PHP는 스냅업 기능에 대한 높은 동시 요청을 어떻게 처리합니까?
- 小云云원래의
- 2018-02-09 09:15:582500검색
두 개의 매개변수는 동시 요청이 많은 경우 문제가 발생하기 쉽습니다
1. 데이터 오류로 인해 제품이 과매도됩니다.
2. 빈번한 데이터베이스 작업으로 인해 성능이 저하됩니다.
이 글은 주로 스냅업 기능에 대한 높은 동시성 요청을 처리하는 방법을 자세히 소개합니다. 관심 있는 친구들이 참고하면 도움이 될 것입니다.
테스트 환경
Windows7
apache2.4.9
php5.5.12
php 프레임워크 yii2.0
도구 Apache 벤치(Apache에는 높은 동시 요청 도구가 제공됨).
일반적인 처리 방법
컨트롤러에서 코드 아이디어를 볼 수 있습니다. 먼저 제품 재고를 확인하세요. 재고가 0보다 크면 재고가 1씩 감소하고 동시에 주문이 이루어지며 급매자 데이터가 입력됩니다.
// 常规代码处理高并发
public function actionNormal(){
// 查询库存
$stock = Goods::find()->select('stock')->where(['goods_id'=>100001])->asArray()->one();
// 判断该商品是否还有库存
if ($stock['stock']>0) {
// 库存减一
Goods::updateAllCounters(['stock' => -1],['goods_id'=>100001]);
// 生产订单（另外功能，暂且随机赋值）
$order = $this->build_order();
// 秒杀信息入库
$model = new Highly();
$model->order_id = $order;
$model->goods_name = '秒杀商品';
$model->buy_time = date('Y-m-d H:i:s',time());
$model->mircrotime = microtime(true);
if($model->save()===false){
echo '未能成功抢购！';
}else{
echo '恭喜你，订单<b>'.$order.'</b>抢购成功';
}
}else{
echo '已被抢购一空！';
}
}제품 인벤토리를 20으로 설정한 후 ab를 통해 동시 요청을 200으로 구성합니다.
ab -n 200 -c 200 http//localhost/highly/normal
실행 결과 재고가 마이너스가 되어 상품이 과매도된 것으로 확인되었습니다.
그 이유는 동시 요청이 많은 상황에서 상대적으로 간단합니다. 주문을 생산하고 재고를 줄이기 전에 먼저 재고 결과를 조회합니다.
최적화 1: 인벤토리 데이터 유형 수정
첫 번째 최적화 방법은 데이터베이스에서 시작됩니다. 쿼리 결과가 부정확하므로 재고를 줄여보도록 하겠습니다. 인벤토리의 데이터 유형을 부호 없음(음수 값을 가질 수 없음)으로 변경합니다.
재고가 1 감소하는 것으로 판단한다는 점을 제외하면 코드는 여전히 위와 유사합니다. 오류 보고를 피하세요.
public function actionNormal(){
// 查询库存
$stock = Goods::find()->select('stock')->where(['goods_id'=>100001])->asArray()->one();
// 判断该商品是否还有库存
if ($stock['stock']>0) {
// 库存减一
if(Goods::updateAllCounters(['stock' => -1],['goods_id'=>100001])===false){
echo "已被抢购一空!";
return false;
}
// 生产订单（另外功能，暂且随机赋值）
$order = $this->build_order();
// 秒杀信息入库
$model = new Highly();
$model->order_id = $order;
$model->goods_name = '秒杀商品';
$model->buy_time = date('Y-m-d H:i:s',time());
$model->mircrotime = microtime(true);
if($model->save()===false){
echo '未能成功抢购！';
}else{
echo '恭喜你，订单<b>'.$order.'</b>抢购成功';
}
}else{
echo '已被抢购一空！';
}
}이번에 200개의 동일한 동시성을 찾아 실행 결과를 찾아냈습니다. 데이터가 정확하고 과매도 상황이 없습니다.
아이디어는 사실 비교적 간단합니다. 인벤토리는 음수가 될 수 없기 때문에 인벤토리가 0일 때 여전히 값이 전달되면 오류가 보고됩니다. 요청이 종료되었습니다.
이 최적화 방법은 과매도된 제품을 방지합니다. 그러나 반면에 요청은 여전히 데이터베이스에 부담을 줍니다. 여러 함수에서 이 데이터베이스를 사용하면 성능이 크게 저하됩니다.
최적화 2: redis
redis 목록 유형 팝의 원자성을 사용합니다. 데이터베이스를 운영하기 전에 검증을 수행하세요. 상품이 매진되면 더 이상 데이터베이스 작업이 허용되지 않습니다.
// redis list 高并发测试
public function actionRedis(){
$redis = \Yii::$app->redis;
// $redis->lpush('mytest',1);
$order = $this->build_order();
// echo $order;die;
// echo $redis->llen('mytest');
$reg = $redis->lpop('mytest');
if (!$reg) {
echo "笨蛋！已经被抢光啦！";
return false;
}
$redis->close();
$model = new Highly();
$model->order_id = $order;
$model->goods_name = '秒杀商品';
$model->buy_time = date('Y-m-d H:i:s',time());
$model->mircrotime = microtime(true);
if($model->save()===false){
echo '未能成功抢购！';
}else{
echo '恭喜你，订单<b>'.$order.'</b>抢购成功';
}
}
// 给redis添加商品
public function actionInsertgoods(){
$count = yii::$app->request->get('count',0);
if (empty($count)) {
echo '大兄弟，你还没告诉我需要上架多少商品呢!';
return false;
}
$redis = \Yii::$app->redis;
for ($i=0; $i < $count; $i++) {
$redis->lpush('mytest',1);
}
echo '成功添加了'.$redis->llen('mytest').'件商品。';
$redis->close();
}이 코드에서는 두 가지 메서드를 작성했습니다. 첫 번째 방법은 플래시 세일 코드이고, 두 번째 방법은 플래시 세일 상품의 수량을 설정하는 것입니다. 테스트를 용이하게 하기 위해 여기서 다루는 작업은 비교적 간단합니다.
테스트를 통해 데이터베이스에서 발생한 주문 수는 정상이며 문제가 없습니다. 이는 데이터베이스 요청으로 인해 발생하는 성능 저하 문제를 방지합니다. 동시에 인메모리 데이터베이스 redis의 쿼리 속도는 mysql보다 훨씬 빠릅니다.
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