文章内容丰富：覆盖大部分java必学技术栈，前端，计算机基础，容器等方面的文章 高并发秒杀系统 分析需求 场景分析 秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。...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...设计思路还是基于传统的三层开发 Controller -> servier -> dao这样的分层开发模式 实体类 这里为了方面展示，就展示实体类的属性，小伙伴们自行补充getter/setter...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
相关需求&说明 一般来说秒杀系统的功能不会很多，有： 1、制定秒杀计划。在某天几点开始，售卖什么商品，准备卖多少个，持续多久。 2、展示秒杀计划列表。...下单购买还会有一些前置条件，比如要经过风控系统，确认你是不是黄牛；营销系统，有没有相关的优惠券，虚拟货币之类的。 下单完成还要走库管、物流，还有积分之类的，本文就不涉及了。...如果我们的系统并发不高，数据库撑得住，则直接操作数据库即可，为防止超卖，可以采用： 悲观锁 select * from SKU表 where sku_id=1 for update; 或乐观锁 update...步骤应该是： 1、B端管理系统操作数据库（这个并发不会高）。 2、数据入库后，发送消息给MQ。 3、相关处理程序在接收到订阅的MQ的Topic后，从数据库取出信息，放入Redis。...2、findSecKillPlanByDate，展示某日秒杀售卖计划。库存数从库存相关的两个KEY取。
非功能性需求 做任何系统都要考虑非功能性需求，特别是公司的核心系统，当前秒杀业务系统非功能性需求主要体现在如下几点： 高可用，在秒杀活动的整个持续期间内，都能对用户提供服务。...在系统设计（特别是“秒杀”这类对高并发要求极高的系统）时，必须保证系统的高可用，如下图所示。 04....当“到达系统中的请求数”明显大于“系统能够处理的最大请求数”时，可以直接拒绝这些多余的请求，直接返回“秒杀”活动结束的信息。...4 搭建千万级流量“秒杀”系统需要哪些技术 前面介绍了千万级流量“秒杀”系统的基本架构、“秒杀”系统的设计原则、如何做动静分离方案和流量控制，以及扣减库存方面内容。...这些都是设计高并发“秒杀”系统必须要考虑的。 “秒杀”系统的流程并不复杂——只是一个“下单扣库存”的动作，但由于其独特的业务特点，所以在进行系统设计时不能大意。
秒杀系统的设计思考 3个阶段 1.秒杀前，用户频繁Refresh页面,页面请求达到巅峰 2.秒杀开始,用户点击下单按钮，下单请求达到峰值 3.秒杀后，部分成功下单的用户不断刷新页面或者退单操作 特点 并发量大...，真正成功请求的少 措施 1.页面静态化，CDN分散请求 2.拦截请求，做一些验证码之类的拦截掉一部分流量 3.对用户请求频率限制 4.机器扩容 5.使用mq记录处理请求 6.可以异步的全走异步方法 7
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。...这些经验或者说原则不仅仅适用于秒杀系统，在设计其他系统的时候也有一定的参考性。...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
一.发布系统要解决的问题 一个比较完善的发布系统首先肯定是要能发布文件，其次当发布出现问题时要能支持撤销，避免长时间无法解决问题影响产品的正常运营。...对于发布脚本语言如PHP,shell加入语法检查,有语法错误阻止本次发布。...二.原理 我们正在使用的发布系统基于PHP+shell开发,发布的时候填好文件列表，从当前机器A发布到目标机器B,发布之前A机器通过ssh协议认证登陆到B机器执行shell命令备份待发布的文件列表...然后使用rsync从A机器同步文件列表到B机器,发布完成后写入当前发布记录到数据库,当需要回滚的时候将对应的备份文件覆盖到B机器即可。...三.要解决的问题 1.使用rsync以及备份目标机器文件需要免密登陆 A机器到B机器实现免密登陆,需要使用ssh-keygen生成当前用户的登陆秘钥,把当前用户的公钥追加到目标机器用户的 .ssh/
抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个： 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题） 对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库...flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){ echo "系统繁忙，请稍后再试"; return; } //下单 $sql="select number from ih_store...，最好是用setnx的锁机制，最大程度避免并发问题，同时可以设置超时时间，避免死锁 if(!...else{ insertLog('库存减少失败'); } 模拟5000高并发测试 webbench -c 5000 -t 60 http://192.168.1.198/big/index.php...ab -r -n 6000 -c 5000 http://192.168.1.198/big/index.php 上述只是简单模拟高并发下的抢购，真实场景要比这复杂很多，很多注意的地方 如抢购页面做成静态的
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。 本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。...这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。...在秒杀系统用户进行抢购的过程中，由于在同一时间会有大量请求涌入服务器，如果每个请求都立即访问数据库进行扣减库存+写入订单的操作，对数据库的压力是巨大的。...结合之前的四篇秒杀系统文章，这样整个流程图我们就实现了： ?
作者 | Yrion 来源 | cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html 前言： 秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀。...那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题： ?...目录 一：秒杀系统应该考虑的问题 二：秒杀系统的设计和技术方案 三：系统架构图 四：总结 一：秒杀应该考虑哪些问题 1.1：超卖问题 分析秒杀的业务场景，最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只有100个...二：秒杀系统的设计和技术方案 2.1：秒杀系统数据库设计 针对1.5提出的秒杀数据库的问题，因此应该单独设计一个秒杀数据库，防止因为秒杀活动的高并发访问拖垮整个网站。...2.2：秒杀url的设计 为了避免有程序访问经验的人通过下单页面url直接访问后台接口来秒杀货品，我们需要将秒杀的url实现动态化，即使是开发整个系统的人都无法在秒杀开始前知道秒杀的url。
秒杀系统的系统架构 本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构，包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。...秒杀的分层架构 从分层的角度来说，秒杀系统架构可以分成3层，大致如下： （1）客户端：负责内容提速和交互控制。 （2）接入层：负责认证、负载均衡、限流。 （3）业务层：负责保障秒杀数据的一致性。...在业务层还需要防止超出库存的秒杀（超卖和少卖），为了安全起见，可以使用分布式锁对秒杀的数据库操作进行保护。 秒杀的限流架构 前面提到，秒杀系统中的秒杀商品总是有限的。...秒杀服务通过消息队列的订阅完成秒杀消息的消费。常用消息队列系统：Kafka、RocketMQ、ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、MetaMQ等。...本文给大家讲解的内容是高并发核心编程，Spring Cloud+Nginx秒杀实战，秒杀系统的系统架构 下篇文章给大家讲解的是高并发核心编程，Spring Cloud+Nginx秒杀实战，秒杀业务的参考实现
我们知道秒杀类的活动对整个运营贡献是最大的，它的特点是瞬间流量俱增、请求数量远大于库存数量，导致保证下单扣库存准确性难度大，那我们前端、后端怎么做才能保证呢？下面是我的一些思考。...先来说说整体的设计理念，秒杀类的活动光靠水平扩展扩增机器只能是个备选方案，它的成本和收益不对等。那我们就应该尽量利用有效的资源最大化处理业务，可从限流、异步处理、内存缓存角度考虑。...接下来说说具体的落地方案。秒杀类的活动前端一般会展示商品描述、秒杀价格、已售比例、时间提示，这些内容基本上是不变的，那我们可以通过内容分发CDN机制来将页面静态化，减少动态元素。...在后端的服务控制层针对同一访问UID,限制请求频率。或者先把请求都写到消息队列中缓存一下，逻辑层订阅消息减库存，减库存成功的请求返回秒杀成功，失败的返回秒杀结束。...其实秒杀类的活动最大的挑战是如何保证高并发下的数据安全和防刷，这是一个矛与盾的博弈。总结一下今天的文章重点，针对秒杀系统，尽量将请求拦截在系统上游，越上游越好，另外读多写少的多使用缓存。
内容 实现简单的秒杀页面（显示当前秒杀活动状态）和秒杀接口，不需要考虑下订单和退货流程。...秒杀接口要求 时间到了才能开始秒杀 不能超买：1个用户只能秒杀1次 不能超卖 在缓存崩溃重启的情况也不能出现超买和超卖的情况 测试 功能正常 1个用户发起100个并发测试 随机用户（userId：rand...(1, 1000000000)) 请求，100个并发秒杀，最先完成秒杀1000个商品的活动 数据表结构如下 用户秒杀成功记录 log CREATE TABLE `log` ( `id` int(11...UNIQUE KEY `eventId` (`eventId`,`userId`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4353 DEFAULT CHARSET=utf8; 秒杀活动...php namespace app\helper; class SecKill { protected $userId;//用户ID protected $eventId;//活动ID protected
1 说明 前段时间面试的时候，一直被问到如何设计一个秒杀活动，但是无奈没有此方面的实际经验，所以只好凭着自己的理解和一些资料去设计这么一个程序 主要利用到了redis的string和set,string...我们利用ab工具进行测试 其中 www.hello.com 是配置的虚拟主机名称 flash-sale.php 是我们脚本的名称 #第1种情况 500并发下 用客户端的test2()去执行 ab -n...500 -c 100 www.hello.com/flash-sale.php log日志的记录结果: ?...#第3种情况 500并发下 用客户端的test()去执行 ab -n 500 -c 100 www.hello.com/flash-sale.php log日志的记录结果: ?...#第4种情况 5000并发下 用客户端的test()去执行 ab -n 5000 -c 1000 www.hello.com/flash-sale.php log日志的记录结果: ?
php $conn=mysql_connect("localhost","test","123456"); if(!...goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'";//解锁 此时ih_store数据中goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' 的数据被锁住...第二种，使用mysql锁行的方式 <?php $conn=mysql_connect("localhost","test","123456"); if(!...> 第三种，使用非阻塞的文件排他锁 <?php $conn=mysql_connect("localhost","root","123456"); if(!...flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){ echo "系统繁忙，请稍后再试"; return; } //下单 $sql="select number from ih_store
从而快速的了解秒杀系统的主要难点，并且迅速上手实际项目。...我对秒杀系统文章的规划： 从零开始打造简易秒杀系统：乐观锁防止超卖 从零开始打造简易秒杀系统：令牌桶限流 从零开始打造简易秒杀系统：Redis 缓存 从零开始打造简易秒杀系统：消息队列异步处理订单 …...欢迎关注我的公众号：后端技术漫谈（二维码见底部） 秒杀系统 秒杀系统介绍 秒杀系统相信网上已经介绍了很多了，我也不想黏贴很多定义过来了。...废话少说，秒杀系统主要应用在商品抢购的场景，比如： 电商抢购限量商品 卖周董演唱会的门票 火车票抢座 … 秒杀系统抽象来说就是以下几个步骤： 用户选定商品下单 校验库存 扣库存 创建用户订单 用户支付等后续步骤...说好的做“简易”的秒杀系统，所以我们只用最简单的SpringBoot项目 建立“简易”的数据库表结构 一开始我们先来张最最最简易的结构表，参考了crossoverjie的秒杀系统文章。
这篇博客是笔者学习慕课网若鱼老师的《Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战》课程的学习笔记。若鱼老师授课循循善诱，讲解由浅入深，欢迎大家支持。...本文记录课程中的注意点，方便以后code review。此外，本文将注意点相关的优质讲解链接在了一起，方便初学者系统学习。 本文并非单纯介绍秒杀系统特有的技术点，不适合高手。...进阶学习的话，极客时间有个不错的小专栏——如何设计一个秒杀系统，阿里高级技术专家讲解秒杀系统的设计要点，那个课程挺干货的。 设计秒杀系统的技术要点 1....秒杀的逻辑优化 顺序： 系统初始化，把商品库存数量加载到Redis 收到请求，Redis原子操作预减库存，库存不足，直接返回，否则进入3 请求入队，立即返回前端“排队中” 请求出队，生成订单，减少库存（...安全优化 10.1 秒杀接口地址隐藏 每次点击秒杀按钮，先从服务器获取动态拼接而成的秒杀地址。
blog.csdn.net/weixin_43126117/article/details/103226706 项目源码：https://github.com/yingyingqiqi/flash 这是电商系统的一个模块...，主要涉及秒杀这个应用场景，但是，里面的知识却超越了秒杀，涉及到高并发、高性能的系统构建（缓存+异步+限流） 闲扯：这篇文章是对慕课网“Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战”课程的学习总结，以及自己的一些看法和改良...文章整体思路介绍： 1.完成一些基础的工具类开发，分布式会话、原生redis的API集成、参数的效验及解析、秒杀的初步构想。 2.秒杀的优化，各种加缓存、异步化、防刷限流。...未优化前 页面级高并发秒杀优化（Redis缓存+静态化分离） 使用不同层级和粒度的缓存对系统做优化改造，比如：对服务端手动渲染商品列表做页面缓存，对商品详情静态化来利用客户端浏览器的缓存，对热点数据做对象级的缓存...重点：秒杀接口第二次优化 1.系统初始化，把商品库存数量加载到redis，建立内存标记（hashMap)，减少redis访问（网络请求延时）。
（1）系统扩容 系统扩容包括垂直扩容和水平扩容，增加设备和机器配置，绝大多数的场景有效。 （2）缓存 本地缓存或者集中式缓存，减少网络IO，基于内存读取数据。大部分场景有效。...那么，我们可以采取哪些方案来提升系统的秒杀性能呢？ 秒杀系统方案 针对秒杀系统的特点，我们可以采取如下的措施来提升系统的性能。 ?...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。...之所以你们公司采用同步下单的方式做秒杀系统没出现大的问题，那是因为你们的秒杀系统的并发量没达到一定的量级，也就是说，你们的秒杀系统的并发量其实并不高。...所以，很多所谓的秒杀系统，存在着秒杀的业务，但是称不上真正的秒杀系统，原因就在于他们使用的是同步的下单流程，限制了系统的并发流量。
秒杀系统是大家面试的时候问的最多的东西,我们写一个最简单的单机秒杀样例（非Web） 我们是用一个无锁多线程的例子来模拟一个千人秒杀10件商品。...productQueue.poll()); count.decrementAndGet(); System.out.println("秒杀成功...秒杀成功 秒杀成功 秒杀成功 秒杀成功 秒杀成功 秒杀成功 秒杀成功 秒杀成功 秒杀成功 别看了，没货了 别看了，没货了 别看了，没货了 别看了，没货了 别看了，没货了...别看了，没货了 别看了，没货了 . . 0 0:1 1:2 2:3 3:4 4:5 5:6 6:7 7:8 8:9 9:10 这个应该是秒杀的最基本的需求，如果改成Web分布式秒杀...，原理也是一样，不过要复杂一些，比如限流，分流，分布式锁以及MQ对数据库的操作，对使用暴力秒杀工具的幂等，高防IP等等。
一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。 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，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。...，mysql是一个典型 三、优化方向 1）将请求尽量拦截在系统上游：传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【...平白无故的增加了系统负载（一个用户点5次，80%的请求是这么多出来的），怎么整？...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下笔者的两个架构优化思路： 1）尽量将请求拦截在系统上游 2）读多写少的常用多使用缓存
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