服務器高并發(fā)（三）
- 作者：新網(wǎng)
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- 2018-05-10 17:51:26
多線程寫入同一個文件的時候，會存現(xiàn)“線程安全”的問題（多個線程同時運行同一段代碼，如果每次運行結(jié)果和單線程運行的結(jié)果是一樣的，結(jié)果和預期相同，就是線程安全的）。如果是MySQL數(shù)據(jù)庫，可以使用它自帶的鎖機制很好的解決問題，但是在大規(guī)模并發(fā)的場景中，是不推薦使用MySQL的。秒殺和搶購的場景中，還有另外一個問題，就是“超發(fā)”，如果在這方面控制不慎，會產(chǎn)生發(fā)送過多的情況，比如某些電商搞搶購活動，買家成功拍下后，商家卻不承認訂單有效，拒絕發(fā)貨。問題也許并不一定是商家奸詐，而是系統(tǒng)技術(shù)層面存在超發(fā)風險導致的。
3、高并發(fā)下的數(shù)據(jù)安全
多線程寫入同一個文件的時候，會存現(xiàn)“線程安全”的問題(多個線程同時運行同一段代碼，如果每次運行結(jié)果和單線程運行的結(jié)果是一樣的，結(jié)果和預期相同，就是線程安全的)。如果是MySQL數(shù)據(jù)庫，可以使用它自帶的鎖機制很好的解決問題，但是在大規(guī)模并發(fā)的場景中，是不推薦使用MySQL的。秒殺和搶購的場景中，還有另外一個問題，就是“超發(fā)”，如果在這方面控制不慎，會產(chǎn)生發(fā)送過多的情況，比如某些
電商搞搶購活動，買家成功拍下后，商家卻不承認訂單有效，拒絕發(fā)貨。問題也許并不一定是商家奸詐，而是系統(tǒng)技術(shù)層面存在超發(fā)風險導致的。
3.1、超發(fā)的原因
假設某個搶購場景中，一共只有100個商品，在最后一刻，我們已經(jīng)消耗了99個商品，僅剩最后一個。這個時候，系統(tǒng)發(fā)來多個并發(fā)請求，這批請求讀取到的商品余量都是99個，然后都通過了這一個余量判斷，最終導致超發(fā)。這就導致了并發(fā)用戶B也“搶購成功”，多讓一個人獲得了商品。這種場景在高并發(fā)的情況下非常容易出現(xiàn)。
3.2、悲觀鎖思路
悲觀鎖也就是在修改數(shù)據(jù)的時候，采用鎖定狀態(tài)，排斥外部請求的修改，遇到加鎖的狀態(tài)，就必須等待，雖然上述的方案的確解決了線程安全的問題，但是我們的場景是“高并發(fā)”，也就是說會很多這樣的修改請求，每個請求都需要等待“鎖”，某些線程可能永遠都沒有機會搶到這個“鎖”，這種請求就會死在那里。同時這種請求會很多，瞬間增大系統(tǒng)的平均響應時間，結(jié)果是可用連接數(shù)被耗盡，系統(tǒng)陷入異常。
3.3、FIFO隊列思路
直接將請求放入隊列中的，采用FIFO(First Input First Output，先進先出)，這樣的話就不會導致某些請求永遠獲取不到鎖?？吹竭@里是不是有點強行將多線程變成單線程的感覺哈，現(xiàn)在解決了鎖的問題，全部請求采用“先進先出”的隊列方式來處理。那么新的問題來了，高并發(fā)的場景下，因為請求很多，很可能一瞬間將隊列內(nèi)存“撐爆”，然后系統(tǒng)又陷入到了異常狀態(tài)?；蛘咴O計一個極大的內(nèi)存隊列，也是一種方案，系統(tǒng)處理完一個隊列內(nèi)請求的速度根本無法和瘋狂涌入隊列中的數(shù)目相比。也就是說隊列內(nèi)的請求會越積累越多，最終Web系統(tǒng)平均響應時候還是會大幅下降，系統(tǒng)還是陷入異常。
3.4、樂觀鎖思路
樂觀鎖是相對于“悲觀鎖”采用更為寬松的加鎖機制，大都是采用帶版本號(Version)更新。這個數(shù)據(jù)所有請求都有資格去修改，但會獲得一個該數(shù)據(jù)的版本號，只有版本號符合的才能更新成功，其他的返回搶購失敗。這樣的話我們就不需要考慮隊列的問題，不過它會增大CPU的計算開銷。但是綜合來說，這是一個比較好的
解決方案。有很多軟件和服務都“樂觀鎖”功能的支持，通過這個功能可以保證數(shù)據(jù)的安全。
4、隨著
互聯(lián)網(wǎng)的用戶越來越多，高并發(fā)的場景也變得越來越多，電商秒殺和搶購是兩個比較典型的高并發(fā)場景，雖然遇到的挑戰(zhàn)多，但是我們不怕，因為我們一直在努力。
以上就是我們關(guān)于什么是
服務器高并發(fā)的介紹，希望對大家有所幫助。
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