面，现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
4.3K11发布于 2018-08-02 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
浅谈 高并发 处理方案
解决方案 ❇ 高性能的实践方案 ❇ 高可用的实践方案 ❇ 高扩展的实践方案 插播一条: 对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解 吞吐量 QPS（每秒查询率） 并发数 5、异步化，将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。 6、限流，需要先考虑业务是否允许限流（比如秒杀场景是允许的），包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。 4、降级处理：保证核心服务，牺牲非核心服务，必要时进行熔断；或者核心链路出问题时，有备选链路。 5、限流处理：对超过系统处理能力的请求直接拒绝或者返回错误码。 高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。 这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过程中有许多步骤难以并发执行，这导致在具体的一个时间点，所占资源往往并不多。
1.7K41发布于 2021-10-09 - 来自专栏Linyb极客之路
Web应用高并发处理方案
先来熟悉几个关于高并发的关键参数！ QPS:每秒处理的请求数量！ 响应时间:处理一个请求需要的时间！ 吞吐量:单位时间内的处理请求数量！ 最大并发数:同一时间能支持的最大请求数！ 3，优化代码:尽量避免多层循环，避免多次访问数据库，使用多线程提高cpu使用率和执行速度，使用java8的流式处理和并行处理提高速度！ 速度相当之快，使用八库1024表，可以满足数据库一秒数百万的并发！同时可以开启缓存，写入存储过程等加快访问时间！ 5，使用内存型数据存储:使用redis等内存缓存可以提高读写速度，在数据落库之前快速读写数据，使用mongodb等作为大字段，多字节的key value保存方式，防止关系型数据库的不足！ 5、数据库的垂直拆分 业务再接着的增长下去，数据量也会随之越来越大了，这样发展下去总有一天主库也会产生瓶颈了，那么接下来我们又该如何解决主库的瓶颈了？
1.1K20发布于 2018-08-16 - 来自专栏站长的编程笔记
【说站】php高并发处理
php高并发处理 处理方法 （1）应用程序与静态资源的分离 在专用服务器上放置静态资源(js,css，图片等)。 （2）页面缓存 使用由应用程序生成的页面缓存，可以节省大量cpu资源。 将不同的业务分散到不同的服务器上，处理一个请求可能需要多个服务器，这样就可以提高一个请求的处理速度。并将其划分为静态资源集群和应用集群。后一种方法比较复杂，常常需要考虑session同步。 （5）CDN CDN是一种特殊的集群页面缓冲服务器，它与一般集群页面缓冲服务器的主要区别在于：它的存储位置和请求分配方式不同。 随着科技的进步，我们在处理一些访问时产生了新的名词，即高并发。一般来说，如果一个时间段有很多人访问，服务器肯定是有很大的压力的。 说明 网络时代的并发，高并发通常指的是并发访问。 以上就是php高并发处理的方法，在面对具体的问题时，我们可以分为不同的情况进行选择，大家学会后也可以尝试下相关的用法。
1.3K30编辑于 2022-11-23 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
JAVA高并发处理------多线程
分析：当多个线程访问myThread的run方法时，以排队的方式进行处理（这里排对是按照CPU分配的先后顺序而定的），一个线程想要执行synchronized修饰的方法里的代码：1 尝试获得锁 2 如果拿到锁 并发类容器 ? ? ? 并发Queue: ? ? ? Futuer模式 ? ? Master-Worker模式 ?
1.4K10发布于 2020-09-03 - 来自专栏简
mysql如何处理高并发(转)
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。 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： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表 缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。 5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独立开，文本数据独立开，降低磁盘io的压力。 6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。
3.1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏Clive的技术分享
PHP高并发大流量常规处理
增加服务器，提升服务器性能； nginx负载均衡； php、html静态化； 优化mysql，优化索引，mysql查询缓存； 引入redis、memcache； 访问ip限制； 限制大文件下载； 前端资源缓存。
1.7K60发布于 2018-04-19 - 来自专栏业余草
MySQL的高并发处理技术MVCC
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。前前后后大概 40 多本，之前搬家还扔掉一些，可惜了。。。 我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。 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。多版本处理技术也就是我们今天要说的 MVCC。 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。 MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号<=当前事务版本号，删除版本号为空或>当前事务版本号。
2K30发布于 2019-06-22 - 来自专栏桥路_大数据
Python实现高并发协程处理
协程：协程是线程的进一步划分，一个线程中运行多个协程；在线程不进行切换的前提下，使用协程就可以完成并发运算的操作。相对于线程切换实现的并发，协程更加轻量，且效率更高。 例如，在python中实现url并发下载： async def download_url(url, session=None) : fail = True file_name = basename
46620编辑于 2023-10-16 - 来自专栏用户2442861的专栏
java处理高并发高负载类网站的优化方法
一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 二：高并发高负载网站的系统架构之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，这个最简单的方法其实也是 四：高并发高负载网站的系统架构之图片服务器分离 大家知道，对于Web 服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略 五：高并发高负载网站的系统架构之数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用， 在很长一段时间里，甲骨文都以其实时应用集群技术(Real Application Cluster，RAC)统治着集群数据库市场 六：高并发高负载网站的系统架构之缓存 缓存一词搞技术的都接触过
1.4K20发布于 2018-09-20 - 来自专栏PHP实战技术
mysql高可用架构设计，处理高并发，大流量！
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 对执行的sql有一定得限制 选择复制模式要考虑的问题 所使用的mysql版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的高可用管理组件 对应用的支持程度 mysql复制拓扑 ? 主库写入二进制日志的时间 解决方法：控制主库的事务大小，分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法：使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行 什么是高可用 高可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性 表示高可用常用的因子 正常可用时间 读写分离要解决的是如何在复制集群的不同角色上，去执行不同的sql语句 读的负载均衡主要解决的是具有相同角色的数据库，如何共同分担相同的负载 如何实现读的负载均衡 软件 LVS Haproxy MaxScale 硬件 F5
3K70发布于 2018-03-09 - 来自专栏大闲人柴毛毛
java处理高并发高负载类网站的优化方法
一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 二：高并发高负载网站的系统架构之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，这个最简单的方法其实也是 四：高并发高负载网站的系统架构之图片服务器分离 大家知道，对于Web 服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略 五：高并发高负载网站的系统架构之数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用， 在很长一段时间里，甲骨文都以其实时应用集群技术(Real Application Cluster，RAC)统治着集群数据库市场 六：高并发高负载网站的系统架构之缓存 缓存一词搞技术的都接触过
1.8K60发布于 2018-03-09 - 来自专栏Bingo的深度学习杂货店
synchronized锁处理spring事务高并发请求
不考虑并发性，正常的逻辑如下： ServiceImpl.java @Override public JSONObject signupActivity(Integer actId, String userId json.put(CommonConst.MESSAGE, "活动报名成功"); return json; } 但是，在高并发下，这段代码就会有问题。 问题解决：synchronized 关键字 因为 synchronized 关键字可以修饰代码块，所以第一次我就把函数里面会出现并发问题的代码包含在 synchronized 里，用法如下： synchronized 上网一查，在代码块中加入 synchronized 还是不能完全解决高并发问题。 HashMap<String, Object> reqData) { return participationService.signupActivity(actId, userId); // 包含并发操作的上面那个函数
4.1K10发布于 2018-10-15 YashanDB高并发处理能力的设计思路
在现代信息系统中，数据库的高并发处理能力直接影响系统的响应速度和服务稳定性。面对海量数据的实时访问需求，如何提升数据库的并发处理效率成为行业关注的核心问题。 多样化部署架构支持高并发YashanDB支持单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署三种部署形态，分别针对不同级别的并发需求设计：单机主备部署通过主备复制机制实现可靠的数据同步和服务的高可用，有利于在中等并发压力下实现读写分离和容灾能力 高效的存储引擎设计存储引擎是并发处理的基础，YashanDB采用多种存储结构针对不同应用场景优化性能：HEAP存储以无序堆式存储支持高速插入，采用段页式空间管理优化空间利用，配合事务和MVCC保证并发数据一致性 向量化计算框架基于SIMD技术批量处理数据，减少指令周期，提高算子执行效率，显著提升高并发查询的吞吐能力。Hint机制和并行度配置支持用户及DBA灵活干预执行计划和并行度，针对高并发场景做定制优化。 未来，持续提升系统的并行计算能力、内存管理和智能调度，将是推动高并发数据库技术进步的重要方向。技术人员应持续关注数据库架构创新，不断优化应用策略，以满足更为严苛的高并发需求。
36510编辑于 2025-11-17- 来自专栏TIGERB的技术博客
处理高并发的一般思路
当我看到这个话题的时候，突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了，所以即兴发挥，在这里简单总结和分享下服务端相关，欢迎指正和补充。 正文 读操作 关于读，我们一般遵循如下优先级： 优先级 技术方案 说明 示例 最高 尽可能静态化 对实时性要求不高的数据，尽可能全走CDN 例如获取基础商品信息 高 就近使用内存 优先级服务器内存、远程内存服务 从简单到复杂: 简单程度 技术方案 最简单 百分比流量拒绝(随机、没有先到先得不够公平) 简单 原子操作限流(优先级使用服务器内存、其次远程内存服务) 稍麻烦 队列限流(先到先得，公平) 服务稳定性 在高并发的场景 武器 “工欲善其事，必先利其器”，处理高并发我们当然少不了好的武器。 以下是高并发“三剑客”： 技术名词 说明 异步 例如nodejs，层层回调似灾难(Promise也是很臃肿的链式代码) epoll IO多路复用，nginx/redis方案 协程 轻量，用户态调度高并发能力
74810发布于 2020-10-29 - 来自专栏后端从入门到精通
面试官：如何处理高并发？
昨天跟高中同学聊天，大厂需要高并发经验进不去，只能进小作坊，小作坊里又不需要处理高并发，如此死循环。高并发的经验，在面试场景里永远不会过时，有着举足轻重的作用，秒杀场景流量削峰就是高并发之一。 什么是高并发？ 高并发指在同一个时间点，大量的客户请求，访问服务器，update的修改数据库数据，这时候update会锁表，等待执行完毕才能处理下一个请求，当客户请求累计到一定数量，超过数据库链接限制，则会返回链接超时 高并发请求核心要素则是必须保证大量请求高可用，一致性，高性能。从上面可以看出，保证系统的稳定性，可以减少直接对DB层数据的请求更新。 如何保证高性能呢？ 如何实现高可用？ 最后，为了保证服务器的高可用，肯定是需要部署在多个服务器上保证其中一个宕机，系统还能正常运行。
96620编辑于 2022-07-26 - 来自专栏RocketMQ原理与应用
RocketMQ原理—5.高可用+高并发+高性能架构
模式的主从复制原理6.Broker层面到底如何做到数据0丢失7.数据0丢失与写入高并发的取舍8.RocketMQ读写分离主从漂移设计9.RocketMQ为什么采取惰性读写分离模式10.Broker数据与服务是否都实现高可用了 7.数据0丢失与写入高并发的取舍Producer将一条消息发送给Broker：若Broker采用异步刷盘 + 异步复制，那么基本几ms ~ 几十ms即可返回写入成功的响应。 此时主节点可能出现大量读写线程并发运行，机器运行效率可能已经降低，来不及处理这么多的请求，那么主节点就会让消费请求漂移到从节点去读取消费数据。 (2)RocketMQ4.5.0之后实现了主从同步 + 主从切换的高可用机制，保证数据和服务都是高可用的。 21.Consumer的处理队列与并发消费(1)PullMessageService线程和ProcessQueue(2)ConsumeMessageThread消息消费线程(3)消费者并发消费总结(1)
1K00编辑于 2025-04-06 - 来自专栏小工匠聊架构
并发编程-24 高并发处理手段之扩容思路 + 缓存思路
这里只是讲通用的思路，实际高并发的场景需要根据实际情况来决定方案。 ? ---- 扩容思路 举个例子： 一共有60块砖， 1个工人。每次只能搬运10块。 用上面的例子来解释下就是：目前有120块砖要搬（相当于高并发场景），如果使用垂直扩展的话，提高运行效率，我们调整为将工人 每次搬砖20块，每次搬运耗时10分钟，1个小时处理完成。 或者每次10块，每次搬运耗时5分钟，1个小时处理完成。 ---- 水平扩展（横向扩展） 增加更多系统成员，就是我们通常说的集群 还是上面的例子，120块砖要搬（相当于高并发场景） ，工人的效率保持不变，每次只能搬运10块，每次搬运耗时10分钟，一个小时依然是 使用水平扩展来模拟的话，那就增加一名工人，两名工人，1个小时处理120块砖。
58110发布于 2021-08-17 - 来自专栏java思维导图
电商中常见的高并发怎么处理？
作者：Mr.peter 原文： http://www.cnblogs.com/peteremperor/p/7341640.html 一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能 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。 我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。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。 那么问题来了，假设我们的系统，在5w/s的高并发状态下，平均响应时间从100ms变为250ms（实际情况，甚至更多）： 20*500/0.25 = 40000 （4万QPS） 于是，我们的系统剩下了4w 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。
3.8K30发布于 2018-07-26 - 来自专栏kl的专栏
使用BlockingQueue队列处理高并发下的日志
前言碎语 当系统流量负载比较高时，业务日志的写入操作也要纳入系统性能考量之内，如若处理不当，将影响系统的正常业务操作，之前写过一篇《spring boot通过MQ消费log4j2的日志》的博文， 采用了RabbitMQ消息中间件来存储抗高并发下的日志，因为引入了中间件，操作使用起来可能没那么简便，今天分享使用多线程消费阻塞队列的方式来处理我们的海量日志 waht阻塞队列？ ，filter过滤请求日志处理，或者耦合的业务日志，记住，不阻塞入队操作，不然将影响正常的业务操作，如下为filter统一处理请求日志： /** * Created by kl on 2017/3/ } @Override public void destroy() { } } 3.消息出队被消费 BlockingQueue是线程安全的，所以可以放心的在多个线程中去处理队列中的消息 ，如下代码声明了一个两个大小的固定线程池，并添加了两个线程去处理队列中的消息 /** * Created by kl on 2017/3/20
54330编辑于 2023-11-18
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