哪些企业必须用网站,网络优化关键词,公众号代运营,手机网站免费制作平台高并发指的是在单位时间内#xff0c;瞬时流量激增#xff0c;系统需要同时处理大量并行的请求或操作。这种情况通常出现在面向大量用户或服务的分布式系统中#xff0c;尤其是当用户请求高度集中时#xff0c;比如促销活动、秒杀活动、注册抢课、热点事件、定时任务调度等…高并发指的是在单位时间内瞬时流量激增系统需要同时处理大量并行的请求或操作。这种情况通常出现在面向大量用户或服务的分布式系统中尤其是当用户请求高度集中时比如促销活动、秒杀活动、注册抢课、热点事件、定时任务调度等。
在高并发发生时系统可能存在以下问题 1.系统性能维度
性能瓶颈高并发可能导致系统资源如CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽达到瓶颈影响整体性能。响应延迟系统处理请求的响应时间可能因并发量增加而延长影响用户体验。系统过载超出系统设计容量的并发请求可能导致系统过载甚至宕机。容错性差在高并发下系统的容错性受到考验单点故障可能导致整个服务不可用。
2.用户行为维度
不可预测性用户行为在高并发期间可能变得难以预测导致难以准确评估系统负载。用户操作冲突大量用户同时进行操作可能导致冲突如抢票、抢单等场景。用户体验下降由于系统响应变慢用户体验可能显著下降。
3.数据处理维度
数据不一致在高并发写入时缺乏合适的锁机制可能导致数据不一致。事务管理困难高并发环境下保持事务的ACID属性变得更加困难。数据库压力高并发可能导致数据库连接数过多查询和事务处理速度下降。
二.策略
为了应对高并发带来的压力在高并发场景下系统设计和优化可以从以下几个维度进行调整
1. 架构设计维度
服务拆分将单体应用拆分成多个微服务实现服务的独立扩展和维护。负载均衡使用硬件或软件负载均衡器如Nginx或HAProxy分配网络流量和请求。无状态设计确保应用服务器无状态可以水平扩展。无状态设计是构建可伸缩、高可用系统的重要原则特别是在高并发场景下。在无状态设计中服务器不会存储任何关于客户端请求的信息每个请求都是独立的不依赖于之前的任何请求。
2. 数据库与存储优化维度
数据库优化对数据库进行定期的维护如优化索引、更新统计信息。缓存应用使用缓存减少数据库访问如Redis进行热点数据缓存。存储优化使用SSD代替HDD提高I/O效率考虑使用分布式存储系统。
3. 缓存策略维度
多级缓存实现应用层、服务层和数据库层的多级缓存机制。缓存淘汰策略合理配置缓存淘汰策略如LRU最近最少使用。热点数据优化对频繁访问的数据进行特殊缓存处理。
4. 代码与应用优化维度
异步处理将非实时性的任务异步化使用消息队列如Kafka或RabbitMQ。代码审查定期进行代码审查优化代码逻辑和结构。资源池使用线程池、数据库连接池等资源池技术提高资源利用效率。
5. 运维与监控维度
实时监控部署实时监控系统如Prometheus或Zabbix监控系统性能指标。日志管理集中管理日志使用ELKElasticsearch, Logstash, Kibana堆栈进行日志分析。自动扩缩容结合云服务提供的自动扩缩容功能根据流量自动调整资源。
通过上述维度的策略实施可以显著提升系统在高并发环境下的性能和稳定性。然而每个系统的具体场景和需求都有所不同因此在实施优化时需要根据实际情况进行定制化的调整。
三.例子
在大学抢课场景课程的人数限制为30个学生系统面临的主要问题包括
高并发处理在抢课开始时系统可能会收到大量并发请求需要设计以承受这种瞬时流量。数据一致性确保在高并发下课程的选课名额不会超卖。公平性确保所有学生在抢课开始时都有机会选到课程。系统稳定性在高负载下系统需要保持稳定避免宕机。
领域模型
Course代表一门课程包含课程ID、课程名称、剩余名额等属性。Student代表学生包含学生ID、姓名等属性。Enrollment代表选课记录包含学生ID、课程ID、选课时间等信息。
实现逻辑
初始化课程在系统中预先定义好每门课程的信息包括课程ID、课程名称、容量等。发布课程将课程信息发布到选课系统中学生可以查看到可选用课的列表。学生选课学生发送选课请求到系统。获取分布式锁系统尝试获取对应课程的分布式锁确保同时只有一个请求能修改名额。检查名额检查Redis中该课程的剩余名额是否大于0。更新名额如果名额足够更新Redis中该课程的剩余名额并记录选课信息到数据库。释放锁完成名额更新后释放分布式锁。返回结果向学生返回选课成功或失败的结果。
Demo
以下是使用Spring Boot和Redis实现大学抢课逻辑的示例代码
CourseController.java - REST 控制器用于处理课程注册请求
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;RestController
RequestMapping(/api/courses) // 定义API的基础路由
public class CourseController {Autowiredprivate CourseService courseService; // 注入课程服务类PostMapping(/{courseId}/enroll) // 定义POST请求用于抢课操作public ResponseEntity? enrollStudent(PathVariable(courseId) String courseId, // 课程ID作为路径参数RequestParam(studentId) String studentId) { // 学生ID作为请求参数boolean result courseService.enroll(courseId, studentId); // 调用服务类的方法进行抢课if (result) {return ResponseEntity.ok(Enrollment successful!); // 如果成功返回成功响应} else {return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE).body(Course is full.); // 如果失败返回服务不可用响应}}
}CourseService.java - 服务类使用Redis进行分布式锁控制
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;Service
public class CourseService {Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate; // 注入Redis字符串模板类Autowiredprivate EnrollmentRepository enrollmentRepository; // 注入选课记录的持久层接口private static final String LOCK_SCRIPT // 定义Lua脚本用于获取锁if redis.call(set, KEYS[1], ARGV[1], NX, PX, ARGV[2]) 1 then return 1 else return 0 end;public boolean enroll(String courseId, String studentId) {String lockKey course: courseId :lock; // 定义锁的keyString studentKey course: courseId :student: studentId; // 定义学生的key// 使用Redis的Lua脚本原子地尝试获取锁使用随机值和1000ms超时Boolean acquiredLock redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript(LOCK_SCRIPT),Collections.singletonList(lockKey),studentId,String.valueOf(1000L));if (Boolean.TRUE.equals(acquiredLock)) {try {// 检查学生是否已经选过这门课程if (redisTemplate.opsForSet().isMember(studentKey, studentId)) {return false;}// 检查剩余座位数Integer remainingSeats redisTemplate.opsForValue().increment(course: courseId :seats, -1);if (remainingSeats 0) {// 选课成功将学生添加到选课集合中redisTemplate.opsForSet().add(studentKey, studentId);// 保存选课记录Enrollment enrollment new Enrollment(studentId, courseId);enrollmentRepository.save(enrollment);return true;} else {// 恢复座位数因为课程已满redisTemplate.opsForValue().increment(course: courseId :seats, 1);return false;}} finally {// 总是在finally块中释放锁以防止锁泄露redisTemplate.delete(lockKey);}} else {return false;}}
}EnrollmentRepository.java - 持久层接口用于管理选课记录
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;public interface EnrollmentRepository extends JpaRepositoryEnrollment, Long {// JPA/JDBC方法用于管理选课记录
}在CourseService中我们使用Lua脚本来尝试获取课程的锁。如果锁被成功获取acquiredLock为true我们进一步检查学生是否已经选过这门课程。如果没有我们减少座位数并且如果座位仍然可用我们将学生添加到选课集合中并保存选课记录。如果课程已满或者学生已经选过这门课程我们释放锁并返回false。
请注意上述代码知识一个思路演示在生产系统中还需要处理各种边缘情况和潜在的异常。可能还需要适当配置StringRedisTemplate和EnrollmentRepository包括在Spring Boot应用程序中设置必要的依赖和注解。 此外用于锁定和跟踪学生请求的Redis键需要精心设计以避免冲突并确保它们可以被轻松管理和在不再使用后清理。
