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大流量和高并发的常规应对手段
扩容、动静分离、缓存、服务降级和限流。
限流的常用算法和实践思路
抢购商品高并发读需求
对于一件抢购商品的流量来说,因为key是同一个,所以流量必然会都引入到同一个redis缓存节点中,这时就容易出现单点故障。因此有下面两种解决方式:
1. 在每个master节点都挂slave从节点,当主节点挂了可以自动顶上。
2. 多级Cache方案,多用LocalCache来过滤掉一部分流量。
- 本地缓存一般只缓存一些热点商品数据,缓存内容一般是商品详情和商品库存。
- 本地缓存跟分布式缓存的同步一般有两种方式:一种是定时主动拉取更新策略。这种会存在一定时间的不一致,要视业务情况而定,例如库存,暂时的不一致导致超卖,单到真正下单的时候还会再进行库存的判断,所以影响较小,可以接受。这种方式要注意关掉缓存的定时失效,防止当用户流量突然过大,都到分布式缓存中拉取数据;第二种方式是每次商品更新,都发布一个消息,订阅此消息的节点监听到后再更新本地缓存的内容。
实时热点自动发现方案
可以将交易系统产生的相关数据,以及在上游系统中埋点上报的相关数据异步写入日志系统中,然后通过实时热点自动发现平台对收集到的日志数据做调用次数统计和热点分析。数据符合热点条件后,就立即通知交易系统做好热点保护。
redis使用watch命令实现高并发抢购需求
缓存雪崩,缓存穿透,缓存并发,缓存预热,缓存算法
协程(纤程)Fiber
ForkJoinPool线程池
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