下面就以迭代测试为例，给大家画下测试流程图： ? ...一般测试计划是由测试主管编写，测试方案是高级测试工程师编写，故有些测试人员并不会要求编写，但是测试用例却是每个测试人员都需求编写的，一般测试用例我们主要用到的都是黑盒用例设计方法，如等价类分析法，边界值分析法，因果图，
问题分析 秒杀系统一般要注意的问题就是 : 库存少卖，超卖问题（原子性） 流量削峰，这里我们设定的时候每个用户只能秒杀一次所以比较好处理 执行流程 初始化数据，提前预热要秒杀的商品（项目里设置为启动...设计思路图 秒杀系统 技术选型 开发语言 : Java 8 或 Java 11 框架技术： SpringBoot2.x ，Mybatis-plus ，Thymeleaf 中间件： Redis...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...`goods_id` select> mapper> service 实现类 两种查找商品数据的方法 getlist：逐个表 匹配查询 selectGoods链表查询 返回商品详情(包括秒杀价格等...)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
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，下面用一张图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。
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。...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
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。...这样，通过配置参数，就可以调节秒杀队列的行为和性能。 source 秒杀数据源 数据的提供者。...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。...当然，这部分的功能也是可以扩展的，比如source数据来自ES。 sink 秒杀数据落地下沉 主要处理秒杀完成后，数据的去向。与source类似，它是一个反向的动作。...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。
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。...这样，登录成功后的Cookie，就由浏览器自己来维护，而我要做的就是控制浏览器中页面的运行，让它以我的方式加载页面、填写数据、提交数据。在提交数据时，浏览器也会自动把Cookie一并提交。...其次，分析网站的提交页面中的表单，发现有很多的隐藏域是一连串随机的数字，没有任何规律，估计这些数据是每次活动都不一样的，所以再使用第一版中静态的模拟页面提交数据的方法不行了，必须使用动态的页面，把这些随机的数据都保留下来...总结 这次秒杀器编写的过程，让我的一个心结给解了。一直以来，就想完全控制网页客户端程序的运行：大四在电信的时候，老总让我给领导刷票；再后来有要人给我给论坛自动提交数据。
缓存的目的是为了提升系统访问速度和增强系统的处理能力；分布式锁解决了集群下数据的安全一致性问题；静态化无疑是减轻了缓存以及DB层的压力。...就拿秒杀来说，可能会有百万级别的用户进行抢购，而商品数量远远小于用户数量。如果这些请求都进入队列或者查询缓存，对于最终结果没有任何意义，徒增后台华丽的数据。...典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送(百科)。...漏桶 漏桶算法的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量(百科)。...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。
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
由图可以看出，秒杀系统的并发量存在瞬时凸峰的特点，也叫做流量突刺现象。 我们可以将秒杀系统的特点总结如下。 ?...结算阶段： 完成秒杀后的数据处理工作，比如数据的一致性问题处理，异常情况处理，商品的回仓处理等。...注：图片来自魅族 秒杀系统时序图 网上很多的秒杀系统和对秒杀系统的解决方案，并不是真正的秒杀系统，他们采用的只是同步处理请求的方案，一旦并发量真的上来了，他们所谓的秒杀系统的性能会急剧下降。...我们先来看一下秒杀系统在同步下单时的时序图。 同步下单流程 ? 1.用户发起秒杀请求 在同步下单流程中，首先，用户发起秒杀请求。商城服务需要依次执行如下流程来处理秒杀请求的业务。...我们可以通过下面的代码片段在秒杀预热阶段，将要参与秒杀的商品数据加载的缓存。
优点是可以自定义点击延迟，而click()默认是150ms。 x,y可以开启手机开发者模式，其中的指针位置功能获取，也可以利用bound函数
说是秒杀脚本，但其实根本做不到毫秒级（看很多文章写毫秒级也是跪了）。自己在mac上实测，大约10s左右会收到邮件。用selenium秒杀是不要想了，用作自动提交订单，还算ok。...= "https://login.taobao.com/" self.MAX_SUBMIT = 50 #self.BUY_TYPE = buy_type # 0：秒杀...tries = retry_times() message = MIMEMultipart('mixed') message['Subject'] = '秒杀通知...self.Email.sender message['To'] = self.Email.receivers if Result: text = '{} 秒杀成功...，请尽快付款～'.format(ok_time) else: text = '{} 秒杀失败，省钱啦～'.format(ok_time) text_plain
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...商品秒杀页面的静态数据以及动态数据，均是不同的地方提供，如下图所示。...这其中的数据就是动态数据。 02. 流量分层 在“秒杀”业务中，商品价格具有强大的吸引力，所以会受到很多用户的关注，但是商品数量是有限的。...CDN层：缓存“秒杀”活动的静态资源文件。 负载均衡层：拦截请求及分发路由等。 服务层：“秒杀”活动的具体交易的相关逻辑处理。 基础设施层：数据存储、大数据计算及消息推送相关操作。...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。
文章目录 前言 一、环境 二、安装 1.ChromeDriver安装 2.Seleuinm安装 3.淘宝秒杀脚本 4.京东秒杀脚本 总结 ---- 前言 我们的目标是秒杀淘宝或京东等的订单，这里面有几个关键点...2.Seleuinm安装 Selenium模块是Python的第三方库，可以通过pip进行安装 pip install selenium 或python中导入 3.淘宝秒杀脚本 from selenium...请输入抢购时间：时间格式：2021-12-29 19:45:00.000000") url = input("请输入抢购地址") login(url) buy(times) 4.京东秒杀脚本
本文实例为大家分享了python实现淘宝秒杀脚本的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.安装pycharm。网上教程很多。 2.安装 Selenium 库。...淘宝秒杀程序 以上程序是参照对应的 html 源码的对应元素所选择的。...标签：浏览器,python,selenium,点击,秒杀,淘宝,pycharm,安装 来源： https://blog.csdn.net/qq_40925239/article/details/89788252
秒杀系统的五个原则 总结起来就是：4要，1不要 数据要尽量少 这里的数据值得是用户和系统间传输的数据，包括用户上传给系统的数据和系统返回给用户的数据。...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...这种方式服务端性能更好，但用户端页面可能会延时，体验稍差 热点数据处理 热点分为热点操作和热点数据： 对于秒杀系统来说，大量刷新页面，大量添加购物车，双十一零点大量下单都属于热点操作。...隔离： 业务隔离：秒杀作为一种活动，参与活动的商品就是已知热点，提前做好预热 系统隔离：通过分组部署，与其他普通业务隔离开来 数据隔离：秒杀所调用数据大部分都是热点数据，启用单独的cache和mysql
将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结 图数据...☞重构子图 子图重构一般出现在数据运维阶段。...当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时，需要对图数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入，节省资源的同时可以进行快速批量操作。...apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点，三个子图变一个子图...重构时一般都是批量操作数据，在支持ACID的数据库中为了避免频繁发生死锁问题，存储过程中都不支持数据的并发操作。 References [1] TOC: 图数据☞重构子图
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)。...//github.com/crossoverJie/SSM https://github.com/crossoverJie/distributed-redis-tool 最终架构图： 先简单根据这个图谈下请求的流转...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。
因此，GAN 擅长对单个或多个对象类进行建模，但扩展到复杂数据集（更不用说现实世界）则极具挑战性。因此，超大型模型、数据和计算资源现在都专用于扩散模型和自回归模型。...第三，它具有可控的潜在向量空间，适用于经过充分研究的可控图像合成应用，例如风格混合（图 6）、prompt 插值（图 7）和 prompt 混合（图 8）。...他们使用一个判别器 D (x, c) 来判断生成的图像的真实性，与训练数据库 D 中的样本相比较，后者包含图像 - 文本对。...尽管 GAN 可以成功地在单类和多类数据集上生成真实的图像，但在互联网图像上进行开放式文本条件合成仍然面临挑战。研究者假设，目前的限制源于其对卷积层的依赖。...图表请参见上文中的图 6 和图 8。
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?)。...先简单根据这个图谈下请求的流转，因为后面不管怎么改进这个都是没有变的。 前端请求进入 web 层，对应的代码就是 controller。...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： ?...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。 ? ?
redis秒杀案例： 1.连接池： public class JedisPoolUtil { private static volatile JedisPool jedisPool = null;...= jedis) { jedisPool.returnResource(jedis); } } } 2.秒杀过程： public class SecKill_redis { public...("已经秒杀成功了，不能重复秒杀"); jedis.close(); return false; } //6 判断如果商品数量，库存数量小于1，秒杀结束 if(Integer.parseInt...(kc)<=0) { System.out.println("秒杀已经结束了"); jedis.close(); return false; } //7 秒杀过程 //使用事务...//jedis.sadd(userKey,uid); System.out.println("秒杀成功了.."); jedis.close(); return true; } }
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