秒杀是电商业务里的标志性事件，这样的典型高并发场景会遇见什么样的挑战呢，然后又是如何来解决的呢? 秒杀活动场景 淘宝双11秒杀场景，大量的用户短时间内涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：1000万人同
眼下虽然才2月份，但真正的金三银四已经悄然开始。从认识的HR那得知，有些公司甚至在过年前就开始布局了。。而年前偃旗息鼓的，年后也势必加速进入这波抢人大战！ 因此，真的要等到3、4月份再做准备的话，就晚了。 这不最近，就有读者问有没有分布式的项目，还有想要电商、秒杀项目的，最好能有热门框架、消息中间件等技术栈的深入应用。 如果你也想： 金三银四目标进大厂，薪资涨幅30％以上 简历上多一个拿得出手的高并发项目 彻底掌握SpringBoot/Dubbo/Redis/RocketMQ等热门框架与中间件
裸奔秒杀 不加思考，上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计，流程如下：
从国内主流的互联网大厂的招聘详情可以看到，机器学习算法相关的岗位待遇比一般的开发岗位要好一些，但要求也变得更多。从行情来看，站在公司招聘的角度，是一个既要、又要、还要的过程，即：既要掌握比较扎实的机器学习理论基础，又要有实践经验、懂业务场景，还要能编码、会计算机算法题。 对初入职场的毕业生来说，要求简直是太高了些。外加疫情的影响，今年的应届生求职更是难上加难。大家的焦虑主要集中在： ？ 如何在竞争激烈的求职大军中脱颖而出？ ？ 学校学习的知识在实际工作中真的有用吗？ ？ 是否硬实力不够就真的完全无法获
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 学习后端开发的小伙伴们，你们是否在上手学习的时候充满迷茫，或者，面对很多路不知走哪一条? 博文菌结合近期出版的口碑好书，为大家规划了一份后端开发的学
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考。
谈起性能测试，大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic，听起来都挺高大上，但这些概念追本溯源，还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天，我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享，这篇文章，整理了基础部分的一些知识和我自己的思考，供大家参考。
PS：真实的秒杀需要不断的优化，最早的12306没有验证码的时候，很多人都是通过jmeter的方式来不断的提交订单来购票。了解了秒杀的原理，下次说说如何针对秒杀大流量进行控制。
rabbitmq 是spring所在公司Pivotal自己的产品。因为跟spring有共同的血缘关系， 所以spring 全家桶对其的支持应该是相当完善的。本身基于AMQP高级队列协议的消息中间件，采用erlang开发， 因此安装需要erlang环境。具体安装根据自己的环境。
上篇文章我们一起讨论了秒杀系统下，通过堆加机器解决高并发的方案有什么缺点，又讨论了使用多级缓存架构构建静态化页面，来减轻前端页面服务器压力的方式。
马士兵老师，清华大学，推动Java生根中国，推动大数据生根中国，推动AI生根中国，视频课程下载次数累计数27000万次。
比如小米秒杀，三星秒杀都是瞬时抢走十几万台手机，天猫最快破亿的一个旗舰店，双十一峰值可达到60w以上的qps。后端的k-v集群峰值可达几千万qps，单机可达到30w qps，这些主要是读流量，写流量则小的多，比如对应时间点的减库存写操作也就几kqps。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
商家私域自播，直播风口中不可忽视的力量。 相关数据报告显示，在2019年直播电商总规模或将达到4400亿。高效的带货模式和私域激活，让不少品牌商家以直播为蓝本，开始重新思考发掘激活线上销售、联动线下销售的新路径。
我之前写过一篇关于 rocketMQ 实现分布式锁的文章，主要介绍如何使用 RocketMQ 实现分布式锁，
*学到后面的时候，你将知道，我为什么举得这两个例子命名可以都在一个条件下成立，为什么还换到了另一个不着边际的立场点上。
不知不觉，腾讯云已经十岁啦！为了庆祝这个特殊的时刻，腾讯云云开发推出十周年生日大礼包，回馈新老用户！9 月 10 日（明天）11:00 和 16:00，腾讯云十周年庆主会场 爆品秒杀区 ，与你不见不散！
什么是架构师？对于程序员来说，聊架构是一个永不过时的话题。实际上，每一家公司都有自己对架构师不同的定位，因为不同的公司，所处的阶段、业务模式以及应用场景都不一样，因此对架构师的要求不一样，所以定位也就不同。
如果现有A、B两个应用程序，B应用希望从A应用获取到自己感兴趣的信息，A和B部署在不同的机房，可能还有C、D、E等更多的这样的应用程序需要A的这些消息，这就是我们常说的消息中间件的点对点、发布订阅模式。
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
今天想和大家聊聊削峰填谷，最近 B 站发生的机房断电事件，和A站的服务雪崩，让我们对高可用关注了起来，之前梳理了高可用三剑客 限流，熔断和降级，今天想继续聊聊削峰填谷,也为后面的高性能篇 做一下铺垫， 想回顾一下之前相关内容的童鞋,可以查看一下，下面文章，欢迎点赞，收藏，关注三连，感谢！
今天来补一下秒杀系统的业务分析，前几天发了PPT，今天把业务这块内容摘出来补充到「http://skrshop.tech/」的文档里。另外，关于秒杀系统核心设计可以看之前的文章《什么，秒杀系统也有这么多种！》。
在前面的文章中，详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战，并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战，更清楚的知道这些挑战的应对之道，正所谓：知己知彼，百战不殆，方案了然于胸，自然有应对之法。
作者：冰河 星球：http://m6z.cn/6aeFbs 博客：https://binghe.gitcode.host 文章汇总：https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html 源码获取地址：https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR 备注：本文节选自 冰河技术 知识星球《Seckill秒杀系统》专栏，文末有福利！ 沉淀，成长，突破，帮助他人，成就自我。 本章难度：★★★☆☆ 本章重点：全面阐述建设秒杀系统挑战的应对之道，知己知彼，方案了然于胸，自然
一项技术的产生必然是为了解决问题而生，了解了一项技术解决的问题，就能够很轻松的理解这项技术的设计根本，从而更好地理解与使用这项技术。 消息中间件和RPC从根本上来说都是为了解决分布式系统的服务间通信问题，我们的服务从最初的单体应用发展到SOA架构到现在的微服务架构，必不可少的就是服务间通信，但从最初的设想，服务间通信仅仅就是一次请求响应调用而已，为什么发展出如此多的消息中间件与RPC技术，我们是否真的需要学习这么多的消息中间件技术？ 答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本项目是在newbee-mall项目的基础上改造而来, 使用mybatis-plus，集成RedisSearch作为商城搜索中间件，商城首页集成tianai-captcha作为滑块验证码，还添加了高级秒杀、优惠劵以及完善可用的后台全部功能，喜欢的话麻烦给我个star
cnblogs.com/huojg-21442/articles/8194348.html
大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合，其中包含了基础技术部维护的多个服务，比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等，我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能，由于有些卖家为了吸引眼球，把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力，为了将这种突发流量隔离，才设计了秒杀系统，文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
目前对消息队列并不了解其原理，本篇文章主要是通过慕课网学习归纳的一些笔记，为后续学习打下基础。 众所周知在对网站设计的时候，会遇到给用户“群发短信”，“订单系统有大量的日志”，“秒杀设计”等，服务器没法处理这种瞬间迸发的压力，这种情况要保证系统正常有效的使用，就需要“消息队列”的帮助。本篇主要通过消息队列的思路进行学习。 主要了解如下知识： 1、队列是个什么东西，他能干什么？ 2、对列的应用场景有哪些？ 3、如何使用队列对业务进行解偶？ 4、如何使用Redis队列来消除高压力？ 5、专业的对列系统RabbitMQ如何使用？ 归纳如下主要内容 @消息队列的概念，原理和场景 @解耦案例：队列处理订单系统和配送系统 @流量削峰案例：Redis的List类型实现秒杀 @RabbitMQ：更专业的消息系统实现方案
话还得从上次报税说起，耳边还回绕这残留的芬芳：“SX系统，这也不能点，那也不能用！”，
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
1.在淘宝网中，商家为了促销经常搞一些活动，例如限时秒杀是常见的一种活动，来增加消费者购买商品。
消息队列的应用场景十分广泛，主流的消息中间件有ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ,ZeroMQ，Kafka等，ActiveMQ是最老牌的MQ，它是Apache的开源项目，ZeroMQ是最快的消息队列，RabbitMQ也很不错，RocketMQ是阿里巴巴的开源项目，现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目，Kafka是吞吐量最高的消息中间件，常用于日志的处理，可能因为吞吐量的原因，ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低，RocketMQ因为有相当好的性能，抗过了阿里的双十一，双十二等，所以越来越活跃，但是别去管那么多，消息中间件都差不多，懂一个了去学其他的也都一样
【学完本节课你将掌握哪些点】 1. 电商平台秒杀系统的由来； 2. 单机十万级别qps的秒杀系统的架构和设计； 3. 如何使用docker快速搭建中间件服务； 4. springboot+mybatis的快速开发落地业务； 5. 高并发下如何保证数据的正确性,一致性； 6. Java锁的机制和实现； 7. 接口有哪些性能指标 ？如何使用jmeter压测web接口 ？ 8. redis分布式锁的实践； 9. 如何根据不同的场景选择不同的技术和实现 ？ ... 还有互联网趣闻，大型互联网企业技术架构实战
究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
以crazy-springcloud开发脚手架为例，一个Spring Cloud+Nginx应用的架构如图1-1所示。
认真回答道：帅气迷人的面试官您好，因为传统的关系型数据库如Mysql已经不能适用所有的场景了，比如秒杀的库存扣减，APP首页的访问流量高峰等等，都很容易把数据库打崩，所以引入了缓存中间件，目前市面上比较常用的缓存中间件有Redis和Memcached不过中和考虑了他们的优缺点，最后选择了Redis。
在高并发情况下的秒杀优化，我们知道当并发数达到一定量的时候，会对数据库服务器带来很大的压力，那么如何缓解这些压力以及提高并发的QPS就是整个项目的解决重点，也是我们优化系统的目标。
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
大家想一想在你们平时开发的系统里面有没有这种情况，就是你们系统会调用到第三方接口服务，而且这个接口服务是在你流程里面进行同步调用的，这个时候你们的系统性能是直接和第三方接口服务挂钩的，也就是第三方接口服务性能的好坏直接影响到你自己的系统。
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