随笔分类 - 高并发解决方案
大流量，高并发解决方案
摘要：秒杀会产生一个瞬间的高并发，使用数据库会增加数据库的访问压力，也会降低访问速度，所以我们应该使用缓存，来降低数据库的访问压力； 可以看出这里的操作和原来的下单是不一样的：产生的秒杀预订单不会马上写入数据库，会先写入缓存，等用户支付成功时，修改状态，写入数据库。 假设num是存储在数据库中的字段，保存
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摘要：1. 说到高可用的话要提一下redis，用过的都知道redis是一个具备数据库特征的nosql，正好弥补了PHP的瓶颈，个人认为PHP的 瓶颈在于数据库，像Apache和Nginx的高级web服务器在承受并发量上面都各有千秋，apache的最大承受并发数可以到三四千个，nginx要是它的10倍。 但
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摘要：有一个场景，商品A预售量1000件，早上10点准时开抢，10W个人一起来抢，在正式开始之后，我们将面对两个问题1 大批的数据库请求和大量的订单创建，数据库压力巨大，有可能宕机2 商品可能出现超卖的情况解决方案如下： 这里我们先看商品超卖的问题最原始的下单流程无非就是： 判断商品库存是否足够 -> 足
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摘要：大家都知道在天猫、京东、苏宁等等电商网站上有很多秒杀活动，例如在某一个时刻抢购一个原价1999现在秒杀价只要999的手机时，会迎来一个用户请求的高峰期，会有几十万几百万的并发量，来抢这个手机，在高并发的情形下会对数据库服务器或者是文件服务器应用服务器造成巨大的压力，严重时说不定就宕机了。 另一个问题
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摘要：在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。有时候网页打开速度太慢，除了优化代码以外，可从以下5个进行优化： 1、流量优化 防盗链处理(去除恶意请求) 2、前端优化 (1) 减少HTTP请求[将css,js等合并] (2) 添加异步请求(先不将所有数据都展示
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摘要：一 前言 中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。 垂直拆分 比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用户库。 水平拆分 是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分 上图中订单数据达到了40
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摘要：网站性能优化对于大型网站来说非常重要，一个网站的访问打开速度影响着用户体验度，网站访问速度慢会造成高跳出率，小网站很好解决，那对于大型网站由于栏目多，图片和图像都比较庞大，那该怎么进行整体性能优化呢？ 1. HTML静态化 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
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