高并發(fā) 搶購 超發(fā)SEARCH AGGREGATION
回答:所謂并發(fā)，從概念可以看出其并不是并行，在用戶的角度來看有一種同時(shí)執(zhí)行的錯(cuò)覺，但在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部確實(shí)串行的，或者說在某種粒度是串行的。以更新表中某一行數(shù)據(jù)為例，在更新時(shí)會(huì)對改行數(shù)據(jù)加鎖，避免其它進(jìn)程對該行的訪問，從而避免數(shù)據(jù)沖突。除此以外，還有其它各種鎖來適應(yīng)不同的場景。所以，我們所謂的并發(fā)場景下，并不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)問題。
shaonbean
|
966人閱讀
回答:以mysql為列：1：支撐高并發(fā)系統(tǒng)，一定會(huì)涉及事務(wù)，所以數(shù)據(jù)庫引擎必選innodb，innodb支持事務(wù)，事務(wù)級別根據(jù)業(yè)務(wù)而定，如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性要求很高，事務(wù)就開啟序列化級別，這樣就完全隔離事務(wù)，但是會(huì)導(dǎo)致鎖資源競爭加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫分離，數(shù)據(jù)庫分成主庫和從庫，主庫負(fù)責(zé)寫數(shù)據(jù)，叢庫負(fù)責(zé)讀數(shù)據(jù)。注意主從數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性問題。3：冷熱數(shù)據(jù)分離，美團(tuán)，餓了么部分設(shè)計(jì)采用冷熱...
Vultr
|
1245人閱讀
回答:1、這個(gè)題目問得不那么準(zhǔn)確，你必須要精準(zhǔn)計(jì)算出每秒查詢時(shí)間（QPS）和事務(wù)時(shí)間（TPS），好比你感冒了，你說要配什么藥，醫(yī)生只能憑經(jīng)驗(yàn)，你如果去抽象化驗(yàn)，知道是病毒還是細(xì)菌感染，數(shù)量是多少后，才能進(jìn)一步診斷和配置服務(wù)器硬件。2、接下來，你要了解常用發(fā)中間件和數(shù)據(jù)庫的極限并發(fā)量。比如redis一般是11w左右（純粹內(nèi)存讀寫）、mysql每秒寫8w左右，讀10來萬（單表，多表就不一定，得看SQL的寫法...
tuniutech
|
4357人閱讀
...標(biāo)的物表 target_tbl(id,name,total_number,available_number,froze_number)搶購交易表trade_order_tbl(order_id,target_tbl_id,state,trade_number,user_id)target_tbl描述了搶購的目標(biāo)物件信息：名字，總數(shù)量，可用數(shù)量，凍結(jié)數(shù)量。trade_order_tbl描述了用...
...將其 除100，這樣就將其精確到小數(shù)點(diǎn)后兩位。 難點(diǎn)2：高并發(fā)時(shí)對服務(wù)器的訪問壓力類似搶紅包、1元搶購，秒殺等業(yè)務(wù)場景都是在同一時(shí)間大量請求堆積到服務(wù)器，從而導(dǎo)致服務(wù)器資源緊張，程序處理不過來。那么我們要做的...
...將其 除100，這樣就將其精確到小數(shù)點(diǎn)后兩位。 難點(diǎn)2：高并發(fā)時(shí)對服務(wù)器的訪問壓力類似搶紅包、1元搶購，秒殺等業(yè)務(wù)場景都是在同一時(shí)間大量請求堆積到服務(wù)器，從而導(dǎo)致服務(wù)器資源緊張，程序處理不過來。那么我們要做的...
...將其 除100，這樣就將其精確到小數(shù)點(diǎn)后兩位。 難點(diǎn)2：高并發(fā)時(shí)對服務(wù)器的訪問壓力類似搶紅包、1元搶購，秒殺等業(yè)務(wù)場景都是在同一時(shí)間大量請求堆積到服務(wù)器，從而導(dǎo)致服務(wù)器資源緊張，程序處理不過來。那么我們要做的...
...話不多說，首先分享一個(gè)業(yè)務(wù)場景-搶購。一個(gè)典型的高并發(fā)問題，所需的最關(guān)鍵字段就是庫存，在高并發(fā)的情況下每次都去數(shù)據(jù)庫查詢顯然是不合適的，因此把庫存信息存入Redis中，利用redis的鎖機(jī)制來控制并發(fā)訪問，是一個(gè)不...
...類似，瞬時(shí)流量更甚。 主要需要解決的問題有兩個(gè)： 高并發(fā)對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的壓力 競爭狀態(tài)下如何解決庫存的正確減少（超賣問題） ????對于第一個(gè)問題，已經(jīng)很容易想到用緩存來處理搶購，避免直接操作數(shù)據(jù)庫，例如使用R...
...數(shù)據(jù)庫更新同一個(gè)商品庫存，需對同一行記錄加鎖，隨著并發(fā)的壓力逐漸增大，數(shù)據(jù)庫更新的性能是逐漸下降的。從而引起提供庫存service的應(yīng)用服務(wù)性能下降，連鎖的影響到下單service的性能，最終反饋到消費(fèi)者的可能就是整個(gè)...
...數(shù)據(jù)庫更新同一個(gè)商品庫存，需對同一行記錄加鎖，隨著并發(fā)的壓力逐漸增大，數(shù)據(jù)庫更新的性能是逐漸下降的。從而引起提供庫存service的應(yīng)用服務(wù)性能下降，連鎖的影響到下單service的性能，最終反饋到消費(fèi)者的可能就是整個(gè)...
...數(shù)據(jù)庫更新同一個(gè)商品庫存，需對同一行記錄加鎖，隨著并發(fā)的壓力逐漸增大，數(shù)據(jù)庫更新的性能是逐漸下降的。從而引起提供庫存service的應(yīng)用服務(wù)性能下降，連鎖的影響到下單service的性能，最終反饋到消費(fèi)者的可能就是整個(gè)...
...件，如果直接在網(wǎng)頁觸發(fā)執(zhí)行發(fā)送，程序會(huì)出現(xiàn)超時(shí) 高并發(fā)場景，當(dāng)某個(gè)時(shí)刻請求瞬間增加時(shí)，可以把請求寫入到隊(duì)列，后臺在去處理這些請求 搶購場景，先入先出的模式 redis & redis-cluster redis在年初發(fā)布了3.0.0,官方支持了redi...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
宋華
阿羅
ernest
