C#系列-C#实现秒杀功能(14)
在C#中实现商品秒杀功能,通常需要考虑并发控制、数据库事务、缓存策略、限流措施等多个方面。下面是一个简单的示例,演示了如何使用C#和数据库来实现一个基本的商品秒杀功能。
首先,假设你有一个商品表(Product)和一个用户表(User),以及一个秒杀记录表(SeckillRecord)。
- 商品表(Product):
- ProductId(商品ID)
- ProductName(商品名称)
- Stock(库存数量)
- SeckillPrice(秒杀价格)
- 用户表(User):
- UserId(用户ID)
- UserName(用户名)
- ...
- 秒杀记录表(SeckillRecord):
- RecordId(记录ID)
- UserId(用户ID)
- ProductId(商品ID)
- SeckillTime(秒杀时间)
接下来,我们来实现秒杀接口。在这个示例中,我们假设每次秒杀只允许一个用户成功,即库存减一。
csharp代码
using System; | |
using System.Data; | |
using System.Data.SqlClient; | |
public class SeckillService | |
{ | |
private string _connectionString; // 数据库连接字符串 | |
public SeckillService(string connectionString) | |
{ | |
_connectionString = connectionString; | |
} | |
public bool TrySeckill(int productId, int userId) | |
{ | |
using (SqlConnection connection = new SqlConnection(_connectionString)) | |
{ | |
connection.Open(); | |
// 开启事务 | |
using (SqlTransaction transaction = connection.BeginTransaction()) | |
{ | |
try | |
{ | |
// 检查库存是否大于0 | |
string checkStockSql = "SELECT Stock FROM Product WHERE ProductId = @ProductId"; | |
using (SqlCommand checkStockCommand = new SqlCommand(checkStockSql, connection, transaction)) | |
{ | |
checkStockCommand.Parameters.AddWithValue("@ProductId", productId); | |
int stock = (int)checkStockCommand.ExecuteScalar(); | |
if (stock <= 0) | |
{ | |
// 库存不足,秒杀失败 | |
return false; | |
} | |
// 减少库存并插入秒杀记录 | |
string decreaseStockAndInsertRecordSql = @" | |
BEGIN TRANSACTION; | |
UPDATE Product SET Stock = Stock - 1 WHERE ProductId = @ProductId; | |
INSERT INTO SeckillRecord (UserId, ProductId, SeckillTime) VALUES (@UserId, @ProductId, GETDATE()); | |
COMMIT;"; | |
using (SqlCommand command = new SqlCommand(decreaseStockAndInsertRecordSql, connection, transaction)) | |
{ | |
command.Parameters.AddWithValue("@ProductId", productId); | |
command.Parameters.AddWithValue("@UserId", userId); | |
int rowsAffected = command.ExecuteNonQuery(); | |
if (rowsAffected > 0) | |
{ | |
// 秒杀成功,提交事务 | |
transaction.Commit(); | |
return true; | |
} | |
else | |
{ | |
// 秒杀失败,回滚事务 | |
transaction.Rollback(); | |
return false; | |
} | |
} | |
} | |
} | |
catch (Exception ex) | |
{ | |
// 异常处理,回滚事务 | |
transaction.Rollback(); | |
Console.WriteLine("Seckill failed: " + ex.Message); | |
return false; | |
} | |
} | |
} | |
} | |
} |
这个示例中,TrySeckill 方法接受商品ID和用户ID作为参数,并尝试执行秒杀操作。它首先检查库存是否大于0,如果库存不足则直接返回失败。然后,它在一个事务中执行减少库存和插入秒杀记录的操作。如果操作成功,则提交事务并返回成功;否则,回滚事务并返回失败。
请注意,这只是一个简单的示例,实际的秒杀系统需要更多的考虑和优化,例如使用分布式锁来避免超卖、使用消息队列来异步处理秒杀请求、使用缓存来提高性能等。此外,还需要考虑安全性、公平性、用户体验等方面的因素。
对于实现一个更好的数据库解决方案来满足秒杀需求,你可以考虑以下一些策略和技术:
- 使用高性能数据库:
- 选择专为高并发、低延迟设计的数据库,如Redis、Memcached或专门的分布式数据库。
- Redis是一个内存数据库,支持原子操作、丰富的数据结构、发布/订阅模型、事务和脚本,非常适合作为秒杀系统的缓存层。
- 库存预热:
- 在秒杀开始前,将部分或全部商品的库存预加载到Redis等缓存中,减少直接对数据库的访问压力。
- 库存扣减的乐观锁:
- 利用数据库的版本控制或者Redis的原子操作来保证并发安全扣减库存。
- 当用户发起秒杀请求时,先检查库存是否足够,并尝试原子性地扣减库存。
- 使用分布式锁:
- 在扣减库存时,使用分布式锁(如Redis的RedLock算法)来确保同一时间只有一个用户能够成功秒杀。
- 消息队列:
- 将秒杀请求放入消息队列(如RabbitMQ、Kafka)中,后端服务异步处理这些请求,实现请求和响应的解耦。
- 这样可以缓解秒杀瞬间的流量压力,同时保证系统的稳定性。
- 限流与降级:
- 使用令牌桶、漏桶等算法对秒杀请求进行限流,防止系统过载。
- 在系统压力过大时,通过降级策略保护核心资源,如关闭秒杀功能或返回默认结果。
- 数据库优化:
- 对数据库进行垂直和水平拆分,提高并发处理能力。
- 使用数据库连接池来管理数据库连接,避免频繁建立和关闭连接造成的性能损耗。
- 热点数据优化:
- 使用数据库的分片技术,将热点数据(如热门商品)分散到不同的数据库节点上,避免单点压力过大。
- 回滚机制:
- 秒杀结束后,对库存进行核对,如果因为某些原因(如网络故障、系统崩溃等)导致数据不一致,需要进行库存回滚。
- 压力测试:
- 在上线前进行充分的压力测试和模拟,确保系统能够应对预期的并发量。
结合以上策略,你可以设计一个相对健壮的秒杀系统。下面是一个简化的架构图,展示了如何结合使用这些技术:
用户 --> [限流] --> [负载均衡器] --> [Web服务器] --> [消息队列] | |
| | |
V | |
[秒杀服务] | |
| | |
V | |
[数据库/缓存] |
在实际部署时,你可能还需要考虑网络带宽、硬件资源、灾备恢复、安全策略等多个方面。此外,根据业务需求和系统规模,你可能需要定制开发适合自身情况的秒杀系统。
数据库优化方案:
针对数据库解决方案的优化,这里还有一些额外的建议:
- 缓存策略:
- 使用多级缓存策略,如本地缓存(如Ehcache)结合分布式缓存(如Redis),减少直接对数据库的访问。
- 对热点数据进行预热,并在缓存失效前进行自动更新或异步更新。
- 读写分离:
- 将数据库的读操作和写操作分离到不同的节点上,以提高并发处理能力。
- 写操作主要发生在主数据库上,而读操作可以在多个从数据库上进行负载均衡。
- 数据库索引优化:
- 对数据库中的关键字段建立合适的索引,以加快查询速度。
- 定期进行索引的维护和重建,避免索引碎片化。
- 数据库连接池优化:
- 调整数据库连接池的参数,如最大连接数、最小连接数、超时时间等,以适应系统的并发需求。
- 使用连接池的健康检查机制,定期检查并关闭无效的数据库连接。
- 分布式事务处理:
- 如果系统需要处理跨多个数据库或服务的事务,可以考虑使用分布式事务解决方案,如两阶段提交(2PC)或三阶段提交(3PC)协议。
- 也可以考虑使用柔性事务方案,如基于补偿机制的分布式事务框架,来平衡性能和一致性需求。
- 监控与告警:
- 建立完善的数据库监控体系,对数据库的性能指标进行实时监控,如QPS、响应时间、连接数等。
- 设置合理的告警阈值,当数据库性能出现异常时及时发出告警,以便快速定位和解决问题。
- 定期审计与优化:
- 定期对数据库进行审计,检查数据的一致性、完整性和安全性。
- 根据审计结果和业务需求,对数据库结构和查询语句进行优化,提高系统的整体性能。
- 备份与恢复策略:
- 制定完善的数据库备份策略,定期备份数据以防止数据丢失。
- 准备好快速恢复方案,确保在发生意外情况时能够迅速恢复数据库服务。
- 持续学习与更新:
- 持续关注数据库领域的最新技术和发展趋势,如NewSQL数据库、数据库代理等。
- 根据业务需求和技术发展,不断调整和优化数据库解决方案。
相关文章:
C#系列-C#实现秒杀功能(14)
在C#中实现商品秒杀功能,通常需要考虑并发控制、数据库事务、缓存策略、限流措施等多个方面。下面是一个简单的示例,演示了如何使用C#和数据库来实现一个基本的商品秒杀功能。 首先,假设你有一个商品表(Product)和一个…...
Java ‘Elasticsearch‘ 操作
依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-elasticsearch --> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</ar…...

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十八期】Wed, 17 Jan 2024
AI视野今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Wed, 17 Jan 2024 (showing first 100 of 163 entries) Totally 100 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Deductive Closure Training of Language Models for Coherence, Accur…...
实验5-4 使用函数计算两点间的距离
本题要求实现一个函数,对给定平面任意两点坐标(x1,y1)和(x2,y2),求这两点之间的距离。 函数接口定义: double dist( double x1, double y1, double x2, double y2 );其中用户传入的参数为平面上两个点的坐标(x1, y1)和(x2, y2)&…...

【JavaEE】_JavaScript(Web API)
目录 1. DOM 1.1 DOM基本概念 1.2 DOM树 2. 选中页面元素 2.1 querySelector 2.2 querySelectorAll 3. 事件 3.1 基本概念 3.2 事件的三要素 3.3 示例 4.操作元素 4.1 获取/修改元素内容 4.2 获取/修改元素属性 4.3 获取/修改表单元素属性 4.3.1 value…...
ARM交叉编译搭建SSH
首先搭建好arm-linux交叉编译环境,开发板和主机可以ping通。 一、下载需要的源码 下载zlib: zlib-1.2.3.tar.gz 下载ssl: openssl-0.9.8d.tar.gz 下载ssh: openssh-4.6p1.tar.gz 二、交叉编译 新建目录/home/leo/ssh,并且将三个源码复制到该目录下。…...

###51单片机学习(2)-----如何通过C语言运用延时函数设计LED流水灯
前言:感谢您的关注哦,我会持续更新编程相关知识,愿您在这里有所收获。如果有任何问题,欢迎沟通交流!期待与您在学习编程的道路上共同进步。 目录 一. 延时函数的生成 1.通过延时计算器得到延时函数 2.可赋值改变…...

回归预测模型:MATLAB多项式回归
1. 多项式回归模型的基本原理 多项式回归是线性回归的一种扩展,用于分析自变量 X X X与因变量 Y Y Y之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同,多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度,从而能够拟合数据中的非线性模式。…...

「计算机网络」数据链路层
数据链路层的地位:网络中的主机、路由器等都必须实现数据链路层信道类型 点对点信道:使用一对一的点对点通信方式广播信道 使用一对多的广播通信方式必须使用专用的共享信道协议来协调这些主机的数据发送 使用点对点信道的数据链路层 数据链路和帧 链…...
【Linux】Ubuntu 22.04 升级 nodejs 到 v18
Ubuntu 22.04 已经安装的nodejs 版本 nodejs is already the newest version (12.22.9~dfsg-1ubuntu3.3). 删除以前的 nodejs 版本: 1. sudo apt remove nodejs rooterp:~# sudo apt remove nodejs Reading package lists... Done Building dependency tree..…...
当go get获取不到软件包时
当使用go get命令获取软件包时,如果无法成功获取,您可以尝试以下方法来解决问题: 检查网络连接:首先,确保您的计算机能够访问互联网,并且没有任何网络防火墙或代理设置阻止了go get命令的正常运行。 设置代…...

全网最详细解法|同济大学|高等数学|第八版|习题1-5
文章目录 全网最详细解法|同济大学|高等数学|第八版|习题1-5|5.1全网最详细解法|同济大学|高等数学|第八版|习题1-5|5.2 全网最详细解法|同济大学…...

可视化工具:将多种数据格式转化为交互式图形展示的利器
引言 在数据驱动的时代,数据的分析和理解对于决策过程至关重要。然而,不同的数据格式和结构使得数据的解读变得复杂和困难。为了解决这个问题,一种强大的可视化工具应运而生。这个工具具有将多种数据格式(包括JSON、YAML、XML、C…...

[嵌入式AI从0开始到入土]14_orangepi_aipro小修补含yolov7多线程案例
[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程 注:等我摸完鱼再把链接补上 可以关注我的B站号工具人呵呵的个人空间,后期会考虑出视频教程,务必催更,以防我变身鸽王。 第1期 昇腾Altas 200 DK上手 第2期 下载昇腾案例并运行 第3期 官…...

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别,但它们之间也…...
苹果为什么需要台积电3nm工艺芯片?
据《经济日报》报道,苹果公司的产品线将迎来重大升级。下一代应用于iPad、MacBook和iPhone的M4和A18处理器预计将会增加内置AI计算核心的数量,从而大幅提高AI运算能力。这一变化将导致对台积电(TSMC)订单的显著增长。据悉…...
力扣:53. 最大子数组和
解题思路: 1.先把数组为空和数组的长度为1时的特殊情况分别开来。声明一个sum变量用于计算数组中的连续子数组的总和值 。在声明一个guo变量用于一种接收sum中的前i-1的总和。另一种接收sum中前i的总和,主要根据sum的值来判断是接收的哪一种。在声明一个…...

幻兽帕鲁Palworld专用服务器CPU内存配置怎么选择?
腾讯云幻兽帕鲁服务器配置怎么选?根据玩家数量选择CPU内存配置,4到8人选择4核16G、10到20人玩家选择8核32G、2到4人选择4核8G、32人选择16核64G配置,腾讯云百科txybk.com来详细说下腾讯云幻兽帕鲁专用服务器CPU内存带宽配置选择方法ÿ…...
学习总结11
KMP算法 全称Knuth-Morris-Pratt算法,是一种字符串匹配算法。该算法的目的是在一个文本串S内查找一个模式串P的出现位置。 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特性来避免不必要的字符比较。算法通过构建一个部分匹配表(也称为next数组)&a…...
Hadoop运行环境搭建
模板虚拟机环境准备 1)准备一台模板虚拟机hadoop100,虚拟机配置要求如下: 模板虚拟机:内存4G,硬盘50G,安装必要环境,为安装hadoop做准备 [roothadoop100 ~]# yum install -y epel-release [r…...

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...

华为云AI开发平台ModelArts
华为云ModelArts:重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”! 在人工智能浪潮席卷全球的2025年,企业拥抱AI的意愿空前高涨,但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实,却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…...

超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...

SpringTask-03.入门案例
一.入门案例 启动类: package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...

全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3
一,概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本:2014.07; Kernel版本:Linux-3.10; 二,Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01),并让boo…...

dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...

GitFlow 工作模式(详解)
今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码,因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存,无论是github还是gittee,都是一种基于git去保存代码的形式,这样保存代码…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...