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。
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
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
👆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
在分布式系统架构设计中，如何保证数据的一致性是一个非常重要的问题。而分布式事务处理就是解决这个问题的常见手段之一。本篇将介绍常见的分布式事务处理手段，并结合生产实践案例进行详细阐述。
方案和技术架构 方案：秒杀方案（ [之前单体服务项目] https://blog.csdn.net/qq_17236715/article/details/122333668?spm=1001.
各位小伙伴大家好，有段时间没有更新文章了，最近打算更新一个系列文章，给大家手把手的完成一个基于SpringCloudAlibaba的分布式商城系统，以下是内容的相关大纲
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构，用 Traefik 做总网关。
的确，分布式事务的落地实践相对比较复杂，和数据库分库分表一样，很多公司采取的策略都是能不碰就不碰，因为在业务规模不庞大时，设计分布式事务要投入的精力，可能比采取人工补偿多得多。
消息队列（Message Queue），是分布式系统中重要的组件，其通用的使用场景可以简单地描述为： 当不需要立即获得结果，但是并发量又需要进行控制的时候，差不多就是需要使用消息队列的时候
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。
现在很多项目基本都是采用采用微服务分布式架构了，但是在分布式系统中，组件之间的通信通常面临诸多挑战，如网络延迟、故障恢复、负载均衡等。消息中间件作为一种关键的分布式组件，在解决这些问题方面具有重要价值。本文将介绍消息中间件在分布式系统中的作用，以及它在解耦、异步调用、流量削锋和柔性事务方面的应用。
来源：juejin.im/post/5baa54e1f265da0ac2566fb2
https://mp.weixin.qq.com/s/n6bI335w7mJFoBeR2aJqVw
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
随着用户量级的快速增长，vivo官方商城v1.0的单体架构逐渐暴露出弊端：模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。
今天，咱们就暂时不聊【精通高并发系列】了，今天插播一下分布式事务，为啥？因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作——《深入理解分布式事务：原理与实战》一书正式出版了，于2021年10月20日开始在当当预售，当天即登上当当新书榜第一的位置！
可容忍一段时间的数据不一致，最终通过超时终止，调度补偿等方式，实现数据的最终状态一致性。
RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
一位粉丝去了京东面试，挂在了三面上，实在太可惜。 看了一下他的面试经历和发给我的面试题，然后花了一周时间和几个一线的大佬合作汇总了一些其他大厂的面试题和相关技术资料。 在这期间有大厂面试的，可以根据下面的面试资料抓紧准备一下，对冲刺大厂和升职涨薪非常有用！！！ 大家可以加下面的微信获取： 同时还有一份重磅的技术资料也在最近面世了！ 包含了Java基础知识，JVM，Mysql，并发，Spring，Mybatis，Redis，RocketMQ，Kafka，Zookeeper，Netty，Dubbo，Elas
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务，需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路：
这些面试题来自于我的老乡读者分享，很厉害，2年经验，面试几个月拿下了N个Offer，包括滴滴、有赞和阿里这些一二线公司。
分布式系统数据的强一致性、弱一致性和最终一致性可以通过Quorum NRW算法分析。
疫情当下、裁员浪潮，焦虑和不安充斥这个金三银四。 这个时候外部的各种变化愈发证明一个重要的一点：不断提升个人价值的重要性。 不是薪资层面的数字简单累积，而是一个人在职场里、在专业领域、在技术上的层层突破和能力塑造，从而建立自己的个人价值。 即使面对裁员，也依旧具备不可替代的竞争力；面临危机，也可能遇到新的机遇和更好的选择。 大的变化也可能有大的机会，任何时候都不要放弃学习和进阶。 这里和大家分享一份大神整理的Java核心知识点和面试官经常问到的知识点压压惊！整装重新出发也好，武装进入战斗也罢，希望都能帮到大
金三银四过去一半，市场火热，但是大家就业压力却没有缓解多少。 很多粉丝后台留言，Java程序员面临的竞争太激烈了…… 我自己也有实感，多年身处一线互联网公司，虽没有直面过求职跳槽的残酷，但经常担任技术面试考官，对程序员招聘市场的现状很清楚。 导致现在激烈竞争的原因不外乎三方面： 1、Java程序员供应增加，大概是2018年的25%以上； 2、高薪也意味着高门槛，技术需求越来越高； 3、高端缺人，目前技术强、牛的Java程序员供不应求； 虽然行业红利在消失，但这绝不是最坏的时代，只是回归理性和稳定，我们除了要
传统开发所有业务逻辑都在一个应用中, 开发，测试，部署随着需求增加会不断为单个项目增加不同业务模块；前端展现也不局限于html视图模板的形式,后端向前端支持需要更多的接口模块。
LRU（Least Recently Used：最近最少使用）：简单的说，就是保证基本的 Cache容量，如果超过容量则必须丢掉最不常用的缓存数据，再添加最新的缓存。每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。其实，就是清理缓冲的一种策略。 我们可以通过双向链表的数据结构实现 LRU Cache，链表头（head）保存最新获取和存储的数据值，链表尾（tail）既为最不常使用的值，当需要清理时，清理链表的 tail 即可，并将前一个元素设置为tail。结构图如下：
一位粉丝去了京东面试，挂在了三面上，实在太可惜。 看了一下他的面试经历和发给我的面试题，然后花了一周时间和几个一线的大佬合作汇总了一些其他大厂的面试题和相关技术资料。 在这期间有大厂面试的，可以根据下面的面试资料抓紧准备一下，对冲刺大厂和升职涨薪非常有用！！！ 同时还有一份重磅的技术资料也在最近面世了！ 包含了Java基础知识，JVM，Mysql，并发，Spring，Mybatis，Redis，RocketMQ，Kafka，Zookeeper，Netty，Dubbo，ElasticSearch，Flink
上篇用三国杀讲分布式中的拜占庭将军问题，还挺有意思的，这次我们用倚天屠龙记中的太极拳来聊下剩下的三大理论：
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
近期这里搜集了 93 套阿里、腾讯、美团、网易等公司 19 年的面试题，把技术点梳理成一份大而全的“ JavaEE 架构师”面试 Xmind（实际上比预期多花了不少精力），包含知识脉络 + 分支细节，由于篇幅有限，这里以图片的形式给大家展示一部分。
数据库事务（简称：事务），是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。
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。
现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。业界著名的CAP理论也告诉我们，在设计和实现一个分布式系统时，需要将数据一致性、系统可用性和分区容忍性放在一起考虑。
作为一个毕业2年的coder, 最近一直在寻找一个合适的机会能够换一个环境，一是寻找一个更加宽阔的舞台不断的提升自己，二是让自己走出现在的舒适区域，迎接更多的挑战和认识更多的人。当然还有为了获得更加好的一份收入。
边看边听真舒服，人生短短几个秋... 倚天屠龙记中赵敏郡主携带一帮高手围攻武当，武当派掌门张三丰被暗算，传了一套武功给张无忌用来对付赵敏的手下。这套武功就是太极拳。 ❝张三丰：无忌，我教你的还记得多少？ 张无忌：我全忘了！ 张三丰：很好，你只要记住把玄冥二老打趴下就可以了。 上篇用三国杀讲分布式中的拜占庭将军问题，还挺有意思的，这次我们用倚天屠龙记中的太极拳来聊下剩下的三大理论： CAP 理论 ACID 理论 BASE 理论 ❝太极拳的精髓：以柔克刚，刚柔并进，四两拨千斤，无招胜有招。 我把 CAP 理
微服务越来越火。很多互联网公司，甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时，很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型，或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你！
分布式分为分布式缓存（Redis）、分布式锁（Redis 或 Zookeeper）、分布式服务（Dubbo 或 SpringCloud）、分布式服务协调（Zookeeper）、分布式消息队列（Kafka 、RabbitMq）、分布式 Session 、分布式事务、分布式搜索（Elasticsearch）等。不可能所有分布式内容都熟悉，一定要在某个领域有所专长。 分布式理论 问：分布式有哪些理论？
一是寻找一个更加宽阔的舞台不断的提升自己；二是让自己走出现在的舒适区域，迎接更多的挑战和认识更多的人；当然还有为了获得更好的一份收入。
分布式分为分布式缓存（Redis）、分布式锁（Redis 或 Zookeeper）、分布式服务（Dubbo 或 SpringCloud）、分布式服务协调（Zookeeper）、分布式消息队列（Kafka 、RabbitMq）、分布式 Session 、分布式事务、分布式搜索（Elasticsearch）等。不可能所有分布式内容都熟悉，一定要在某个领域有所专长。
RocketMQ与FIFO原理类似，MQ提供的顺序消息即保证消息的先进先出，可以应用于交易系统中的订单创建、支付、退款等流程
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
