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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 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 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+
4.1K11发布于 2018-08-02 - 来自专栏软件系统设计
高并发系统设计
软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。 高并发高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 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，不也可以扛高并发么。 那高并发绝对搞挂你的系统，你要是用 redis 来承载写那肯定不行，人家是缓存，数据随时就被 LRU 了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用 mysql 还得用 mysql 啊。那你咋办？ 参考文章理解透彻高并发关于负载均衡的一切高并发架构设计的16招并发常用指标
1.3K10编辑于 2023-11-29 - 来自专栏Clive的技术分享
高并发、高可用系统设计原则
高并发原则 无状态：应用无状态，配置文件有状态 拆分：系统维度、功能维度、读写维度、AOP维度、模块维度 服务化：进程内服务->单机远程服务->集群手动注册服务->自动注册和发现服务->服务分组/隔离/ 处理生产消息失败、消息重复接收处理、生产重试；作为大流量缓冲，牺牲强一致性，保证最终一致性；需要数据校对） 数据异构：异构数据形成闭环，数据存储到合适的存储引擎；聚合数据，使前端通过少量调用拿到所需数据；依赖系统出问题 在应用所在机器上部署一组Redis，直接本机读取数据，多机之间主从同步数据）6、分布式缓存（数据量太多，单机存储不了，用分片机制分散流量到多台要，或用分布式缓存实现，常见的分片规则：一致性哈希算法） 并发化 高可用原则 降级：开关集中化管理，推送机制把开关推送到各个应用；可降级的多级读服务；开关前置化；业务降级，高并发流量来袭，保障核心业务，保证数据最终一致性即可，可同步改异步，优先处理高优先级数据 限流 ；第三方支付异步回调幂等处理 流程可定义 状态与状态机：状态设计有状态轨迹·，方便追溯；并发状态修改问题；状态变更有序问题；状态变更消息先到后到问题 系统后台操作可反馈 系统后台审批化 文档和注释 备份
1.2K21发布于 2019-03-06 - 来自专栏路人甲Java
高并发系统设计要点
以MySQL数据库为例，各种版本MySQL默认的并发连接数约为一二百，单机可配置的最大连接数为16384（一般情况下，由于计算机自身硬件的限制，单机实际能够负载的并发数最多为一千左右）。 因此，高并发系统面临的最大性能瓶颈就是数据库。我们之前设计的各种缓存的目的，就是为了尽可能的减少对数据库的访问。 1.搭建高可用Redis集群，并通过主从同步进行数据备份、通过读写分离降低并发写操作的冲突、通过哨兵模式在Master挂掉之后选举新的Master； 2.搭建双Master的MySQL集群，并通过主从同步做数据备份 缓存穿透与缓存雪崩问题 缓存可以在一定程度上缓解高并发造成的性能问题，但在一些特定场景下缓存自身也会带来一些问题，比较典型的就是缓存穿透与缓存雪崩问题。 （3）通过队列、锁机制等控制并发访问MySQL的线程数。
65731发布于 2020-07-28 设计高并发抽奖系统
如何应对高并发场景下的系统压力？如何防止恶意刷奖行为？如何灵活配置多样化的抽奖规则？ 无论您是需要快速搭建一个简单的抽奖功能，还是计划开发一个支持千万级用户的高并发抽奖平台，本文都将为您提供宝贵的参考。 一、抽奖系统需求分析 在开始设计之前，我们首先需要明确抽奖系统的核心需求。 业务场景分析 不同的业务场景对抽奖系统有不同的要求，常见的场景包括： 营销活动抽奖如电商平台的 "每日签到抽奖"，用户基数大，并发高，奖品多为优惠券、积分等 直播互动抽奖主播发起的实时抽奖，要求低延迟， 高并发 企业年会抽奖参与人数相对较少，但对公平性要求极高 游戏内抽奖如手游中的 "十连抽"，通常有复杂的概率算法和保底机制 二、抽奖系统架构设计 基于上述需求分析，我们设计如下抽奖系统架构： 2.1 架构说明 本文从需求分析、架构设计、数据库设计、核心代码实现到高并发处理，全面介绍了一个专业抽奖系统的构建过程。
50610编辑于 2026-04-14- 来自专栏chenchenchen
系统如何支撑高并发？
高并发系统各不相同。比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。 他们在应对高并发的时候，因为系统各自特点的不同，所以应对架构都是不一样的。 另外，比如电商平台中的订单系统、商品系统、库存系统，在高并发场景下的架构设计也是不同的，因为背后的业务场景都不一样。 在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。 单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。 对高并发的思考 首先，高并发这个话题本身是非常复杂的，远远不是一些文章可以说的清楚的，本质就在于，真实的支撑复杂业务场景的高并发系统架构其实是非常复杂的。 一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含各种复杂的自研基础架构系统、各种精妙的架构设计（比如热点缓存架构设计、多优先级高吞吐MQ架构设计、系统全链路并发性能优化设计，等等）、还有各种复杂系统组合而成的高并发架构整体技术方案
1.6K50发布于 2019-09-02 - 来自专栏宫水三叶的刷题日记
《高并发系统实战派》
在系统设计（特别是“秒杀”这类对高并发要求极高的系统）时，必须保证系统的高可用，如下图所示。 扣减库存 对于“秒杀”活动，通常，公司是不允许商品超卖（即下单成功的数量不能大于商品存存数量）的。 由于篇幅原因，高可用此处就不再赘述，大家可以查看《高并发系统实战派》一书里面针对高并发系统的真实设计案例，毫无保留的分享出了企业级高并发系统实战。 使用缓存，不仅要考虑分布式缓存高可用（如何设计可以查看我的新书“高并发系统实战派”），还要考虑各种限流容错机制，以确保分布式缓存对外提供服务。 对于瞬时流量洪峰的高并发“秒杀”系统，我们需要什么技术呢？下面来总结一下。 微服务架构思想 5）系统监控技术 日志监控 服务监控 以上内容在《高并发系统实战派》均有详细介绍
94120编辑于 2023-07-10 - 来自专栏后端技术探索
12306系统高并发探讨
在本篇文章中，将对目前12306购票系统争议较大的几点进行整理，并在后续专题中邀请业内专家、技术大牛对类似于12306这类高性能高并发系统进行探讨。 焦点一：实现高性能高并发系统到底有多难? 由此又引发了关于高性能高并发系统的另一个争议。 焦点二：类似12306的海量高并发系统与新浪、淘宝有何不同? 焦点三：高性能高并发系统架构到底该怎样设计? 12306高性能高并发系统特点总结 实际上，通过上述的这么热议焦点，我们可以发现，要建设一个类似于12306在线购票系统还是面临着诸多难题，从系统层面上讲，其必须必备高性能、高可扩展性以及高可靠性等特点 除了整个系统需要满足高性能需求之外，还得同时具备高可扩展性(高可伸缩性)。因为从历年来的经验来看，铁道部的并发高峰通常是在节假日发生，如五一、十一长假等，春运则是最大的一个并发高峰。
5.8K40发布于 2018-08-09 - 来自专栏EffectiveCoding
高并发 -- 操作系统基础
相对于传统软件行业，互联网行业存在的最大技术挑战之一应该就是高并发了。最初我对高并发的理解，就是服务器存在压力，然后堆机器，很low，但是没准很有效，当然也存在一些问题。 机器资源固然重要，但是更需要使用专业的工具和不断完善的策略来解决高并发问题。 工具方面： 在看到高并发之后，第一反应是前面挡一层nginx，扛扛压力，做做负载均衡，该放缓存的放缓存，redis现在蛮常用的，看看web服务器能扛住多大压力，可以异步且非紧急的该扔消息队列就扔过去。 除了进程间上下文切换的时间消耗外，从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等，是系统难以承受的。因此，基于select模型的服务器程序，要达到10万级别的并发访问，是一个很难完成的任务。 但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。
63540发布于 2019-07-31 - 来自专栏软件系统思考
设计高并发系统的思路
高并发要解决的问题 问题的关键是找到关键的问题，哈哈高并发要解决的问题场景是什么？高并发解决的是瞬时的大量请求场景，例如秒杀、热点直播等等。 高并发是从业务视角对系统处理能力的描述，其核心目标是在单位时间内支撑大量同时发生的请求。实现高并发可借助多种技术手段，包括分布式架构、缓存机制，也涵盖多线程、协程等并发编程方式。 预热通过预热，让系统先热起来，为高并发流量做好准备。一般预热有DB预热、缓存预热等等。 架构层系统架构层面上设计是很关键的，设计的不合理，就很难抗住高并发的流量。服务端架构层服务端架构设计是应对高并发场景的核心，我们需要从多个维度构建可扩展、高可用的技术体系。是时候表演真正的技术了。 总结本文总结了一些设计高并发系统的思路，其实秒杀系统的一些设计范式也可以拿过来直接复用，道理都是一样的。
50831编辑于 2026-01-14 - 来自专栏Java随想录
高并发系统设计之限流
这样的波动可能导致系统的负载瞬间上升，对资源造成压力，同时也可能影响到系统的稳定性。 这种方式可以防止系统在初始阶段就被大流量冲垮，允许系统有一定的缓冲期来适应高流量。 然而，如果突然出现瞬间高并发（例如一秒内突然来了30个请求），那么多出的29个请求不会立刻被丢弃或者返回错误，而是会暂存到一个队列中。 Could not acquire semaphore Could not acquire semaphore Could not acquire semaphore 总结 在这篇文章中，我们探讨了高并发系统限流的各种算法和实现 总之，虽然面对高并发系统限流的问题可能会让人觉得有些头疼，但只要我们深入理解业务需求，准确选择适当的工具和策略，就一定可以战胜它。记住，最好的解决方案总是那些能够随着时间的推移持续改进和优化的方案。
87010编辑于 2023-10-16 - 来自专栏Java随想录
高并发系统设计之限流
这样的波动可能导致系统的负载瞬间上升，对资源造成压力，同时也可能影响到系统的稳定性。 这种方式可以防止系统在初始阶段就被大流量冲垮，允许系统有一定的缓冲期来适应高流量。 然而，如果突然出现瞬间高并发（例如一秒内突然来了30个请求），那么多出的29个请求不会立刻被丢弃或者返回错误，而是会暂存到一个队列中。 acquiredCould not acquire semaphoreCould not acquire semaphoreCould not acquire semaphore总结在这篇文章中，我们探讨了高并发系统限流的各种算法和实现 总之，虽然面对高并发系统限流的问题可能会让人觉得有些头疼，但只要我们深入理解业务需求，准确选择适当的工具和策略，就一定可以战胜它。记住，最好的解决方案总是那些能够随着时间的推移持续改进和优化的方案。
89820编辑于 2023-09-10 - 来自专栏Java随想录
高并发系统设计之缓存
这样就大大提高了Nginx的并发处理能力。 这个系统能够实现的技术前提是「时间差」！。主要依赖前面的导购页面（包括首页、搜索页面、商品详情、购物车等）提前识别哪些商品的访问量高，通过这些系统中的中间件或应用来收集热点数据，并进行记录。 本篇文章，我们讨论了高并发系统设计中缓存的重要性。适当使用缓存可以显著提高系统性能，并且可以抵消由于大量请求造成的负载。 在设计高并发系统时，我们还需要考虑数据库优化、负载均衡、分布式系统设计等其他方面。通过全方位地理解和应用这些原则，我们才能创建出稳定、可扩展和高效的高并发系统。 希望这篇文章能为你在处理高并发系统设计问题时提供有价值的参考和启示。当然，每个项目和场景都有其特定的需求和挑战，所以请持续学习和实践，不断改进你的设计策略。
77110编辑于 2023-09-19 - 来自专栏JavaEdge
【高并发写】库存系统设计
为了解决这个扩展问题,他们的团队构建了一个高写入量的库存平台,它将能够跟上平台上的所有更改。 2 期望的库存平台的技术需求 2.1 高可扩展性 随着他们的业务增长,库存平台需要支持更多添加到系统中的商品。 2.4 高可观察性 流水线应具有大量验证和防护栏。 3 功能架构 从他们的库存摄入管道的高级体系结构开始。 ——这在数据库中造成非常高 QPS。 通常,从一开始就可以对实时系统具有高可见性非常有用 可帮助读写模式的数据方式保存数据。库存数据可能不是扁平的数据列表 —— 它们可能具有一定级别层次结构。
60910编辑于 2023-11-29 - 来自专栏Java随想录
高并发系统设计之缓存
这样就大大提高了Nginx的并发处理能力。 这个系统能够实现的技术前提是「时间差」！。主要依赖前面的导购页面（包括首页、搜索页面、商品详情、购物车等）提前识别哪些商品的访问量高，通过这些系统中的中间件或应用来收集热点数据，并进行记录。 本篇文章，我们讨论了高并发系统设计中缓存的重要性。适当使用缓存可以显著提高系统性能，并且可以抵消由于大量请求造成的负载。 在设计高并发系统时，我们还需要考虑数据库优化、负载均衡、分布式系统设计等其他方面。通过全方位地理解和应用这些原则，我们才能创建出稳定、可扩展和高效的高并发系统。 希望这篇文章能为你在处理高并发系统设计问题时提供有价值的参考和启示。当然，每个项目和场景都有其特定的需求和挑战，所以请持续学习和实践，不断改进你的设计策略。
73630编辑于 2023-10-16 - 来自专栏架构随笔录
这样设计高并发系统YYDS！
高并发系统是许多公司都必须面对的生死攸关的挑战。虽然技术人员对于开发高并发系统有着着重的经验和技能需求，但是进入大厂工作时，总会被问到这方面的相关技术。 Part.1 高并发系统的定义 在现代技术架构中，高并发系统是指能够同时处理大量数据请求、保持稳定性的系统。 随着技术不断提升和创新发展，高并发系统将会面临更多新挑战和机遇。 Part.2 高并发系统的业务场景 高并发系统的业务场景一直是互联网企业中最具挑战性的问题之一。 在今天的数字时代中，随着互联网用户规模不断扩大、业务需求日益复杂，高并发系统已经成为了许多企业所必须面对的一个重要挑战。 所谓高并发系统，指的是那些需要处理大量用户请求的系统。 不过，实现高并发的秒杀系统是个技术难题，需要我们充分考虑系统架构以及性能优化等方面。 首先，在设计高并发秒杀系统时，我们需要考虑使用分布式架构，这样可以对请求进行分流处理，并且提升系统的可扩展性。
46730编辑于 2023-08-18 - 来自专栏全栈程序员必看
jmeter测试系统最大并发_jmeter高并发测试
如下图： 创建线程组： 在新建的测试计划上右键 如下图： 线程组参数详解： 1.线程数意思是 请求多少次 2.Ramp-Up Period (in seconds) ：代表隔多长时间执行 0代表同时并发 (可以模拟进程并发) 3.循环次数： 输入之后会得到一个公式 ---循环次数*循环次数=最终执行多少次 创建http请求基础配置: （如果有多个请求 就不需要配置公共的域名或者协议方式了） 具体配置如下
2.9K30编辑于 2022-11-19 - 来自专栏散尽浮华
网站系统架构梳理-解决高负载高并发
2）对于一个大型网站（如门户网站），在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本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。 下面从低成本、高性能和高扩张性的角度梳理下解决高负载高并发网站的措施： 1）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 这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃。 6）负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 经过此次事故，我不得不修改架构，尽量避免单点，于是在 WEB 前端设置了负载均衡器，并且做了高可用。
2.8K110发布于 2018-01-23 - 来自专栏冰河技术
【高并发】高并发秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀！
写在前面 很多小伙伴反馈说，高并发专题学了那么久，但是，在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景！ 甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口（CRUD）阶段，不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中，就更别提如何构建高并发系统了！ 究竟什么样的系统算是高并发系统？ 今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。 电商系统架构 在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。 （1）瞬时并发量非常高 大量用户会在同一时间抢购商品；瞬间并发峰值非常高。 （2）读多写少 系统中商品页的访问量巨大；商品的可购买数量非常少；库存的查询访问数量远远大于商品的购买数量。 所以，在高并发系统中，我们可以直接使用OpenResty由负载均衡层访问缓存，避免了调用应用层的性能损耗。
2.7K21发布于 2020-10-29 - 来自专栏冰河技术
【高并发】Redis如何助力高并发秒杀系统？看完这篇我彻底懂了！！
写在前面 之前，我们在《【高并发】高并发秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀！》一文中，详细讲解了高并发秒杀系统的架构设计，其中，我们介绍了可以使用Redis存储秒杀商品的库存数量。 今天，我们就一起来看看Redis是如何助力高并发秒杀系统的！ 有关高并发秒杀系统的架构设计，小伙伴们可以关注 冰河技术 公众号，查看《【高并发】高并发秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀！》 秒杀业务最大的特点就是瞬时并发流量高，在电商系统中，库存数量往往会远远小于并发流量，比如：天猫的秒杀活动，可能库存只有几百、几千件，而瞬间涌入的抢购并发流量可能会达到几十到几百万。 在系统流量呈现上，就会出现一个突刺现象，此时的并发访问量是非常高的，大部分秒杀场景下，商品会在极短的时间内售完。 秒杀阶段：这个阶段主要是秒杀活动的过程，会产生瞬时的高并发流量，对系统资源会造成巨大的冲击，所以，在秒杀阶段一定要做好系统防护。
1.9K31发布于 2020-10-29
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