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如何用Redis高效实现的复杂 [复制链接]

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每年小长假跟春运,都要为网站捏把汗,就怕它宕机。后台有位粉丝问了个很典型的问题,同样是架设在阿里云上的服务器,为什么经常会宕机,而双11阿里每秒钟50多万笔订单,都没有宕机,这究竟是为什么?

这其中有一方面的原因是因为和普通的电商有本质的区别,因为除了线上订单以外,还要兼顾线下订单所形成的数据,包括一条线路各个站之间的最优售票计算,各个站点的余票量计算,业务非常复杂,而且其日常活跃用户较大,每天都极不稳定,不像双11一样有一个稳定的目标,可以针对性的进行扩容,或者说增加资源来平衡流量,达到稳定提供服务的效果。

而火车票售卖系统就没有这样稳定的客户需求,每天的客户流量也无法确定,自然无法制定针对性的扩容方案,而且一些用户在买火车票时会进行多次查询,这无形中也会增加其网站的承受能力,高并发再加上复杂的业务,难度已经远远超过电商购物场景,宕机也是难免的。

另一方面也是因为购买火车票会有很多黄牛党,他们会使用一些性能极高的计算机进行毫秒级的刷票,这些请求基本已经超过了正常人类的请求次数,这些非正常用户的刷票请求也会占满服务器的资源,同时导致宕机,尤其是在节假日高峰期表现最为明显。

想要从根本上解决这种情况,首先要从技术角度出发,研究出能够承受更多并发的框架,其次也要从制度上面去限制一些黄牛党的刷票行为,只有这两架马车齐头并进,才能够为有正常购票需求的旅客提供更好的售票服务。

在承受并发能力这块,不得不说最流行的缓存框架Redis了,最近收集了一些关于Redis大厂面试题,基本都跟Redis如何抗住高并发以及底层架构原理相关,来看看你会几道?

#大厂面试题#

1、如何用Redis高效实现的复杂售票业务

2、新浪微博突发事件如何做好Redis缓存的高可用3、高并发场景缓存穿透失效雪崩如何解决4、Redis高并发场景热点缓存如何重建5、Redis集群架构如何抗住与双11的洪峰流量

6、Redis缓存与数据库双写不一致如何解决7、双十一亿级用户日活统计如何用Redis快速计算8、双十一电商推荐系统如何用Redis实现9、类似

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