我们都知道，正常去实现一个WEB端的秒杀系统，前端的处理和后端的处理一样重要；前端一般会做CDN，后端一般会做分布式部署，限流，性能优化等等一系列的操作，并完成一些网络的优化，比如IDC多线路（电信、联通...而由于目前系统前端是基于微信小程序，所以关于前端部分的优化就尽可能都是在代码中完成，CDN这一步就可以免了； 关于秒杀的更多思考 在原有的秒杀架构的基础上新增了新的实现方案 原有方案： 通过分布式锁的方式控制最终库存不超卖...架构介绍 后端项目是基于SpringCloud+SpringBoot搭建的微服务框架架构 前端在微信小程序商城上 核心支撑组件 服务网关 Zuul 服务注册发现 Eureka+Ribbon 认证授权中心...2、秒杀一般是访问请求量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功； 3、秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单操作； 秒杀架构的设计理念 限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端...实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间件等技术； 异步处理：对于高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，异步处理就是削峰的一种实现方式； 内存缓存：秒杀系统最大的瓶颈最终都可能会是数据库的读写
前言 之前在 Java-Interview 中提到过秒杀架构的设计，这次基于其中的理论简单实现了一下。...本次采用循序渐进的方式逐步提高性能达到并发秒杀的效果，文章较长请准备好瓜子板凳(liushuizhang)。...之后将真正的库存校验、下单等请求发往 Service 层（其中 RPC 调用依然采用的 dubbo，只是更新为最新版本，本次不会过多讨论 dubbo 相关的细节，有兴趣的可以查看 基于dubbo 的分布式架构...无限制 其实抛开秒杀这个场景来说正常的一个下单流程可以简单分为以下几步： 校验库存 扣库存 创建订单 支付 基于上文的架构所以我们有了以下实现： 先看看实际项目的结构： 还是和以前一样： 提供出一个...这种数据我们完全可以放在内存中，效率比在数据库要高很多。 由于我们的应用是分布式的，所以堆内缓存显然不合适，Redis 就非常适合。
前言 之前在 Java-Interview 中提到过秒杀架构的设计，这次基于其中的理论简单实现了一下。...之后将真正的库存校验、下单等请求发往 Service 层（其中 RPC 调用依然采用的 dubbo，只是更新为最新版本，本次不会过多讨论 dubbo 相关的细节，有兴趣的可以查看 基于dubbo 的分布式架构...无限制 其实抛开秒杀这个场景来说正常的一个下单流程可以简单分为以下几步： 校验库存 扣库存 创建订单 支付 基于上文的架构所以我们有了以下实现： 先看看实际项目的结构： ?...这种数据我们完全可以放在内存中，效率比在数据库要高很多。 由于我们的应用是分布式的，所以堆内缓存显然不合适，Redis 就非常适合。...最后发现数据没问题，数据库的请求与并发也都下来了。 乐观锁更新 + 分布式限流 + Redis 缓存 + Kafka 异步 最后的优化还是想如何来再次提高吞吐量以及性能的。
Redis 等组件的造成过大的压力 架构设计思想 ?...在这些流程中主要用到 OLTP 的数据库，类似 MySQL、SQLServer、Oracle。由于数据库底层采用 B+ 树的储存结构，对应我们随机写入与读取的效率，相对较低。...如果我们把部分业务逻辑迁移到内存的缓存或者 Redis 中，会极大的提高并发效率 整体架构 ? 客户端优化 客户端优化主要有两个问题 秒杀页面 秒杀活动开始前，其实就有很多用户访问该页面了。...对于超过系统水位线的请求，直接采取 「Fail-Fast」原则，拒绝掉 秒杀整体流程图 ? 秒杀系统核心在于层层过滤，逐渐递减瞬时访问压力，减少最终对数据库的冲击。...old_id=108134」 高并发秒杀系统架构设计 「https://zhuanlan.zhihu.com/p/25368538」
一般在具体的业务中，平台方会发布秒杀席位个数，秒杀的时间段，让各个商家报名，将自己的产品参与秒杀活动。这里将同事画的一张图放上来，大致是这么一个流程。关于秒杀原理可以参考单机秒杀系统样例 ?...的使用，可以参考分布式调度Elastic-Job攻略 这里是以商家的服务来当成一件商品来处理的，所以service可以理解成商品。...，让秒杀下单只能在秒杀活动进行中开启，不在秒杀时间内不允许下单。...，或者服务被秒杀完，用户的下单需要知道自己是否秒杀成功或者秒杀失败。...SecOrderDao secOrderDao = SpringBootUtil.getBean(SecOrderDao.class); //秒杀成功的将秒杀单存入数据库
Redis 等组件的造成过大的压力 架构设计思想 ?...在这些流程中主要用到 OLTP 的数据库，类似 MySQL、SQLServer、Oracle。由于数据库底层采用 B+ 树的储存结构，对应我们随机写入与读取的效率，相对较低。...如果我们把部分业务逻辑迁移到内存的缓存或者 Redis 中，会极大的提高并发效率 整体架构 ? 客户端优化 客户端优化主要有两个问题 秒杀页面 秒杀活动开始前，其实就有很多用户访问该页面了。...对于超过系统水位线的请求，直接采取 「Fail-Fast」原则，拒绝掉 秒杀整体流程图 ? 秒杀系统核心在于层层过滤，逐渐递减瞬时访问压力，减少最终对数据库的冲击。...MQ 排队服务，只要 MQ 排队服务顶住，后面下订单与扣减库存的压力都是自己能控制的，根据数据库的压力，可以定制化创建订单消费者的数量，避免出现消费者数据量过多，导致数据库压力过大或者直接宕机。
2.高并发下的应用、数据库负载 用户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器和数据库服务器造成负载压力。...（文件名保持不变，只是内容不一样），更新秒杀开始标志为是，加入下单页面的URL及随机数参数（这个随机数只会产生一个，即所有人看到的URL都是同一个，服务器端可以用redis这种分布式缓存服务器来保存随机数...4、秒杀架构设计 秒杀系统为秒杀而设计，不同于一般的网购行为，参与秒杀活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面，在秒杀开始的时候抢先进入下单页面，而不是商品详情等用户体验细节，因此秒杀系统的页面设计应尽可能简单...互联网公司数据库实际软件架构是：又分片，又分组（如下图） ? 4.4.2 设计思路 数据库软件架构师平时设计些什么东西呢？...这个方案的缺点是，数据库中间件的门槛较高（百度，腾讯，阿里，360等一些公司有）。 2、强制读主 ? 上面实际用的“双主当主从用”的架构，不存在主从不一致的问题。
一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。...又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。...流量到了亿级别，常见站点架构如上： 1）浏览器端，最上层，会执行到一些JS代码 2）站点层，这一层会访问后端数据，拼html页面返回给浏览器 3）服务层，向上游屏蔽底层数据细节 4）数据层，最终的库存是存在这里的...a）大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下笔者的两个架构优化思路： 1）尽量将请求拦截在系统上游 2）读多写少的常用多使用缓存
读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？ 二、优化方向 优化方向有两个（今天就讲这两个点）： （1）将请求尽量拦截在系统上游（不要让锁冲突落到数据库上去）。...三、常见秒杀架构 常见的站点架构基本是这样的（绝对不画忽悠类的架构图） ?...问题7：秒杀之后的支付完成，以及未支付取消占位，如何对剩余库存做及时的控制更新？ 答：数据库里一个状态，未支付。...答：目前的架构设计，请求落到不同的站点上，数据可能不一致（页面缓存不一样），这个业务场景能接受。但数据库层面真实数据是没问题的。...答：别重放了，返回用户查询失败或者下单失败吧，架构设计原则之一是“fail fast”。 问题11.对于大型系统的秒杀，比如12306，同时进行的秒杀活动很多，如何分流？
今天有朋友问我，说我的文章里，总是提“脱离业务的架构设计是耍流氓”。 每次都是架构根据业务折衷，有没有业务和产品由于技术难度太大来做折衷的？...当然有，当一个业务技术难度非常大的时候，可以通过业务和产品的优化，来简化系统架构。...以“12306车票秒杀”为例，秒杀业务架构难度大，业务和产品可以这么折衷： case 1 一般来说，下单和支付放在同一个流程里，能够提高转化率。...对于秒杀场景，产品上，下单流程和支付流程异步，放在两个环节里，能够降低数据库写压力。 12306，下单成功后，系统占住库存，45分钟之内支付即可。...脱离业务的架构设计是耍流氓。 架构难度大，产品也应该折衷。 画外音：秒杀业务的架构优化讲过了，这次说产品上的优化。 兄弟，你的产品折衷了吗？或者，奇葩了吗？ 欢迎分享你的故事。
这个问题我们需要考虑解决; 2.5 数据库设计 秒杀有把我们服务器击垮的风险，如果让它与我们的其他业务使用在同一个数据库中，耦合在一起，就很有可能牵连和影响其他的业务。...缓存会被击穿，直接渗透到DB,从而击垮mysql.后台会将会大量报错; 3 秒杀系统设计和技术方案 3.1 秒杀系统数据库设计 针对1.5提出的秒杀数据库的问题，因此应该单独设计一个秒杀数据库...3.3 秒杀页面静态化 将商品的描述、参数、成交记录、图像、评价等全部写入到一个静态页面，用户请求不需要通过访问后端服务器，不需要经过数据库，直接在前台客户端生成，这样可以最大可能的减少服务器的压力...4 接口限流 秒杀最终的本质是数据库的更新，但是有很多大量无效的请求，我们最终要做的就是如何把这些无效的请求过滤掉，防止渗透到数据库。...比如数据库的分库分表、队列改成用kafka、redis增加集群数量等手段。
《秒杀系统架构优化思路》 上周参加Qcon，有个兄弟分享秒杀系统的优化，其观点有些赞同，大部分观点却并不同意，结合自己的经验，谈谈自己的一些看法。...又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。 二、常见架构 ?...a）大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？...和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了 4.4）数据层闲庭信步 到了数据这一层，几乎就没有什么请求了，单机也能扛得住，还是那句话，库存是有限的，小米的产能有限，透过过多请求来数据库没有意义...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下笔者的两个架构优化思路： 1）尽量将请求拦截在系统上游 2）读多写少的常用多使用缓存
1.6:大量请求问题 二：秒杀系统的设计和技术方案 2.1：秒杀系统数据库设计 2.2：秒杀url的设计 2.3：秒杀页面静态化 2.4:单体redis升级为集群redis 2.5:使用nginx 2.6...本期我们就来探讨一下这个问题 博客的目录 秒杀系统应该考虑的问题 秒杀系统的设计和技术方案 系统架构图 总结 推荐下自己做的 Spring Boot 的实战项目： https://github.com/...这个问题我们需要考虑解决 1.5：数据库设计 秒杀有把我们服务器击垮的风险，如果让它与我们的其他业务使用在同一个数据库中，耦合在一起，就很有可能牵连和影响其他的业务。...2.1：秒杀系统数据库设计 针对1.5提出的秒杀数据库的问题，因此应该单独设计一个秒杀数据库，防止因为秒杀活动的高并发访问拖垮整个网站。...2.8:接口限流 秒杀最终的本质是数据库的更新，但是有很多大量无效的请求，我们最终要做的就是如何把这些无效的请求过滤掉，防止渗透到数据库。
来源：http://t.cn/REaQAax 一、为什么秒杀这么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。...例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。...1.1主要需要解决的问题有两个 1、高并发对数据库产生的压力 2、竞争状态下如何解决库存的正确减少（ 超卖问题） 对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下两个架构优化思路： 1、尽量将请求拦截在系统上游 2、读多写少经量多使用缓存 3、Redis队列缓存 + mysql 批量入库...133 道 Java 面试题及答案 数据库分库分表，何时分？
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。 电商系统架构 在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。...比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。 我们可以将电商系统的架构简化成下图所示。 ?...（2）加入秒杀购物车 商城服务在验证秒杀Token合法并有效后，会将用户秒杀的商品添加到秒杀购物车。 5.提交订单 （1）订单入库 将用户提交的订单信息保存到数据库中。...如果秒杀商品的库存小于或者等于0，则直接返回用户商品已售完的提示信息，而不用再经过应用层的层层校验了。 针对这个架构，我们可以参见本文中的电商系统的架构图（正文开始的第一张图）。...如果在分布式环境中，我们通过多台机器同时操作Redis缓存，就会发生同步问题，进而引起“超卖”的严重后果。 在电商领域，有一个专业名词叫作“超卖”。
本文内容 秒杀业务难点 秒杀架构理论 业务设计 & 总结 摘录：生命轮回。事业、家庭乃至做的每件事都会有生命周期。与其想着何时 Ending，不如脚踏实地，思考未来，活在当下。...From 小弟泥瓦匠思考录 一、前言 一提到秒杀，都会想到高性能、高并发、高可用、大流量...。在电商体系中，交易系统占据了环节中的半壁江山。比如里面特别迷人的秒杀系统，那秒杀涉及到什么架构设计？...那这种系统更加难设计 三、秒杀架构理论 想起了架构一些定律：墨菲定律、康威定律等。任何的设计实践肯定来自某些理论和定律。...秒杀的一些架构理论（我认为的）： 高并发原则 高可用原则 一致性设计 a、高并发原则 1、服务化 服务化老生常谈，选型也有 Spring Cloud 、阿里开源的 Dubbo 等一整套服务化解决方案。...资料： 开涛《亿量级流量网站架构设计》
对于秒杀架构的设计，需要遵循以下个原则：东西不能超卖、下单成功的订单数据不能丢失、服务器和数据库不能挂尽量不让机器人抢走整体的思路秒杀架构的设计方案就是一个不断过滤请求的过程，从系统架构层面来说，秒杀系统的分层思路如下...图片秒杀系统的架构设计目标就是尽可能把上层的用户请求处理掉。下面我们通过业务的流程来设计秒杀的架构一、浏览页面对于PC网站，首先必选前后端分离，然后静态资源放到CDN上。...具体实现，可以通过以下三种方式,（1）商品库存放入缓存Redis中，如果每个请求都查询数据库库存，那数据库必然扛不住，所以我们要把库存放到缓存中，这样每次用户下单前，如果Redis的库存扣减后<0，说明秒杀失败...在数据库查询订单数据时，查不到说明秒杀失败。（3）订单批量落库，定期将订单批量落库，且在订单落库的时扣减数据库中的库存。三、付款页面在付款页面，基本不需要再过滤用户请求了。...为了保证秒杀系统的高可用，需要对静态资源服务器、网关、后台服务器都进行配置负载均衡，而缓存 Redis 和数据库均需要配置集群模式。对于网关的限流 和如何应对某台服务器宕机，避免其他服务雪崩 （熔断）
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