在秒杀实际的业务中,一定有很多需要做缓存的场景,比如售卖的商品,包括名称,详情等。访问量很大的数据,可以算是“热点”数据了,尤其是一些读取量远大于写入量的数据,更应该被缓存,而不应该让请求打到数据库上。
———— 已经拥有黑眼圈,但还没学会小猪老师时间管理学的蛮三刀同学
本文原题“阿里数据库十年变迁,那些你不知道的二三事”,来自阿里巴巴官方技术公号的分享。
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。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
在日常的应用开发中,我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
亚马逊2012年7.75亿美金收购的Kiva Systems,大大提升了亚马逊的物流系统。据悉时至2015年亚马逊已经将机器人数量增至10000台,用于北美的各大运转中心。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
它跟传统的电商网站,可能最大的不同在于它的库存, 它的库存是动态变化的,库存之间会互相影响。
做为一名程序员,发展方向大致可以分为两个方面:一个是业务架构,一个是技术架构(中间件方向)。
(1)查询商品; (2)创建订单; (3)扣减库存; (4)更新订单; (5)付款; (6)卖家发货;
首先要介绍的是,什么是实时竞价广告?如图11-9所示 📷 图11-9 实时竞价广告模式 与广告业务相关的术语 首先介绍几个与广告业务相关的术语: RTB(RealTime Bidding)实时竞价:一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同,实时竞价规避了无效的受众到达,针对有意义的用户进行购买。它的核心是DSP平台(需求方平台),RTB对于媒体来说,可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说
假设某网站秒杀活动只推出一件商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,秒杀系统需要面对的技术挑战有:
网购相信大家一定不陌生,很多小伙伴甚至号称“剁手达人”,今天我们就来聊下电商中的秒杀系统是如何架构?
电商系统基本是开发者接触的最多的系统了,对于一个电商系统,商品模块显然是其核心功能,商品模块设计的好坏直接决定后续的开发进度和维护成本。
上述的超发现象,归根到底在于数据库时被多个线程同时访问的,在没有加锁的情况下,上述代码并不是线程安全的。
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热,放到Redis,信号量控制进来秒杀的请求。
(1)查询商品;(2)创建订单;(3)扣减库存;(4)更新订单;(5)付款;(6)卖家发货
Redis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一。 如果 key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作。且将key的有效时间设置为长期有效 。
在我们日常开发中,我们存储数据的方式一般都在数据库中,一般业务系统不会存在高并发的情况,也不怎么可能会发生概率性BUG问题,可一旦发涉及了高并发的需求,例如现在年底抢火车票的情景,单一使用数据库来保存数据肯定是不行的,首先我们的DB数据库是面向磁盘的,服务端与数据库交互都会有磁盘读/写操作而且该方式效率以及性能比较慢。
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
分析: 在高并的场景下,假设库存只有 2 件 ,两个请求同时进来,抢购改商品,购买数量都是 2. A请求 此时去获取库存,发现库存刚好足够,执行扣库存下单操作。 在 A 请求为完成的时候(事务未提交),B请求 此时也去获取库存,发现库存还有2. 此时也去执行扣库存,下单操作。
很多业务中的突发事件,可能会造成比往常多数倍,甚至数十倍的流量冲击。这些流量会冲击后端架构每一层,但是数据库是最后的生命线,也是最难救的。
分布式事务的由来,当两个系统一个负责扣款 ,一个负责发货,但是扣款的系统出现异常,扣款失败,货还在正常发送,这时候分布式事务就出现了。
这篇分享源自之前购买的极客时间课程《如何设计一个秒杀系统》,以及书籍《亿级流量网站架构核心技术》。
商城系统中,抢购和秒杀是很常见的营销场景,在一定时间内有大量的用户访问商场下单,主要需要解决的问题有两个:
双11的硝烟已经弥漫在每个角落——不只是互联网,还有线下实体;不只是内地市场,还有香港台湾等境外市场;不只是促销大战,而是在产品、体验、服务和物流等维度共同发力。更重要的是,今年双11不再将不断提升GMV当做唯一目标,而是把应用新技术、推动新模式当做重点。天猫刚刚举办的一个活动体现了这一点。 11月3日,双十一进入一周倒计时,天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会,全称为天猫双11全球创智生态峰会,参会者包括Intel,CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗、BEATS、H
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求,其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案,库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳,更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中,库存的抵扣过程通常包括以下步骤:
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了,不过因为又临近一年一度的双11,而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题,所以还是准备拿出来说说。
12306在很久以前,对购票和乘车规则是有限制的,当同一乘车人的两张车票涉及的行程出现冲突时,会拒绝购票请求。
之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式,但是现在很多应用系统都是相当庞大的,很多应用系统都是微服务的架构体系,那么在这种跨jvm的场景下,我们又该如何去解决并发。
作者:李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 ---- 前言 2019年10月11日至13日,CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议(NDBC 2019),腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”,做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践
大家好,好久不发文章了。(快一个月了- -)最近有很多学习的新知识想和大家分享,但无奈最近项目蛮忙的,很多文章写了一半搁置在了笔记里,待以后慢慢补充发布。
那些年熬夜刷的12306经过多年迭代,承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的 QPS,上百万的并发再正常不过。那么,系统如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时,提供稳定的服务?
第一个购买请求来了,想买2个,从数据库中读取到库存有3个,数量够,可以买,减库存后,更新库存为1个。
Kafka 是一种消息代理,在过去几年中迅速流行起来。消息代理已经存在很长时间了,它们是一种专门用于在生产者和消费者系统之间“缓冲”消息的数据存储。Kafka 已经相当流行,因为它是开源的,并且能够支持海量的消息。
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:
智慧生活商城系统旨在提供一个便捷的电子商务平台,让用户可以方便地浏览、购买商品,同时为管理员提供管理商城和用户的功能。系统需求包括前台展示和后台管理两大模块,涵盖了用户和管理员两种角色的功能需求。
Shopee(https://shopee.com/)是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台,覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea(https://seagroup.com/)为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来,Shopee 业务规模迅速扩张,逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一:
我回来啦,前段时间忙得不可开交。这段时间终于能喘口气了,继续把之前挖的坑填起来。写完上一篇秒杀系统(四):数据库与缓存双写一致性深入分析后,感觉文章深度一下子被我抬高了一些,现在构思新文章的时候,反而畏手畏脚,不敢随便写了。对于未来文章内容的想法,我写在了本文的末尾。
来源:github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/
电商作为互联网的常青业务,已经渗透到我们生活日常方方面面。随着市场发展,以及我们的个性化需求,衍化出很多玩法。虽然业务规则上略有差异,但底层技术都是相通的。无非就是领域建模、系统架构、微服务拆分、缓存设计、海量数据分表。涉及到的功能模块主要分为:店铺、商品、会员、营销、购物车、交易、库存、支付、物流、履约、售后、评价等。
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