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Kafka使用之消息堆积
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第2天,点击查看活动详情 在日常工作中,你是否有偶尔出现的消息堆积而不知所措,今天我们就消息堆积的问题讨论一下。 MQ消息堆积,Br
由浅入深的介绍扣减业务中的一些高并发构建方案(中)
在上一讲介绍了采用数据库的扣减实现方案,如果以常规的机器或者 Docker 来进行评估,此方案将来实现单机级的 TPS。 这一讲我将由浅入深的介绍如何基于缓存来实现单机万级这些并发扣减目标。
面试官让我设计一个基于分布式锁的库存超卖方案,并发量很高的那种!
假如下单时,用分布式锁来防止库存超卖,但是是每秒上千订单的高并发场景,如何对分布式锁进行高并发优化来应对这个场景?
基于MySQL 和 Redis 扣减库存的方法
介绍了扣减库存的几种方式:基于MySQL的行锁 + CAS 扣减库存,基于 Redis 的 decrement,lua,分布式锁的方式扣减库存。
Redis 如何实现库存扣减操作
在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作,比如电商系统中的商品库存,抽奖系统中的奖品库存等。 解决方案 使用mysql数据库,使用一个字段来存储库存,每次扣减库存去更新这个字段。 还是使用数据库,
如何使用Redis实现电商系统的库存扣减?
在日常开发中有很多地方都有类似扣减库存的操作,比如电商系统中的商品库存,抽奖系统中的奖品库存等。 解决方案 使用mysql数据库,使用一个字段来存储库存,每次扣减库存去更新这个字段。 还是使用数据库,
消息队列产生严重消息堆积怎么处理?
1. 为什么产生消息堆积? 大多是因为 Consumer 出问题了,没有及时发现,或者故障恢复需要较长的时间,导致大量消息积压在 MQ 中。 2. 消息堆积会有什么后果呢? 2.1 消息被丢弃 例如
如何设计一个微博feed流
微博feed流应该如何设计;推模式和拉模式都存在什么问题;在业务场景如何进行选择;针对以上问题尝试进行设计分析
分布式任务调度:你知道和不知道的事
导语 对于定时任务大家应该都不会陌生,从骨灰级别的Crontab到Spring Task,从QuartZ到xxl-job,随着业务场景越来越多样复杂,定时任务框架也在不断的升级进化。 那么今天就来跟大
常用的分布式事务解决方案
事务由一组操作构成,我们希望这组操作能够全部正确执行,如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误,那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作,要么全都正确执行,要么全都不要执行。 说到事务,就不得不提一下事务著名的四大特性。 原子性要求,事务是一个不可分割的执行…