php秒杀高并发解决方案(php解决高并发)

大家好，今天来为大家分享php秒杀高并发解决方案的一些知识点，和php解决高并发的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

淘宝双11超级秒杀怎么秒

无法秒杀由于淘宝双11超级秒杀是通过高并发来实现，大量用户同时访问同一商品，服务器无法支撑，导致秒杀失败。除此之外，网购需要考虑到支付流程、商品库存、物流配送等多方面的因素，仅仅通过技巧是难以秒杀成功的。建议购物者可以提前选好想要购买的商品，加入购物车做好准备，参加活动时可以第一时间购买，增大成功的概率。另外也可以关注商家的优惠活动，选择其他的购物方式和时间，避免盲目参加秒杀活动。

如何有效处理数据并发操作问题

想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。

什么是数据并发操作呢？

就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。

在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。

针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？

第一种方案、数据库锁

从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。

这四种隔离级别分别是：

读未提交（ReadUncommitted）读提交（ReadCommitted）可重复读（RepeatedRead）串行化（Serializable）

当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？

脏读（dirtyread）

当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。

不可重复读（unrepeatableread）

一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。

例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。

幻读（phantomproblem）

一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。

例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。

那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？

“读未提（ReadUncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。

“读提交（ReadCommitted）”能预防啥？使用“快照读（SnapshotRead）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。

“可重复读（RepeatedRed）”能预防啥？使用“快照读（SnapshotRead）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。

“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。

好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。

因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。

最有效的一种方式就是：缓存

想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。

还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。

当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。

当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。

那么，读写分离就是另一种有效的方式了

当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。

我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。

当然，提高数据并发能力的方法还有很多，也还有很多可以研究的技术，我们可以一起共同讨论，共同进步。

支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构

以mysql为列：

1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。

2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。

3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热数据分离，拿订单来说，已送达订单，主要的业务场景就是查询，越往前的数据查询的概率就越低。这就是冷数据。正在交易的订单就是热数据，需要时时查询和更新。对于冷数据，可以放到redis缓存。这样会增加查询效率。

4：数据表设计，充分利用索引查询。业务sql避免返回无用的行和列，禁止使用select*查询，查询的时候加limit，尽可能返回满足要求的行。对于复杂的sql，考虑拆分sql，拆分sql有一个好处，重复查询的sql，第二次查询会放到mysql的缓冲区，避免重复操作磁盘，提高访问的性能。

5：分库分表。比如业务数据按月分等。一定程度缓解增删改查的压力。

希望对你有一定的帮助。谢谢。

阿里黑科技双十一亿级并发下电商秒杀系统高并发如何防止库存超卖

具体的技术细节很难三言两语讲清楚，不过刚巧阿里巴巴CEO逍遥子在清华大学做分享，提到了双11遇到的最大一次挑战。

逍遥子称当时是午夜惊魂。因为库存系统出现了问题，这将导致的问题很严重，比如消费者买的货号、颜色不一致，同时还会出现超卖现象。

不过阿里巴巴技术团队加班一夜，解决了这个问题。但逍遥子现在回顾当时，觉得双11其实不仅仅是线上的事情，他关系到线下供应链、物流以及金融问题。而双11到现在，几乎没有超卖现象，这也是平台背后默默努力的结果。

所以回到这个高并发的问题，可以联系一下云服务。以现在阿里的云服务储备力量，完全可以也有足够的服务器可以调配来支持双11。但以前，没有把云服务开放向社会，或者没有这么多云客户时，想扩容只能自己承担成本，双11一过，很多服务器就要闲置，资源大大浪费。

秒杀系统如何防止超卖

秒杀系统防止超卖的方法有以下几种：

1.限流措施：秒杀系统可以设置一个限制每秒钟可处理的请求数量，避免系统被大量请求压垮。这可以通过设置一个队列或者令牌桶算法来实现，确保系统能够在处理请求的同时保持稳定。

2.库存控制：系统需要在秒杀开始前将商品的库存数量进行准确记录，并在每次有用户成功秒杀后减少库存数量。在处理请求时，系统需要判断当前库存数量是否足够，如果不足则返回秒杀失败的信息，避免超卖。

3.幂等性处理：为了防止用户重复秒杀同一个商品，系统可以使用幂等性处理来确保只有第一次秒杀请求会被处理，后续的重复请求会被忽略。可以通过给每个请求分配一个唯一的标识符，并在处理请求前先检查该标识符是否已经存在来实现幂等性。

4.用户限制：为了防止恶意用户通过多次请求来抢购大量商品，系统可以限制每个用户在一段时间内只能进行一次秒杀操作。可以通过IP地址、手机号码等唯一标识符来进行用户限制。

5.异步处理：秒杀系统可以使用异步处理的方式来提高系统的并发处理能力。当用户发起秒杀请求后，系统可以先返回一个秒杀成功的响应，然后将秒杀请求放入消息队列中，由后台异步进行处理。这样可以有效避免因为请求过多而导致系统崩溃或处理缓慢。

以上是一些常见的防止超卖的方法，不同的系统可能会采用不同的组合方式来进行防护。在设计和实现秒杀系统时，需要综合考虑系统的性能、并发能力和安全性等因素，确保系统能够稳定可靠地进行秒杀活动。

作为开发，项目中接触不到多线程和高并发，我该怎么去掌握

这算什么痛点？接触不到说明业务中用不到，技术是为业务服务的，用不到就没必要学。

计算机理科类不是背书，学以致用，用不到就是浪费时间去学很快就忘了。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的php秒杀高并发解决方案和php解决高并发问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！