高并发
高并发
SpringBoot与Disruptor整合,实现电商秒杀百万级别交易订单的高性能无锁异步处理
在电商秒杀场景中,短时间内会有大量用户提交订单请求。传统的阻塞队列无法有效应对高并发情况,导致性能瓶
SpringBoot与Disruptor整合,实现电商秒杀百万级别交易订单的高性能无锁异步处理
在电商秒杀场景中,短时间内会有大量用户提交订单请求。传统的阻塞队列无法有效应对高并发情况,导致性能瓶
SpringBoot与Disruptor整合,实现电商秒杀百万级别交易订单的高性能无锁异步处理
在电商秒杀场景中,短时间内会有大量用户提交订单请求。传统的阻塞队列无法有效应对高并发情况,导致性能瓶
高并发下秒杀系统的设计
在应对并发的挑战时,利用分桶策略压力分摊,往往受到很多人的青睐。具体而言,面对单品库存,巧妙地拆分为多组,大大缓解抢购高峰的压力。
高并发系统:它的通用设计方法是什么?
Web 2.0 被称为“缓存的时代”,这一点几乎是公认的。如今,缓存已经渗透到系统设计的各个层面,从操作系统到浏览器,从数据库到消息队列,任何稍微复杂的服务和组件中都能看到缓存的身影。缓存的主要作用是提高系统的访问性能,尤其是在高并发场景中,缓存能显著提升系统的响应速度,从而支持更多用户同时访问。
七种实现高并发秒杀的技术方案
高并发场景在现场的日常工作中很常见,特别是在互联网公司中,这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景
电商并发减库存设计,如何做到不超卖
高并发的秒杀活动中,通过查询数据库判断是否还有库存,然后对库存字段进行增减,极易出现库存超出或者库存
亿级流量下通用的高并发架构设计
无论是何种场景,都应该为写数据存储选择适合高并发写入的存储系统,为读数据存储选择适合高并发读取的存储系统,消息队列作为数据传输通道要足够健壮,保证数据不丢失。
高并发缓存策略大揭秘:面试必备的缓存更新模式解析
Write Behind模式和Write Through模式整个架构是一样的,核心在于write through在缓存数据库中的更新是同步的,而Write Behind是异步的。
高并发扣款,如何保证结果一致性
以上我们讲了在高并发场景在如何保证结果一致性方式,在并发量高情况下推荐使用悲观锁的方式,如果并发量不