高并发

当大量用户同时下达买入或卖出相同股票的订单时，如何有效解决订单的并发处理问题，避免订单冲突和死锁是系统设计中的一大挑战。

缓存不仅仅可以用来存储热点数据，提升热点数据的读性能，还是业务系统中抗高并发、大流量的利器。

无论是何种场景，都应该为写数据存储选择适合高并发写入的存储系统，为读数据存储选择适合高并发读取的存储系统，消息队列作为数据传输通道要足够健壮，保证数据不丢失。​

Springboot3.x在分布式数据库实施与优化上的关键角色不言而喻。通过扩展性强，整合能力强等优秀特点，Springboot3.x不仅帮助开发人员降低了开发的难度，更通过其稳定、可靠的性能，保证了分布式数据库在大规模、高并发环境下的卓越表现。​

假设在高并发的场景中，同一个用户的同一条数据，有一个读数据请求c，还有另一个写数据请求d（一个更新操作），同时请求到业务系统。在这个过程当中，有可能会出现请求d的新值，并没有被请求c写入缓存，同样会导致缓存和数据库的数据不一致的情况。

业务数据通常存储在支持事务的关系型数据库中，当在面对复杂查询场景时捉襟见肘，可将数据通过binlog异构到ES中，ES支持复杂场景的查询并且有较高的性能，轻松突破数据库单表数据量大及多表关联查询瓶颈。

并发（Concurrency）是指在同一时间间隔内执行多个独立的任务或操作。在Web服务器中，高并发表示服务器需要同时处理大量的请求。处理高并发的挑战在于确保系统在同时处理多个请求时能够保持稳定性和性能。

快科技3月19日消息，大家在下载游戏时，很可能不知不觉就使用了迅雷的下载技术，在不少手机的应用商店，也使用了迅雷的下载能力。近日，迅雷官方科普道，之所以自己受到了很多厂商的青睐，

Write Behind模式和Write Through模式整个架构是一样的，核心在于write through在缓存数据库中的更新是同步的，而Write Behind是异步的。

具体到HTTP接口或者服务间的API调用，接口幂等性就可以理解为当客户端对同一接口发起多次相同的请求时，服务端系统也应该确保只执行一次相应的操作，并且不论接收到了多少次请求，系统的状态变更始终是一致的，不会因为重复的请求而导致数据的错误。

超卖问题的根源在于并发操作，因此解决超卖问题实质上就是解决并发问题。在上述情况中，关键在于确保库存扣减过程的原子性和有序性。

我们可以有效地解决高并发下I/O瓶颈的问题，提升系统的性能。当然，实际场景中的优化可能涉及到更多的细节和技术，但希望这篇文章能为大家提供一些思路和方法。​

在缓存中扣减库存，以提升系统的吞吐量；缓存扣减成功后，异步向数据库写入库存扣减流水并更新库存；此外，还需要通过定时任务等机制实现缓存与数据库的库存总量同步。

mica-http 是基于 okhttp 的封装，提供了 Fluent 语法的 http 工具包。mica-http 的语法简单易懂，同时还具有更好的性能和更高的安全性（自动关闭资源）。另外 mica-http 带有 http 请求日志打印功能。

在本文中，我们讨论了间隙锁的加锁规则。间隙锁是MySQL中用于保护范围查询和防止并发问题的重要机制，了解间隙锁的加锁规则对于优化数据库性能、减少数据冲突以及提高并发性能非常重要。