服务器高并发（三）
by weswoo

 3、高并发下的数据平安

  多线程写入统一个文件的时刻，会存现“线程平安”的问题(多个线程同时运行统一段代码，若是每次运行效果和单线程运行的效果是一样的，效果和预期相同，就是线程平安的)。若是是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，然则在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中，另有另外一个问题，就是“超发”，若是在这方面控制不慎，会发生发送过多的情形，好比某些电商搞抢购流动，买家乐成拍下后，商家却不认可订单有用，拒绝发货。问题也许并纷歧定是商家奸诈，而是系统手艺层面存在超发风险导致的。   3.1、超发的缘故原由   假设某个抢购场景中，一共只有100个商品，在最后一刻，我们已经消耗了99个商品，仅剩最后一个。这个时刻，系统发来多个并发请求，这批请求读取到的商品余量都是99个，然后都通过了这一个余量判断，最终导致超发。这就导致了并发用户B也“抢购乐成”，多让一小我私人获得了商品。这种场景在高并发的情形下异常容易泛起。   3.2、消极锁思绪   消极锁也就是在修改数据的时刻，接纳锁定状态，排挤外部请求的修改，遇到加锁的状态，就必须守候，虽然上述的方案简直解决了线程平安的问题，然则我们的场景是“高并发”，也就是说会许多这样的修改请求，每个请求都需要守候“锁”，某些线程可能永远都没有时机抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。同时这种请求会许多，瞬间增大系统的平均响应时间，效果是可用毗邻数被耗尽，系统陷入异常。   3.3、FIFO行列思绪   直接将请求放入行列中的，接纳FIFO(First Input First Output，先进先出)，这样的话就不会导致某些请求永远获取不到锁。看到这里是不是有点强行将多线程酿成单线程的感受哈，现在解决了锁的问题，所有请求接纳“先进先出”的行列方式来处置。那么新的问题来了，高并发的场景下，由于请求许多，很可能一瞬间将行列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。或者设计一个极大的内存行列，也是一种方案，系统处置完一个行列内请求的速率基本无法和疯狂涌入行列中的数目相比。也就是说行列内的请求会越积累越多，最终Web系统平均响应时刻照样会大幅下降，系统照样陷入异常。   3.4、乐观锁思绪   乐观锁是相对于“消极锁”接纳更为宽松的加锁机制，多数是接纳带版本号(Version)更新。这个数据所有请求都有资格去修改，但会获得一个该数据的版本号，只有版本号相符的才气更新乐成，其他的返回抢购失败。这样的话我们就不需要思量行列的问题，不外它会增大CPU的盘算开销。然则综合来说，这是一个对照好的解决方案。有许多软件和服务都“乐观锁”功效的支持，通过这个功效可以保证数据的平安。   4、随着互联网的用户越来越多，高并发的场景也变得越来越多，电商秒杀和抢购是两个对照典型的高并发场景，虽然遇到的挑战多，然则我们不怕，由于我们一直在起劲。   以上就是我们关于什么是服务器高并发的先容，希望对人人有所辅助。  

服务器高并发（一）

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