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举几个大数据的例子
网友分享于:Jan 1, 1970 8:00:00 AM    来源: IT货架   

标签:style   color   io   使用   java   ar   for   数据   问题   

1,订票系统案例,某航班只有一张机票,假定有1w个人打开你的网站来订票,问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题)

问题,1w个人来访问,票没出去前要保证大家都能看到有票,不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到,那得看这个人的“运气”(网络快慢等)

      其次考虑的问题,并发,1w个人同时点击购买,到底谁能成交?总共只有一张票。

      首先我们容易想到和并发相关的几个方案 : 锁 同步

       同步更多指的是应用程序的层面,多个线程进来,只能一个一个的访问,java中指的是syncrinized关键字。 锁也有2个层面,一个是java中谈到的对象锁,用于线程同步;另外一个层面是数据库的锁;如果是分布式的系统,显然只能利用数据库端的锁来实现。

       假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制,如何保证1w个人还能同时看到有票,显然会牺牲性能,在高并发网站中是不可取的。

使用hibernate后我们提出了另外一个概念:乐观锁悲观锁(即传统的物理锁);采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下,利用业务的控制来解决并发问题,这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性,保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。

      hibernate中如何实现乐观锁:

      前提:在现有表当中增加一个冗余字段,version版本号, long类型       原理:1)只有当前版本号》=数据库表版本号,才能提交                   2)提交成功后,版本号version ++

       实现很简单:在ormapping增加 一属性optimistic-lock="version"即可,以下是样例片段

<hibernate-mapping> <class name="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">

2,股票交易系统、银行系统,大数据量你是如何考虑的

首先,股票交易系统的行情表,每几秒钟就有一个行情记录产生,一天下来就有(假定行情3秒一个) 股票数量×20×60*6 条记录,一月下来这个表记录数量多大? oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了,如何保证系统性能?

   再比如,中国移动有上亿的用户量,表如何设计? 把所有用于存在于一个表么?

    所以,大数量的系统,必须考虑表拆分-(表名字不一样,但是结构完全一样),通用的几种方式:(视情况而定)

   1)按业务分,比如 手机号的表,我们可以考虑 130开头的作为一个表,131开头的另外一张表 以此类推

   2)利用oracle的表拆分机制做分表

  3)如果是交易系统,我们可以考虑按时间轴拆分,当日数据一个表,历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。

当然,表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等

3.此外,我们还得考虑缓存

    这里的缓存,指的不仅仅是hibernate,hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用,依然是内存的读取,假如我们能减少数据库频繁的访问,那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索,如果某个关键字的商品经常被搜,那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存(内存中去),这样不用每次访问数据库,性能大大增加。

   简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap,把常访问的数据做一个key,value是第一次从数据库搜索出来的值,下次访问就可以从map里读取,而不读数据库;专业些的目前有独立的缓存框架 比如memcached 等,可独立部署成一个缓存服务器。

 

 

举几个大数据的例子

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