redis事物更新慢，redis 更新数据库

如何解决秒杀的性能问题和超卖的讨论_MySQL

1、我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。

2、如果出现“超卖”现象，伊衫风尚的商品没有办法满足给每个人，所以买家们可以申请退货，把自己的钱收回来即可。

3、Write-Through 直写模式适合写操作较多，并且对一致性要求较高的场景，在应用 Write-Through 模式时，也需要通过一定的补偿机制来解决它的问题。

4、使用MySQL乐观锁解决超卖问题 在秒杀系统设计中，超卖是一个经典、常见的问题，任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难点。

5、很多技术问题，从基础理论的角度去看，其实真的不难，只要你能定位到相关的技术点，困难点，知识点，就很容易进行快速解决。解决的终极办法就是从理论上彻底解决，做到知行统一。 讨论法。 三人行，必有我师。

相关问答

Q1: redis阻塞了怎么办

1、建议在设置过期时间时使用 Expire 而非 Expireat，或者使用 Expireat 时自己给入一个随机量，让过期时间离散开。当 Redis 可支配的内存空间不足时，会进行内存逐出操作。尽管可以配置策略，但是逐出时CPU会hang住。

2、搭建Redis集群的过程中，执行到cluster create ip：port ... 的时候，发现程序在阻塞，显示：Waiting for the cluster to join 的字样，然后就无休无尽的等待...根据字样的提示，在等待集群的创建。

3、常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。

4、发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。同时，单线程的天性决定，高并发对同一个键的操作会排队处理，如果并发量很大，可能造成后来的请求超时。

5、Redis 常见的性能问题和解决方法 Master写内存快照 save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

Q2: 接口添加redis缓存之后并发还是很低

1、如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

2、可以 redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。

3、原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。

4、如果使用Redis缓存和亚马逊ElastiCache，那么就可以从AWS管理控制台启动一个集群。除了设置Redis服务外，还需要修改应用程 序代码以便于能够使用缓存。

5、Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。

6、其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题分析：这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业，很难碰到这个问题。

Q3: 我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

1、新建一个文本文件，包含redis命令 SET Key0 Value0 SET Key1 Value1 ...SET KeyN ValueN 如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以 将这些命令转化成Redis Protocol。

2、我们先做个试验看看 rename 的问题。

3、所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。3）CPU消耗采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。

4、Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。Redis Cluster可以说是服务端Sharding分片技术的体现，即将键值按照一定算法合理分配到各个实例分片上，同时各个实例节点协调沟通，共同对外承担一致服务。

5、以Java语言为例，简单说一下，除了一些公司自主开发的集群外。

6、解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

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