Redis 쿠폰 플래시 세일 문제를 해결하는 방법
1 쿠폰 플래시 세일 기능을 구현하려면
주문 시 두 가지 사항을 판단해야 합니다. 1. 플래시 세일의 시작 또는 종료 여부 2. 재고가 충분한지 여부
그래서 우리의 비즈니스 로직은 다음과 같습니다.
1.쿠폰ID를 통해 획득 쿠폰정보
2.플래시 세일 시작 여부 확인, 오류 메시지가 반환되지 않으면
3. 플래시 세일 종료 여부 확인, 종료된 경우 오류 메시지 반환
4. 재고가 충분한지 판단합니다
5. 충분하다면 재고를 차감합니다
6. 주문 정보를 생성하고 쿠폰 주문 테이블에 저장합니다
6.1 주문 ID 저장
6.2 사용자 ID 저장
6.3 쿠폰 ID 저장
7. 반품 주문 ID
코드 구현: (서비스 레이어 구현 클래스)
package com.hmdp.service.impl; import com.hmdp.dto.Result; import com.hmdp.entity.SeckillVoucher; import com.hmdp.entity.VoucherOrder; import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper; import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService; import com.hmdp.service.IVoucherOrderService; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.hmdp.utils.RedisIdWorker; import com.hmdp.utils.UserHolder; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.time.LocalDateTime; /** * <p> * 服务实现类 * </p> * * @author 虎哥 * @since 2021-12-22 */ @Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService { @Resource private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService; @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1.获取优惠券信息 SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId); //2.判断是否已经开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀尚未开始!"); } //3.判断是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀已经结束了!"); } //4.判断库存是否充足 if (voucher.getStock() < 1) { Result.fail("库存不充足!"); } //5.扣减库存 boolean success = iSeckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId) .update(); if (!success){ Result.fail("库存不充足!"); } //6. 创建订单 VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); //6.1添加订单id Long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); voucherOrder.setId(orderId); //6.2添加用户id Long userId = UserHolder.getUser().getId(); voucherOrder.setUserId(userId); //6.3添加优惠券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); //7.返回订单id return Result.ok(orderId); } }
2 과판매 문제(핵심)
먼저 실행해 보겠습니다. 위의 코드는 동시성이 높습니다. (jmx 툴 사용)
아래 사진은 200개의 스레드가 생성되어 순식간에 쿠폰요청이 발생한 모습입니다
그런데 집계보고서를 보면 비정상적인 값이 45.5%에 불과한 것을 알 수 있습니다. , 논리적으로 50%여야 합니다. (재고가 100개라서 여기로 요청이 200개 왔습니다.)
재고번호로 보면 -9
주문량도 있습니다. 109개 단위에 추가되어 분명히 과매도 문제가 발생했습니다.
그럼 왜 이런 문제가 발생하는 걸까요?
사진을 보고 대화하세요.
일반적인 프로세스를 따르십시오. 즉, 스레드 1이 재고를 확인한 후 재고를 차감합니다. 이때 스레드 2는 재고를 다시 확인하고 재고를 차감합니다. 문제.
과매도의 문제는 1번 주문 후 재고 확인을 해보니 1이었는데, 차감이 이루어지기 전에 2번 쓰레드도 재고를 확인해보니 역시 1이더군요. 공제가 이루어졌습니다(동시성이 높은 시나리오에서)
이로 인해 과매도 문제가 발생합니다.
이런 종류의 높은 동시성 문제에 대한 가장 일반적인 해결책은 다음과 같습니다. 잠금~
하지만 잠금에는 비관적 잠금과 낙관적 잠금이 포함됩니다.
비관적 잠금은 간단히 말해서 스레드가 반드시 발생할 것이라고 생각하고 작업이 완료되면 다음 스레드가 실행할 차례입니다(직렬 실행).
낙관적 잠금: 낙관적입니다. (스레드 안전성은 결코 발생하지 않을 것이라고 생각됩니다.) 각 데이터를 수정하기 전에는 스레드 안전성을 보장하기 위해 다른 스레드가 데이터를 수정했는지 여부를 판단합니다.
비관적 잠금은 상대적으로 간단하고 낙관적 잠금은 여기서 구현됩니다.
낙관적 잠금의 핵심은 이전 쿼리에서 얻은 데이터가 수정되었는지 확인하는 것입니다. 두 가지 일반적인 방법이 있습니다.
주의 사항: 왼쪽 테이블의 데이터는 모두 스레드 1 실행 후의 데이터입니다. ~
1. 버전번호
방식은 데이터를 수정할 때마다 버전번호 + 1을 추가하고 마지막에 where 조건을 추가하여 버전을 조회하는 단계입니다. 버전 번호는 수정 전 버전과 일치합니다
이렇게 하면 스레드 안전성을 얻을 수 있습니다~
2.CAS 방식
인벤토리 여부를 확인하기 위해 데이터베이스를 수정한 후 버전 번호를 직접 추가할 필요가 없습니다. 는 수정 전 재고입니다
과매도 문제를 해결하기 위한 코드 구현:
최종 분석에서 재고를 차감할 때 재고가 0
//5.1扣减库存 boolean success = iSeckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id" , voucherId).gt("stock" ,0) .update();
package com.hmdp.service.impl; import com.hmdp.dto.Result; import com.hmdp.entity.SeckillVoucher; import com.hmdp.entity.VoucherOrder; import com.hmdp.mapper.VoucherOrderMapper; import com.hmdp.service.ISeckillVoucherService; import com.hmdp.service.IVoucherOrderService; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import com.hmdp.utils.RedisIdWorker; import com.hmdp.utils.UserHolder; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.annotation.Resource; import java.time.LocalDateTime; /** * <p> * 服务实现类 * </p> */ @Service public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService { @Resource private ISeckillVoucherService iSeckillVoucherService; @Resource private RedisIdWorker redisIdWorker; @Override public Result seckillVoucher(Long voucherId) { //1.获取优惠券信息 SeckillVoucher voucher = iSeckillVoucherService.getById(voucherId); //2.判断是否已经开始 if (voucher.getBeginTime().isAfter(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀尚未开始!"); } //3.判断是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())){ Result.fail("秒杀已经结束了!"); } //4.判断库存是否充足 if (voucher.getStock() < 1) { Result.fail("库存不充足!"); } //5.扣减库存 boolean success = iSeckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock-1").eq("voucher_id",voucherId).gt("stock",0) .update(); if (!success){ Result.fail("库存不充足!"); } //6. 创建订单 VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder(); //6.1添加订单id Long orderId = redisIdWorker.nextId("order"); voucherOrder.setId(orderId); //6.2添加用户id Long userId = UserHolder.getUser().getId(); voucherOrder.setUserId(userId); //6.3添加优惠券id voucherOrder.setVoucherId(voucherId); save(voucherOrder); //7.返回订单id return Result.ok(orderId); } }
위 내용은 Redis 쿠폰 플래시 세일 문제를 해결하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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1. [시작] 메뉴를 시작하여 [cmd]를 입력하고 [명령 프롬프트]를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 [관리자 권한으로 실행]을 선택합니다. 2. 다음 명령을 순서대로 입력합니다(주의 깊게 복사하여 붙여넣기): SCconfigwuauservstart=auto, Enter SCconfigbitsstart=auto, Enter 누르기 SCconfigcryptsvcstart=auto, Enter SCconfigtrustedinstallerstart=auto, Enter SCconfigwuauservtype=share, Enter netstopwuauserv , Enter netstopcryptS 누르기

PHP 함수 병목 현상은 성능 저하로 이어지며, 이는 병목 현상 기능을 찾아 성능 분석 도구를 사용하는 단계를 통해 해결할 수 있습니다. 재계산을 줄이기 위해 결과를 캐싱합니다. 작업을 병렬로 처리하여 실행 효율성을 높입니다. 문자열 연결을 최적화하고 대신 내장 함수를 사용하세요. 사용자 정의 함수 대신 내장 함수를 사용하십시오.

GolangAPI의 캐싱 전략은 성능을 향상시키고 서버 부하를 줄일 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 전략은 LRU, LFU, FIFO 및 TTL입니다. 최적화 기술에는 적절한 캐시 스토리지 선택, 계층적 캐싱, 무효화 관리, 모니터링 및 조정이 포함됩니다. 실제 사례에서 LRU 캐시는 데이터베이스에서 사용자 정보를 얻기 위한 API를 최적화하는 데 사용됩니다. 그렇지 않으면 캐시를 데이터베이스에서 얻은 후 업데이트할 수 있습니다.

Erlang과 Go 사이에는 성능 차이가 있습니다. Erlang은 동시성이 뛰어나고 Go는 더 높은 처리량과 더 빠른 네트워크 성능을 제공합니다. Erlang은 높은 동시성을 요구하는 시스템에 적합한 반면, Go는 높은 처리량과 짧은 대기 시간을 요구하는 시스템에 적합합니다.

PHP 개발에서 캐싱 메커니즘은 자주 액세스하는 데이터를 메모리나 디스크에 임시 저장하여 데이터베이스 액세스 횟수를 줄여 성능을 향상시킵니다. 캐시 유형에는 주로 메모리, 파일 및 데이터베이스 캐시가 포함됩니다. 캐싱은 내장 함수나 캐시_get() 및 Memcache와 같은 타사 라이브러리를 사용하여 PHP에서 구현할 수 있습니다. 일반적인 실제 응용 프로그램에는 쿼리 성능을 최적화하기 위한 데이터베이스 쿼리 결과 캐싱과 렌더링 속도를 높이기 위한 페이지 출력 캐싱이 포함됩니다. 캐싱 메커니즘은 웹사이트 응답 속도를 효과적으로 향상시키고, 사용자 경험을 향상시키며, 서버 부하를 줄입니다.

Redis 캐시를 사용하면 PHP 배열 페이징 성능을 크게 최적화할 수 있습니다. 이는 다음 단계를 통해 달성할 수 있습니다. Redis 클라이언트를 설치합니다. Redis 서버에 연결합니다. 캐시 데이터를 생성하고 "page:{page_number}" 키를 사용하여 각 데이터 페이지를 Redis 해시에 저장합니다. 캐시에서 데이터를 가져오고 대규모 어레이에서 비용이 많이 드는 작업을 피하세요.

먼저 시스템 언어를 중국어 간체 표시로 설정하고 다시 시작해야 합니다. 물론 이전에 표시 언어를 중국어 간체로 변경했다면 이 단계를 건너뛰어도 됩니다. 다음으로 레지스트리 조작을 시작하여 regedit.exe를 실행하고 왼쪽 탐색바 또는 상단 주소 표시줄의 HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlNlsLanguage로 직접 이동한 후 InstallLanguage 키 값과 Default 키 값을 0804로 수정합니다(영어 en-로 변경하려는 경우). 먼저 시스템 표시 언어를 en-us로 설정하고 시스템을 다시 시작한 다음 모든 항목을 0409로 변경해야 합니다. 이 시점에서 시스템을 다시 시작해야 합니다.

네, Navicat은 사용자가 키를 관리하고, 값을 보고, 명령을 실행하고, 활동을 모니터링하고, 문제를 진단할 수 있는 Redis에 연결할 수 있습니다. Redis에 연결하려면 Navicat에서 "Redis" 연결 유형을 선택하고 서버 세부 정보를 입력하세요.
