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。
当我们在做数据库与缓存数据同步时,究竟更新缓存,还是删除缓存,究竟是先操作数据库,还是先操作缓存?本文带大家深度分析数据库与缓存的双写问题,以供大家参考。
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:
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。
大家好,我是小义。2024年除夕才能放假,相信这几天很多人都在抢回家的票,网上很多的抢票软件其实最后都是走的12306,没有其他便捷途径,只不过是可以预约自动抢票。可能很多人认为12306软件只不过是一个卖车票的简单平台,不需要很高的技术含量,但其实说它是全国最庞大且最繁杂的系统也不为过。12306的业务复杂度远远比淘宝京东这种电商网站要复杂得多。
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。
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。
———— 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
触发器是一种特殊类型的存储过程,它不同于存储过程,主要是通过事件触发而被执行的,即不是主动调用而执行的;而存储过程则需要主动调用其名字执行
本文主要目的还是用代码实现一下防止商品超卖的功能,所以像制定秒杀计划,展示商品等功能就不着重写了。
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。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
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。
要说现在在高并发场景中,哪个概念最火,那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的:
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:
(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;
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?
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
(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
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高,如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动,最典型的就是“双11抢购”。
其实,整个秒杀的业务场景并不复杂,可即查看参与秒杀的商品信息,加上购买和支付的动作,如下图所示。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高,如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动,最典型的就是“双11抢购”。“秒杀”是指在有限的时间内对有限的商品数量进行抢购的一种行为,这是商家以“低价量少”的商品来获取用户的一种营销手段。
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。
你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
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。
之后通过消息通知服务异步下单,若第4步异步下单失败,重试操作,试图重新生成订单,MQ的消息也可回溯。
一、秒杀业务为什么难做 1)im系统,例如qq或者微博,每个人都读自己的数据(好友列表、群列表、个人信息); 2)微博系统,每个人读你关注的人的数据,一个人读多个人的数据; 3)秒杀系统,库存只有一份,所有人会在集中的时间读和写这些数据,多个人读一个数据。 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,票是有限的,库存一份,瞬时流量非常多,都读相同的库存。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
在电商系统中,为了推荐自己的品牌和吸引用户量,那么会推出一个产品,这个产品只能被一个用户购买,如果一个用户正在购买时,其他用户点击购买的时候,则告知该用户,商品已经售出。
若系统不是严格要求缓存/数据库必须一致性,缓存可以稍微和数据库偶尔不一致,最好不要做双写。 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致。 串行化后,就会导致系统吞吐量骤降,就需要比正常情况下多几倍的机器去支撑线上环境请求。
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实,当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的,但是双方老板已经达成协议就要快速干起来,而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急,我们公司技术部召开了紧急会议,最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口,增加两个H5页面作为前端秒
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。
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曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。
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。
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,票是有限的,库存一份,瞬时流量非常多,都读相同的库存。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?
双11终于在各电商巨头、数百万大中小卖家、数亿网民的集体狂欢中谢幕。这场网上购物节先是电商平台海陆空的广告轰炸,接着是网民们把购物车装得满满的,把信用卡支付宝充得足足的,把宽带WIFI调得稳稳的,然后就是商家们的“不止5折”、“限时秒杀”、“下单立减100”、“全年最低”、“一降到底”……最后在以折扣为核心的促销中结束。过程中,成就了无数个“英雄”,也给市场留下满目疮痍的窘相。欢喜过后,我们有必要总结一番,唠叨几句。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库,而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识,作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
某医药销售企业因业务发展,需要建立线上药品销售系统,为用户提供便捷的互联网药品销售服务、该系统除了常规药品展示、订单、用户交流与反馈功能外,还需要提供当前热销产品排名、评价分类管理等功能。
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
本文由CDA数据分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! 大数据这个词跟大公司紧密相关。然而,越来越多的小企业也正在利用它的优势。如果你拥有一家小型企业,但是你不知道应该如何利用大数据,请阅读下面的建议吧。 了解大数据 简单来说,大数据指的是那些数量庞大、变化速度极快的数据,它们用传统软件很难处理。今天,我们创造了很多大数据。例如,在短短一分钟内,全球会发送2亿的电子邮件,完成200万的谷歌搜索,上传48小时的YouTube视频,并发生685000
说起容灾,很多同学脑子冒出来熟悉字眼,”同城双活”,“两地三中心”,“单元化”,“set化”等等。其实这些名词背后均隐射一层含义,面对一些灾难时候,业务如何做冗余来快速恢复业务。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从编程小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习,那么如何学习呢?当然是每天都练习一道题目!!
httpjuejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
业界对于库存敏感的业务往往通过数据库进行库存方案的设计,那么基于数据库库存系统会有哪些坑呢?
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