Java实现高并发秒杀的几种方式
作者:fking86
高并发场景在现场的日常工作中很常见,本文主要介绍了Java实现高并发秒杀的几种方式,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
引言
高并发场景在现场的日常工作中很常见,特别是在互联网公司中,这篇文章就来介绍如何实现高并发秒杀的几种方式。
实现方式
1.缓存
使用缓存可以减少数据库的访问量,提高系统吞吐量。可以缓存热点数据、查询结果等。
@Cacheable(value = "goods", key = "#goodsId") public Goods getGoods(Integer goodsId) { // 查询数据库 }
2.前端实现方式
通过前端 JS 代码限制用户请求频率,避免过大流量涌入,导致系统崩溃。比如可以实现每秒钟限制请求次数等。
var requestTimes = 0; var lastRequestTime = 0; function requestSecKill() { var now = new Date(); if (now - lastRequestTime < 1000 && requestTimes > 5) { alert('请求过于频繁,请稍后再试!'); return; } lastRequestTime = now; requestTimes++; // 发送秒杀请求 }
3.队列削峰
当请求流量超过系统容量时,暂存多余请求到消息队列,然后逐渐削峰处理。比如定时从队列中取出一定数量请求处理。
BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<>(1000); public void addTask(Runnable task) { boolean offered = queue.offer(task); if (!offered) { // 队列满了,请求太多,返回限流提示 } } public void handleTasks() { Runnable task = queue.poll(); if (task != null) { executor.execute(task); } }
4.限流
使用令牌桶或者漏桶算法根据系统容量限制请求通过速率。超过速率的请求被拒绝或进入队列等待。
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10); // 每秒不超过10个请求 if (rateLimiter.tryAcquire()) { // 请求通过 } else { // 请求超过限流频率 }
5.数据库读写分离
将数据库分成主库和从库,秒杀相关读操作从从库读取,防止主库压力过大。
@Autowired private GoodsRepository goodsRepository; public Goods getGoods(Integer goodsId) { // 读取从库 return goodsRepository.read(goodsId); } public void reduceStock(Integer goodsId) { // 写入主库 goodsRepository.write(goodsId); }
6.缓存失效时间
可以根据系统负载动态调整缓存失效时间,在高流量期间缩短失效时间,避免缓存相同数据长时间。
@Cacheable(value = "goods", key = "#goodsId", expire = "#expireTime") public Goods getGoods(Integer goodsId, Integer expireTime) { // 查询数据库 } // 调整失效时间 cacheManager.setCacheExpired(cacheName, expireTime);
7.版本控制
对缓存或商品数据设置版本号,当数据修改时版本号递增。请求带上版本号,如果缓存版本低,则从数据库重新加载数据。可以确保用户获取最新数据。
后端:
@Cacheable(value = "goods", key = "#goodsId + #version") public Goods getGoods(Integer goodsId, Integer version) { // 查询数据库,带版本号校验 } public void updateGoods(Integer goodsId, Integer version) { goods.setVersion(version + 1); // 更新数据库 }
前端:
$.get("/goods/" + goodsId + "?v=" + version, function(data) { // 处理返回结果 });
总结
如果要完美解决高并发场景,需要 从缓存、限流、消息队列、数据库扩展多方面考虑,而不仅仅是一两个技术就可以。还需要注意系统的稳定性、扩展性,要足够灵活与健壮。
到此这篇关于Java实现高并发秒杀的几种方式的文章就介绍到这了,更多相关Java 高并发秒杀内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!