bigbigeggs

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V2EX 第 411716 号会员,加入于 2019-05-13 10:32:04 +08:00
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bigbigeggs 最近回复了
@dilu 感谢,的确给些假数据,对方就比较迷惑了。的确可以试试这种方法,感觉可以作为迫不得已的一种屈服
@AliCN 接口不太可能停,认证指的是登录这种?
@summerwar 看了下请求头,什么都有。UA referer 这些全构造了,像一个真人一样,头大
@cyrivlclth 这种营销手段,很少会有用户参与的,太没有参与感了。事实上,在一些节日大促,比如 618 双 11 ,的确会有一波不小的流量,等服务扛不住了,自然而然就会想到例如缓存,业务随机拦截,mq 异步等等,当然大部分业务不会遇到这种情况
@Pantheoon 🤣🤣 兄弟,的确真实。“而是如何用 2 天时间在屎山一样的代码中,拉齐一样是屎山代码的兄弟域” 这句话 我赞同,当然大部分是面试用用。不过在真实的工作中,遇到高并发,缓存这块还是需要第一时间想到的解决手段
”在我自己的小水管,压不上去,如果哪位大佬有比较好的机器,欢迎压测一波,看看性能能到哪里去“ 这里可能被大家误解了,我的意思是 我自己用我的服务器压不上去,我知道瓶颈点不在代码,是在于机器。而很多时候,我们做营销活动,不是说加机器就能把 qps 给提升上去的,所以思路很重要。我的意思是 如果哪位大佬有比较强劲的机器,我的代码都是开源的,很容易部署的,可以放在他的服务器压测一波,看看瓶颈点在哪里
@NavsSite @cyrivlclth @zhhmax 代码主要是思路和逻辑,值得学习。最主要代码是 grantPrize 这一块,逻辑我已经贴出来了。其中的思路,比如缓存,锁,随机比例拦截,预减库存等等思路都是处理高并发的手段,很多细节没有一一列举,包括如何保证 redis 库存和 mysql 一致,如果业务在活动中想修改库存怎么办,怎么保证不重复领取等等问题。 至于百万 qps ,也就非常好实现了,在实际 mysql 减库存之前,利用缓存,随机预处理已经拦截了 99%的流量,剩下 1%很大,也可以用 mq 异步来处理。一台 redis 达到 10W qps ,基本工业级别都是分布式,水平扩展,达到百万 qps 非常的简单。
@buffzty 小水管看来撑不住,我看日志 连接池不够用了,拿不到资源,cpu 飙到了 90%多了。明天我加大 web 容器连接池试试,再试试你说的抢占式服务器,明天研究下
@buffzty 好的 大佬 别刷了(哭了),明天有空 写了 ip 封禁,超过多少次的,直接给封了
@buffzty 老哥,刚才我给下线了,怕扛不住。我想说有没有大佬有好的机器,可以把项目部署一下,压测一波
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