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秒杀系统】秒杀系统和拓展优化

数据库:MySQL 8.0 数据源: druid 1.16 测试工具: apache jmeter 数据库表设计 三张表,分别是 商品表: id 商品id 商品name 商品图片 商品类别 商品价格 库存...)VO getGoodsDetail(String goodId) service 层的设计思路就是 调用DAO层接口 实现对数据库中取出数据的处理,并且提供给controller封装好的接口 @Service...事务处理 优秀成熟的数据库 一定会有对事务的支持, redis 也不例外 Redis的事务在不出现异常的时候是原子操作,exec是触发事务执行的命令 相关命令: watch 设置一个key 表示开始对这个...orderVo; } } return null; } } Controller 等待用户 确认信息之后 就可以生成订单 同步到数据库了...其实要考虑的东西十分的多,我们这次的系统也不是最终的版本,先做出来的核心的, 套用鱼皮的话 先有 再调优 追求更好 拓展 页面动静分离 nginx ip 分流 MQ 流量削峰,异步任务 前端验证码 数据库与缓存同步策略

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    秒杀】二、what?秒杀也可以做引擎?

    从上次在技术交流群里聊到秒杀系统的设计,到目前为止已经招募到8位对其非常感兴趣的小伙伴,主笔编码。经过大家的讨论,感觉除了做成一个秒杀的demo,我们还可以更近一步,将其做成一个秒杀引擎。...【秒杀】一、系统设计要点,从卖病鹅说起 一个黑盒 最主要的思路,就是把秒杀引擎看成是一个黑盒,对完成秒杀的逻辑进行屏蔽。一端输入,一端输出。...也就是说,你把要秒杀的数据,经过清洗倒入秒杀引擎后,剩下的就没原来系统的什么事了。 “精致秒杀引擎,云加速,弹性可伸缩高可用架构。SLA全年5个9,绿色无公害,为您的业务保驾护航。...数据可能来源于一个外部的数据库(db),也可能来自于外部的推送(push),也可能来自于外部接口的拉取(pull)。这个数据获取的过程,我们就给它起个名字,叫做source。...source和sink,组成了一个秒杀目标的具体数据流向,是黑盒之外的东西。 target 秒杀目标 是时候给秒杀目标起个名字了。

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    秒杀”心得

    本文记录对某网站A的秒杀活动编写秒杀器的经历和技术重点。 故事回顾     某日早上,朋友给我说最近A网站在开展秒杀活动,有IPad、IPhone,让大家一起去秒杀。...然后下午我就开始尝试分析它网站的秒杀流程,并尝试使用自动提交数据的方案来进行秒杀。...结果,在晚上的时候,成功做出了第一个版本的秒杀器,然后我们一起秒杀了几个IPad(大家都想要IPad,而对IPhone没兴趣,汗)。     当时就用网银付了帐,等待它发货。...,随机出现各种题目让会员回答,回答成功才能继续秒杀。...元旦也没闲着,花了几天时间,改出了第二个版本的秒杀器,智能解题。经测试,目前没有失败过。 第一版本     以下简明扼要地描述所有的分析流程:     分析网站秒杀流程,得出“入口页面”的地址。

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    秒杀安全

    秒杀和抢购的场景,流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候,过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态,拒绝请求也是一种保护措施。...秒杀和抢购的场景中,还有另外一个问题,就是“超发”,如果在这方面控制不慎,会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过,某些电商搞抢购活动,买家成功拍下后,商家却不承认订单有效,拒绝发货。...此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。...3 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录...4 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一( version=2 )试图向数据库提交数据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为

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    秒杀聊聊秒杀限流的多种实现

    两周前秒杀案例初步成型,分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。...我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利,在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己,只有这样,也许你的春天就在明天。...在开发秒杀系统案例的过程中,前面主要分享了队列、缓存、锁和分布式锁以及静态化等等。...对此,为了减少资源浪费,减轻后端压力,我们还需要对秒杀进行限流,只需保障部分用户服务正常即可。...限制接口总并发数/请求数 秒杀活动中,由于突发流量暴增,有可能会影响整个系统的稳定性从而造成崩溃,这时候我们就要限制秒杀接口的总并发数/请求数。

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    秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化

    秒杀优化 VoucherOrderServiceImpl 修改下单动作,现在我们去下单时,是通过lua表达式去原子执行判断逻辑,如果判断我出来不为0 ,则要么是库存不足,要么是重复下单,返回错误信息,如果是.../ 1.查询优惠券 SeckillVoucher voucher = seckillVoucherService.getById(voucherId); // 2.判断秒杀是否开始...; } // 3.判断秒杀是否已经结束 if (voucher.getEndTime().isBefore(LocalDateTime.now())) {...// 尚未开始 return Result.fail("秒杀已经结束!")...先利用Redis完成库存余量、一人一单判断,完成抢单业务 再将下单业务放入阻塞队列,利用独立线程异步下单 基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题? 内存限制问题 数据安全问题

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    【高并发】高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀

    假设持久层的缓存使用的是Redis,数据库使用的是MySQL,MySQL的最大并发度可以预估为1000左右,以千为单位。Redis的最大并发度可以预估为5W左右,以万为单位。...(6)计算秒杀的价格 由于在秒杀活动中,商品的秒杀价格和商品的真实价格存在差异,所以,需要计算商品的秒杀价格。...注意:如果在秒杀场景中,系统涉及的业务更加复杂的话,会涉及更多的业务操作,这里,我只是列举出一些常见的业务操作。 2.提交订单 (1)订单入口 将用户提交的订单信息保存到数据库中。...(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。...此时,用户再发起秒杀请求时,如果系统由负载均衡层请求应用层的各个服务,再由应用层的各个服务访问缓存和数据库,其实,本质上已经没有任何意义了,因为商品已经卖完了,再通过系统的应用层进行层层校验已经没有太多意义了

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    秒杀系统设计!

    2 概要设计 通过对秒杀业务的本身认知以及上面提到的秒杀业务需求,本次秒杀系统需要着重设计如下几点: (1)动静分离:如何保证用户在不刷新页面的情况下,依然能进行秒杀相关数据的获取且不会耽误秒杀活动的开始...4)数据库层流量控制 对于请求到数据中的流量,写入的流量就是真正下单成功的流量,即需要扣减库存的动作。有如下建议: 如果不是临时的活动,则建议使用独立的数据库作为“秒杀”活动的数据库。...将数据库配置成读写分离。 尝试去除行锁。 对于数据库行锁的优化,可以通过将商品进行拆分来实现——增加ID,如下图所示。对于单一的“秒杀”活动这会得到显著效果。...对于这么大的流量,除前面说的数据库隔离外,还需要进一步优化库存,否则数据库读/写依然是系统的瓶颈。 接下来看看如何优化大流量“秒杀”场景中的库存数量扣减操作。...2)异步处理技术 如果是复杂的扣减库存(如涉及商品信息本身或牵连其他系统),则建议使用数据库进行库存数量的扣减,可以使用异步的方式来应对这种高并发的库存的更新。

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    大模型商用新解法:CVP架构崛起,向量数据库破圈

    CVP 架构的兴起让向量数据库这个新的数据库品类站上了风口浪尖。...1 ChatGPT is NOT all you need 提问:向量数据库对很多用户和开发者还是一个比较新的概念,能否讲一下向量数据库与传统数据库的关键差异?...向量数据库是以向量为核心数据类型的新型数据库系统,支持大规模向量数据的存储、分析、查询任务,同时兼顾面向数值、字符串的混合查询分析能力。...在 CVP 架构中,我们通过向量数据库为大模型补充一个外部记忆体。...对于一个数据库系统的演进旅程,5年尚早,Zilliz 还将继续和社区一道,进行向量数据库技术与产品领域的前沿探索,不断刷新最佳实践。

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    秒杀架构实践

    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)。...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...提高吞吐量 为了进一步提高秒杀时的吞吐量以及响应效率,这里的 web 和 Service 都进行了横向扩展。 web 利用 Nginx 进行负载。 Service 也是多台应用。...大家都知道:大多数应用数据库都是压倒骆驼的最后一根稻草。 通过 Druid 的监控来看看之前请求数据库的情况: 因为 Service 是两个应用。 数据库也有 20 多个连接。

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    秒杀系统设计

    概述 读了极客时间许令波的如何设计秒杀系统后,总结出秒杀系统设计的一些需要注意的点,如何从更多的角度去考量一个架构的设计,保证性能和高可用。...数据少涉及几个方面: 数据在网络中传输需要时间,数据量越大,网络包耗时越长 服务器在写网络的时候,一般要进行压缩和字符编码,这些操作比较消耗cpu 系统依赖的数据要尽量少, 比如和数据库的交互,很容易形成瓶颈...秒杀系统架构 秒杀系统单独打造一个系统,与普通的商品购买独立出来,可以单独的作优化 秒杀系统部署在独立机器集群,秒杀的大流量不会影响到正常的商品购买集群的负载 热点数据(如库存数据)单独放到缓存系统中...,提升读性能 增加秒杀答题,防止有秒杀器抢单 页面进行动静分离,让用户秒杀使不在刷新整个界面(又重新加载所有资源),将页面刷新的数据降到最少 服务端对秒杀商品进行本地缓存,不需要再调用依赖系统的后台服务获取数据...下单减库存是最简单的减库存方式,也是控制最精确的一种,下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存,这样一定不会出现超卖的情况。但是你要知道,有些人下完单可能并不会付款。

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