大家好，我是愛吃芝士的土豆倪，今天想給大家分享的是 - 簡歷優(yōu)化的好伙伴 - 高并發(fā)寫。

我們繼續(xù)順著上一個(gè)視頻，高并發(fā)讀繼續(xù)討論。

什么場景下寫的qps會(huì)比較高呢？庫存扣減，寫庫的場景都有可能，比如領(lǐng)劵，用掉了優(yōu)惠卷等，那么我們來說一個(gè)共性，寫qps。

首先第一個(gè)就是 流量削峰，那也就是說我們的峰值寫流量太高了，我們db根本承受不住，要崩潰了，但是你就是要寫那么多，那咋辦呀，那就 慢慢寫，也就是將峰值流量打到服務(wù)可以承受的程度，保證db不掛。常見的方式比如mq消峰，因?yàn)楫吘瓜㈥?duì)列可以控制流速，以及內(nèi)存消峰，比如直播間點(diǎn)贊，很多時(shí)候是你點(diǎn)了好多次一起加上的，而不是點(diǎn)一次加一次，還有一個(gè)是業(yè)務(wù)上的改動(dòng)，流量分散，并不是所有的請(qǐng)求都是在那一瞬間都要打過來，有時(shí)候通過某種業(yè)務(wù)攔截，分批的過來，用戶感知不到，但是卻平分了壓力。

第二個(gè)就是隨機(jī)丟棄，相當(dāng)于壓力太大了，有些就不處理，比如優(yōu)惠卷，領(lǐng)劵的時(shí)候某些場景返回庫存不足唄

第三個(gè)是redis分片存儲(chǔ)，提升并發(fā)度，比如hashmap java1.7原理，將一些優(yōu)惠卷的數(shù)量存儲(chǔ)到不同的分片中，能夠提升寫的并發(fā)度，但是需要注意的是，設(shè)計(jì)到跨分片的扣減，需要使用lua一起。

以上就是整理的一些常見的高并發(fā)寫的實(shí)際問題。我們可以將其結(jié)合進(jìn)我們自己的項(xiàng)目中。

以上就是我的分享了，我是愛吃芝士的土豆倪，謝謝大家收看。