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分析并总结秒杀场景

来源:SegmentFault

时间:2023-02-16 15:46:00 467浏览 收藏

积累知识,胜过积蓄金银!毕竟在##column_title##开发的过程中,会遇到各种各样的问题,往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的,因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《分析并总结秒杀场景》,就带大家讲解一下MySQL、秒杀知识点,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

业务介绍

  • sql处理
    最开始的方法是直连DB,秒杀与砍价都通过sql处理并进行运算,用ab测试之后发现
    一旦有并发请求,很容易出现数据重叠,排名不准确的情况,不可取换之

  • 索引控制
    出现上面的情况之后我在

    每人相对于每件商品同一个价格不能重复
    业务基础上使用了唯一索引,这样可以保障数据。
    测试之后发现,确实数据的准确是有了一定的保障,但是在同一个时间下的多次请求,成功写入的概率不超过30%,貌似太低了。不可取再换之
  • 如何解决

    快速响应

    快速响应我觉得也可以理解为减少请求,因为同一场活动当中能够秒杀的数量是有限的,在十倍甚至更多的用户来请求的时候其中大部分都是无效的(不能抢到商品),只需要通过简单的条件判断之后告诉他们结果,不继续走后面的流程就解决了一部分问题。

    降低DB压力

    在并发写入的时候我没办法(也许有其他办法)保证准确的插入DB,因为一组语句在执行的过程中都存在时间差

    AB
    判断库存大于0判断库存大于0
    抢购商品抢购商品
    库存减一库存减一

    当只有一个商品的时候,A和B同时进来,同时抢购。貌似条件都符合,结果却是商品成了-1
    出现了超卖现象。在DB层面有多表操作且存在延迟,目前是使用redis用队列来处理这个问题,可以快速存取,减少多次操作DB
    同时,在数据写入redis的时候,通过库存等其他条件判断,不符合的直接返回失败,并且队列长度的(比如控制库存量就是一个队列长度的最大值)直接丢弃并返回失败来降低DB压力

    依靠策略

    如果出现预估人数非常大的时候,可以考虑在入队之前 使用rand 来过滤一部分人。

    php

    if(rand(1,99) 

    几行代码搞定一群人(话说也是在社区里和人家学的)。。。。。
    不过抢购成功的人群总是有规律可以寻找或者设置的,有很多办法可以控制

    数据可靠

    将数据入队之后依靠后端单个进程处理,然后通过事务和索引保证一致性,处理完之后看需求同步修改队列中的数据(之所以使用单个进程是因为考虑可能出现死锁等待,以及并发写入问题,因为总量不大,一个进程肯定跑得过来)。具体的并发上限没有测试过,但是在本机的并发测试下数据都是美美的~

    关于前端

    我觉得总共有两点,第一是控制流量,第二是获得响应
    1. 当流量过大的时候,加一个验证码可以在单位时间内有效的控制住合法用户(不合法的暂时不讨论主要也是没经验╮(╯3╰)╭)
    2. 因为数据入队之后是后台异步处理的,前端直接获得response,所以我的处理办法是通过
    轮询,控制合理的时间,当用户刚刚入队,后台的程序肯定就已经在处理了,这个时候队列中的用户几乎都是成功的用户,所以通过请求DB(命中率几乎是100%)来判断是否成功。

    这是之后看到的一篇文章,里面说到了一些我没有考虑到的点
    互联网秒杀业务设计

    今天关于《分析并总结秒杀场景》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

    声明:本文转载于:SegmentFault 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
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