前言
最近刷到了一句耐人寻味的话，“解决雪崩问题的最好办法是不发生雪崩”。
不论是在硅谷互联网公司里还是在国内的互联网平台上，曾多次遇到过海量规模的交易瞬间吞噬平台的悲惨故事。
核心的解决方案大同小异，都是通过缓存，逐层减少流量的冲击，保护用户的体验和平台的服务可用。
金融、财务行业有现金为王的说法，互联网技术行业用“缓存为王"清楚地概括了缓存的重要性。
而本文深入浅出地讨论了 Ehcache、Memcached、Redis、 Tair、 EVCache 等各种常用缓存开源系统的方案及精粹。
虽然读过不少国外有关缓存的技术专著，大多数偏原则和理论，具体实施方案和案例较少，特别是结合中国互联网技术实践的更少。
所以本文实际上填补了缓存技术文献在这方面的空白。尤其是结合微博、社交和电商平台的应用实践探讨，对想学习如何利用缓存技术解决实践中具体问题的读者大有裨益。
public class MyRunnable implements Runnable {
private static int ticketCount = 100;
@Override
public void run() {
while(true){
if("窗口一".equals(Thread.currentThread().getName())){
//同步方法
boolean result = synchronizedMthod();
if(result){
break;
}
}
if("窗口二".equals(Thread.currentThread().getName())){
//同步代码块
synchronized (MyRunnable.class){
if(ticketCount == 0){
break;
}else{
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
ticketCount--;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "在卖票,还剩下" + ticketCount + "张票");
}
}
}
}
}
private static synchronized boolean synchronizedMthod() {
if(ticketCount == 0){
return true;
}else{
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {# 最后
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