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另外,更简洁的方法:
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1、在秒杀的情况下,肯定不能如此高频率的去读写数据库,会严重造成性能问题的
必须使用缓存,将需要秒杀的商品放入缓存中,并使用锁来处理其并发情况。当接到用户秒杀提交订单的情况下,先将商品数量递减(加锁/解锁)后再进行其他方面的处理,处理失败在将数据递增1(加锁/解锁),否则表示交易成功。
当商品数量递减到0时,表示商品秒杀完毕,拒绝其他用户的请求。
2、这个肯定不能直接操作数据库的,会挂的。直接读库写库对数据库压力太大,要用缓存。
把你要卖出的商品比如10个商品放到缓存中;然后在memcache里设置一个计数器来记录请求数,这个请求书你可以以你要秒杀卖出的商品数为基数,比如你想卖出10个商品,只允许100个请求进来。那当计数器达到100的时候,后面进来的就显示秒杀结束,这样可以减轻你的服务器的压力。然后根据这100个请求,先付款的先得后付款的提示商品以秒杀完。
3、首先,多用户并发修改同一条记录时,肯定是后提交的用户将覆盖掉前者提交的结果了。
这个直接可以使用加锁机制去解决,乐观锁或者悲观锁。乐观锁:
,就是在数据库设计一个版本号的字段,每次修改都使其+1,这样在提交时比对提交前的版本号就知道是不是并发提交了,但是有个缺点就是只能是应用中控制,如果有跨应用修改同一条数据乐观锁就没办法了,这个时候可以考虑悲观锁。
悲观锁:
,就是直接在数据库层面将数据锁死,类似于oralce中使用select xxxxx from xxxx where xx=xx for update
,这样其他线程将无法提交数据。
除了加锁的方式也可以使用接收锁定的方式,思路是在数据库中设计一个状态标识位,用户在对数据进行修改前,将状态标识位标识为正在编辑的状态,这样其他用户要编辑此条记录时系统将发现有其他用户正在编辑,则拒绝其编辑的请求,类似于你在操作系统中某文件正在执行,然后你要修改该文件时,系统会提醒你该文件不可编辑或删除。
4、不建议在数据库层面加锁,建议通过服务端的内存锁(锁主键)。当某个用户要修改某个id的数据时,把要修改的id存入memcache,若其他用户触发修改此id的数据时,读到memcache有这个id的值时,就阻止那个用户修改。
5、实际应用中,并不是让mysql去直面大并发读写,会借助“外力”,比如缓存、利用主从库实现读写分离、分表、使用队列写入等方法来降低并发读写。
悲观锁和乐观锁
首先,多用户并发修改同一条记录时,肯定是后提交的用户将覆盖掉前者提交的结果了。这个直接可以使用加锁机制去解决,乐观锁或者悲观锁。
悲观锁(Pessimistic Lock)
, 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。
乐观锁(Optimistic Lock)
, 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
两种锁各有优缺点,不能单纯的定义哪个好于哪个。乐观锁比较适合数据修改比较少,读取比较频繁的场景,即使出现了少量的冲突,这样也省去了大量的锁的开销,故而提高了系统的吞吐量。但是如果经常发生冲突(写数据比较多的情况下),上层应用不不断的retry,这样反而降低了性能,对于这种情况使用悲观锁就更合适。
实战
对这个表的 amount 进行修改,开两个命令行窗口
第一个窗口A;
1 |
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第二个窗口B:
1 2 |
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我们可以看到窗口A加了事物,锁住了这条数据,窗口B执行时会出现这样的问题:
第一个窗口完整的提交事物:
1 2 3 |
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