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做电商还搞不清一元秒杀、常规秒杀限时购?

数量维度 商品维度 时间维度 第二类维度: 价格维度 白菜价 非白菜价 第三类维度: 数量维度 极少(比如几个) 非极少 第四类维度: 商品维度 爆品 非爆品 第五类维度: 时间维度 限时...把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型,如下: 首先,一元秒杀之类:白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ?...其次,限时购(又称常规秒杀):非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着,爆品抢购:非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ?...总结: 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+...爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么,秒杀系统也有这么多种!》

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盘点三个JavaScript案例——实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小

前言 今天来给大家盘点三个JavaScript案例,分别是实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小案例,一起来看看吧!...一、实现限时秒杀案例 1.在淘宝网中,商家为了促销经常搞一些活动,例如限时秒杀是常见的一种活动,来增加消费者购买商品。...2.实现限时秒杀案例,具体代码如下所示: HTML 距离5/20号限时秒杀还有...本文案例参考《JavaScript前端开发案例教程》,黑马程序员编著 四、总结 1.本文基于JavaScript基础,实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小的功能。...2.在JavaScript中,实现限时秒杀、定时跳转案例主要帮助理解定时器的使用,改变盒子大小案例主要是帮助理解如何去修改显示的内容、CSS样式操作。 3.代码没有那么复杂,希望对你有所帮助!

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肝,画了 27 张图解秒杀系统的九个细节

所以这个峰值持续的时间其实是非常短的,这样就会出现瞬时高并发的情况,下面用一张直观的感受一下流量的变化: 像这种瞬时高并发的场景,传统的系统很难应对,我们需要设计一套全新的系统。...如果用户点击了一次秒杀按钮,则在10秒之内置灰,不允许再次点击,等到过了时间限制,又允许重新点击该按钮。 4 读多写少 在秒杀的过程中,系统一般会先查一下库存是否足够,如果足够才允许下单,写数据库。...5.1 缓存击穿 比如商品A第一次秒杀时,缓存中是没有数据的,但数据库中有。虽说上面有如果从数据库中查到数据,则放入缓存的逻辑。...然而,在高并发下,同一时刻会有大量的请求,都在秒杀同一件商品,这些请求同时去查缓存中没有数据,然后又同时访问数据库。结果悲剧了,数据库可能扛不住压力,直接挂掉。 如何解决这个问题呢?...7 分布式锁 之前我提到过,在秒杀的时候,需要先从缓存中查商品是否存在,如果不存在,则会从数据库中查商品。如果数据库中,则将该商品放入缓存中,然后返回。如果数据库中没有,则直接返回失败。

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秒杀架构设计

通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动 比如说京东秒杀,就是一种定时定量秒杀,在规定的时间内,无论商品是否秒杀完毕,该场次的秒杀活动都会结束。...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。...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 ? 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。...通过上面流程就会发现压力最大的地方在哪里?...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。

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如何设计一个秒杀系统

什么是秒杀?通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动。 比如说京东秒杀,就是一种定时定量秒杀,在规定的时间内,无论商品是否秒杀完毕,该场次的秒杀活动都会结束。...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。...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。...秒杀整体流程 ? 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。通过上面流程就会发现压力最大的地方在哪里?...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。

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设计一个秒杀系统

通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动 比如说京东秒杀,就是一种定时定量秒杀,在规定的时间内,无论商品是否秒杀完毕,该场次的秒杀活动都会结束。...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。...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 ? 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。...通过上面流程就会发现压力最大的地方在哪里?...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。

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聊聊数据库数据库的小知识

数据库 - 维基百科:在计算机科学中,数据库(英语:graph database,GDB)是一个使用结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。...数据库将数据之间的关系作为优先级。查询数据库中的关系很快,因为它们永久存储在数据库本身中。可以使用数据库直观地显示关系,使其对于高度互连的数据非常有用。...除了具有查询语言接口外,还可以通过应用程序接口(API)访问一些数据库数据库计算引擎不同。数据库是转换关系 OLTP 数据库的技术。而计算引擎在 OLAP 中用于批量分析。...由于主要技术公司在使用专有数据库方面的成功以及开源数据库的引入,数据库在 2000 年代引起了相当大的关注。...上面部分引用了维基百科对数据库的词条来讲解何为数据库,而本文整理于数据库 Nebula Graph 交流群中对数据库的零碎知识,作为对数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。

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数据库调研

数据库调研.pptx 数据库: 更好,更快速的查询和分析:数据库为查询相关数据(无论大小)提供了卓越的性能。...更简单和更自然的数据建模:使用关系型数据库建模的人都需要了解数据库的规范化和参照完整性的严格规则。 一些NoSQL数据库则走向了另一个极端,将所有类型的数据放在一个大型表中。...另一方面,在数据库中,可以定义任意类型的顶点类型来表示对象,并定义边类型来表示特定的关系。 同时支持实时更新和查询:数据库支持对大图形数据的实时更新,同时支持查询。...数据结构的灵活性:数据库具有灵活的schema修改。 用户可以不断添加或删除新的顶点、边和属性,扩展或缩小数据模型。 这对管理不断变化的对象类型特别方便。...大多数数据库可以在线修改schema,同时继续提供查询。

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浅谈数据库

[image] 本文主要讨论数据库背后的设计思路、原理还有一些适用的场景,以及在生产环境中使用数据库的具体案例。...数据库性能优化 数据库本身对高度连接、结构性不强的数据做了专门优化。不同的数据库根据不同的场景也做了针对性优化,笔者在这里简单介绍以下几种数据库,BTW,这些数据库都支持原生建模。...原生数据处理优化 我们说一个数据库支持原生数据处理就代表这个数据库有能力去支持 index-free adjacency。...数据库本身就提供了更高的可扩展性。 结论 在当今的大数据时代,采用数据库可以用小成本在原有架构上获得巨大的性能提升。...聊聊数据库数据库的小知识 Vol.02 数据库爱好者的聚会在谈论什么? 作者有话说:Hi,我是 Johhan。

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数据库调研

数据库是所有数据管理系统中成长最快的分类,下面分别从检索语言和数据库两个方面来介绍数据市场的发展。...数据库 下面是一些流行的数据库及其发展趋势,数据来源于:https://db-engines.com/en/ 。DB-Engines创办于2012年10月,是目前世界上最具权威数据库排行榜。 ?...从图中可以获取到的信息有: 无论是在 native 数据库 还是复合型数据库,Neo4j 均取得了一枝独秀的成绩; 微软 Azure 的 Cosmos DB 的增长速度非常非常非常迅猛; ArangoDB...数据库特性对比 ? 注:图片比较小,可以放大查看。 常见图数据介绍 ?...TiggerGraph 这个数据库号称是「首个原生并行系统,TigerGraph代表了数据库演进的下一个阶段,它是第一个能够在互联网规模数据上进行实时分析的系统…」,可以关注一下。

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数据库由浅入深

2.4查询 2.5突变 2.6数据监视 三、股权关系探索 四、数据库的应用场景 五、参考资料 一、什么是数据库 1.1概念 世间万物互联,关系无处不在。...我们都知道数据库是用来存储数据的一个系统,那么数据库到底是什么?要想知道数据库是什么,就需要对的概念有所了解。...而数据库却可以方便地存储具有关联关系的数据,且不会造成空间的浪费,对于关系越复杂的数据,数据库有着明显的存储优势,因为传统关系型数据库对于超过3张表关联的查询十分低效并且难以胜任。...所以,你现在可以理解,数据库是专门存储具有”“结构数据的一种非关系型数据库。...四、数据库的应用场景 在数据库中,数据是一切的基础,关系才是应用的关键;数据本身并没有价值,将数据关联起来才能发掘数据本身或者潜在的价值。一样的数据,构造不同的数据模型,也能应用在不同的场景。

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