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Java秒杀系统实战系列~分布式唯一ID生成订单编号

摘要: 本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第七篇,在本博文中我们将重点介绍 “在高并发,如秒杀的业务场景下如何生成全局唯一、趋势递增的订单编号”,我们将介绍两种方法,一种是传统的采用随机数生成的方式,另外一种是采用当前比较流行的“分布式唯一ID生成算法-雪花算法”来实现。 内容: 在上一篇博文,我们完成了商品秒杀业务逻辑的代码实战,在该代码中,我们还实现了“当用户秒杀成功后,需要在数据库表中为其生成一笔秒杀成功的订单记录”的功能,其对应的代码如下所示: private void commonRecordKillSuccessInfo(ItemKill kill, Integer userId) throws Exception{ //TODO:记录抢购成功后生成的秒杀订单记录 ItemKillSuccess entity=new ItemKillSuccess(); //此处为订单编号的生成逻辑 String orderNo=String.valueOf(snowFlake.nextId()); //entity.setCode(RandomUtil.generateOrde...

只需4个步骤,分析解决在生产环境下JVM内存泄露问题

作者:未完成交响曲 发现异常 首先通过我们内部搭建的日志平台发现我们线上环境一个java应用有大量的http接口请求超时,登录linux服务器查看网络环境没有问题,判断是应用自身运行异常,重启应用后发现异常还在,开始查找问题。 初步查找问题 通过指令:jstat -gcutil 查看jvm内存占用和gc情况: 发现老年代内存占用比例过高,并且每次fullGC后并没有有效回收。老年代内存占用百分比变化趋势大致如下: 初步判断大量请求超时和服务瘫痪的直接原因: 每次fullGC后的内存占用越来越高 内存占用增长速度越来越快 fullGC的频率越来越高 最终占用达到100%,服务完全瘫痪 分析处理 使用指令:jmap -histo:live * | more 查看堆内存中的对象数量和大小 发现Log4jLogEvent这个对象实例很多,占用内存也异常的大,初步分析是异步日志传输速度跟不上,导致日志对象堆积在内存中。尝试使用调整Flume传输日志参数:提高flume单次传输量,减少最大延迟时间重启应用并监控接口调用情况发现应用暂时恢复正常了。 后续分析 在前一步分析内存的同时,使用指令:jma...

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