秒杀系统是电子商务领域的一个热门应用场景,它要求在极短的时间内处理大量用户请求,确保高可用性和数据一致性。其中,Redis是一个常用的数据存储组件,但在极端情况下,Redis集群可能会崩溃,导致系统不可用。本文将介绍如何构建一个高可用的秒杀系统,特别关注在Redis集群崩溃时如何保证系统的高可用性。
曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在CSDN架构师微信群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。
用上这三招,不论秒杀时负载多大,都能轻松应对。更好的是,Redis能够满足上述三点。因此,用Redis就能轻松实现秒杀系统。 用我这个方案,无论是电商平台特价秒杀,12306火车票秒杀,都不是事:)
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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
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
博文视点学院 本周福利课表(7月19日-7月25日) 1 本周限时秒杀 (扫描下方二维码·获取折扣) ▊《吊打面试官》系列 互联网一线大厂面试+学习指南 本周限时1元秒杀! 进阶知识完全扫盲:涵盖高并发、分布式、高可用、微服务等领域知识,作者风格幽默,看起来津津有味,把学习当做一种乐趣,何乐而不为,后端同学必看,前端同学我保证你也看得懂。 ▼ 2 本周直播课 01 场次一 主题:算法工程师内功修炼之道——如何高效学习数据机构与算法 分享时间:本周二晚7:30 (扫码进群获取直播详情) 02 场次二
今天来补一下秒杀系统的业务分析,前几天发了PPT,今天把业务这块内容摘出来补充到「http://skrshop.tech/」的文档里。另外,关于秒杀系统核心设计可以看之前的文章《什么,秒杀系统也有这么多种!》。
秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。
秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销,推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。
原文链接:http://t.cn/EAlQqQD
2022年6月,腾讯云Redis全新升级,发布高性能版本,单节点可提供50W+吞吐,性能是原生Redis的4倍。同时,腾讯云Redis推出全球复制功能,解决原生Redis诸多痛点问题,可用性升级高达99.999%,助力企业实现降本增效。 Redis作为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一,凭借着极高的吞吐、极低的响应延迟和丰富的功能特性,成为企业在缓存场景中的首选方案。但在突发、热点访问及异地多活场景下,原生Redis方案会出现主从复制延迟、数据同步不连续、多地写入等问题,无法解决海量数据在规模、成本、数据
1、高可用分析:高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。 2、高性能分析:读写都操作主库,很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响写性能。另外,备库只是单纯的备份,资源利用率50%,这点方案二可解决。 3、一致性分析:读写都操作主库,不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析:无法通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 5、可落地分析:两点影响落地使用。第一,性能一般,这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能,进而提高性能。这也是通用的方案。第二,扩展性差,这点可以通过分库分表来扩展。
hello小伙伴们,今天王子又来继续和大家聊RocketMQ了,之前的文章我们一直说Broker的主从切换是可以基于Dledger实现自动切换的,那么小伙伴们是不是很好奇它究竟是如何实现的呢?今天我们就来聊一聊这个话题。
之前就有某科集团,在网络上面透露,托管在某云公共代码托管平台的源码发生泄漏,造成至少40多家企业200多个项目代码泄漏。所以说你在在公共平台上的代码安全性不得而知,虽然作为一个不懂代码的开发者,自己的项目源码很少很少。但是为了数据的安全我还是决定,自己通过腾讯云轻量服务器搭建一个gitlab服务器。
秒杀是电商业务里的标志性事件,这样的典型高并发场景会遇见什么样的挑战呢,然后又是如何来解决的呢? 秒杀活动场景 淘宝双11秒杀场景,大量的用户短时间内涌入,瞬间流量巨大(高并发),比如:1000万人同
本文主要是利用springboot,实现一个单机版秒杀demo,通过单机版实现,可以对基本并发秒杀的知识有一定的了解。
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路,大家对这次分享反馈还不错,所以我就简单整理了一下,分享给大家参考参考
很多小伙伴反馈说,高并发专题学了那么久,但是,在真正做项目时,仍然不知道如何下手处理高并发业务场景!甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口(CRUD)阶段,不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中,就更别提如何构建高并发系统了!
傻呀,干嘛不使用全文检索工具lucene或者分布式搜索Elasticsearch来优化搜索服务。
Spring的核心特性就是IOC和AOP,IOC(Inversion of Control),即“控制反转”;AOP(Aspect-OrientedProgramming),即“面向切面编程”。
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路,大家对这次分享反馈还不错,所以我就简单整理了一下,分享给大家参考参考。
今天看了一篇好文章,里面一些思路颇值得借鉴。先摘录总结精华。然后看看梁山好汉如何处理秒杀系统(系统隔离/系统搭建/风控过滤/削峰/信号广播......)。
像网关、应用服务器这类无状态的,多副本比较好做,但像数据库、缓存这类有状态的,多副本时就必然涉及到数据同步的问题。
裸奔秒杀 不加思考,上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计,流程如下:
每年一次的双十一大促临近,因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会,邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛,一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
✦ DNS解析是什么 ✦ 域名,是云计算服务中不可或缺的基础服务。 DNS,负责决定域名怎么使⽤,让域名指向哪⾥,将域名转换成为机器可读的IP地址服务。 使用云服务的用户,就会有域名。 只要有域名,就会用到DNS解析。 域名 DNS解析 ✦ DNS解析解决什么问题 ✦ 1. 域名解析加速,访问体验提升 场景:站点加载速度非常慢,一直转圈圈,甚至提示「当前站点故障」无法访问的情况,严重影响用户体验。 解决:DNSPod 的解析线路包含国内 34 个省份、各大小运营商、各大搜索引擎及海外 247
说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出,或者双端进出的方式进行数据管理;通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。
为了分载Master的读操作压力,Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务,写服务仍然必须由Master来完成
一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是大促技术指南!而经过这些年的发展,大促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的大促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战,同时也积累了诸多最佳实践。
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
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相较于朋友圈,APP里面的“限时秒杀”,快闪群更能塑造秒杀的氛围。 在大多数消费场景中,如果1对1顾问式服务引导用户转化,那么人工、时间成本将会很高。 所以一对多,能够一次性批量成交的运营手段越来越广泛的被商家使用,比如直播、快闪群之类的。 快闪群,即超短时间的团购秒杀群。以小时为单位,在社群内通过短期的优惠刺激,利用人们的从众心理、稀缺效应以及紧迫感,达到快速出单,批量成交的目的。 一般适用于决策成本低、产品服务相对标准化的零售企业、平台型电商,或线下实体门店。 相比于朋友圈、APP里所谓的“限时秒杀”,快闪群更能塑造秒杀的氛围。用户会感觉到是真的有人在抢,价格也是真的优惠,而不是文字游戏,“机不可失,失不再来”,要现在、立即、马上下单。 知道了目的、作用,我们来看具体的操作流程,总共分为四步:选品、预热、氛围、收尾。 1、选品是卖爆的根本 很多人认为,快闪群是用来销库存的,把快过期、卖不掉的产品拿来卖。一场快闪群下来,卖得不多,数据不好,就说快闪群这个模式已经没用了。侥幸有用户买了,使用后体验也不好,对品牌的信任感就会急剧降低。口碑败坏了,也就没二次复购了。 一切交易的根本是产品,快闪群选品很重要。至少要满足2-3点:价格低、高价值、刚需、普适性强、强关联。 1)价格低 快闪群的本质是批量成交、薄利多销,所以,群内产品的价格要比市面上有优势,至少不能贵。 2)高价值 产品与同类竞品相比,在功能上要有优势,或是能让用户感知到不一样的情感价值。如果没优势,是标品,那就只能打价格战了。 3)刚需 产品经过市场检验,是用户真正需要的,而不是厂家臆想。一般来说,热卖畅销品就是用户的刚需。 4)普适性强 产品受众面的广度,决定了有多少人愿意参与快闪群活动。如果人太少,社群的氛围就无法烘托。 5)强关联 做快闪群除了批量卖货外,还有些时候是以过滤用户为主要目的,筛选出精准用户后,再转化高价、高利的产品。 这时,产品以引流为目的,不挣钱,甚至还要倒贴。引流品与高价品之间要有强关联性。 比如,以1元秒杀2斤水果的名义,将用户吸引到群内,结束后再推出水果会员储值卡。 再比如,有些线下门店做快闪群,用远低于市场的价格在群内做秒杀,用户下单后要到线下门店拿货。在门店内,则由导购引导转化高价产品。 一场快闪群卖多少产品,视具体情况而定。如果品牌走的是爆品路线,SKU没那么多,那么可以只卖一个产品。 如果是平台型电商、零售企业,产品品类多,那么一场快闪群可以秒杀2-3个,最多不超过5个。太多会增加用户的选择成本,不知道买什么好,且产品信息也很容易被覆盖,不利于社群氛围的打造。 2、朋友圈剧本 很多运营一昧追求快闪群的人数,以为群内人越多,下单的人就会越多。也不管用户有没有需求,对产品了不了解,想着反正先拉进群再说。 用户不精准,又占了名额,就会导致氛围营造不起来。比如,群内有200个人,只有50个对产品有需求的精准用户,其中25人会购买,在其他用户看来,群内那么多人,只有那么点人购买,是不是产品质量不好,我再考虑下。 或者是一进群,就在群内发广告或者说一些起哄、扰乱秩序的话:这个群是干什么的?拉我进来干嘛? 快闪群不在人多,而在于精准,必须只拉那些对活动感兴趣的用户,即那些愿意主动进群,或主动报名参与的。 如何找到他们呢?可以通过朋友圈剧本+多渠道宣发来触达。 在快闪群开始前,通过朋友圈剧本,有节奏、有规划的扩大宣传覆盖面,能够让更多用户知道活动,并吸引感兴趣的精准用户。 朋友圈的剧本,以5天为单位,一天一个步骤,4+1,分别为:权益调查、结果公布、活动打磨、有奖预告+正式发售。 1)权益调查 在快闪群准备阶段,可以先在朋友圈内发起一个调查,了解大家想要什么活动权益,想要什么产品打折,在评论区留言,呼声最高的选项将满足于大家。 调查要给用户做选择题,不能设置开放性问题,否则会导致用户思考很久,降低参与率。 权益调查还有个好处,能够真正了解用户的需求。很多时候,虽然我们在调查前,就已经想好了本次活动带给用户什么权益/福利。但如果用户对A产品的呼声很高,而你准备的福利是B产品,结果肯定不理想。所以,我们可以通过调查进行验证,及时更正。 2)结果公布 在做完调查的第二天,在朋友圈内把结果公布出来,告诉大家哪项权益/福利的呼声最高,本次活动就按照大家的想法来做。在二次曝光、吸引注意的同时,让用户感觉到你对他们的意见很重视。 3)活动打磨 在结果公布的当天下午或隔天,可以在朋友圈内发布1-2条活动打磨的过程。 比如,可以发:为了能让大家享受最优惠的福利,加班策划活动方案;为了保证货品准备送达,挑选对比多家快递公司;为了将最好的产品交到用户手里,团队熬夜检查、制作产品…… 通过活动打磨过程的朋友圈,能让用户感受到你的诚意,觉得是真的为了他们利益考虑,而不是割韭菜。同时也增强
通过持久化功能,Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失(或少量丢失)数据,因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上,重启会从硬盘上加载数据。 但是由于数据是存储在一台服务器上的,如果这台服务器出现硬盘故障等问题,也会导致数据丢失。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议,支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的,借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步
分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency), 可用性(A:Availability), 分区容忍性(Partion Tolerance), 最多只能同时满足其中两项.
64位 linux mongodb 3.0.1 下载链接: https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.1.tgz 下载到 /home/user1下, 直接解压即可:
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力,同时提供开放数据协议,支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的,借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务,向多个不同的下游进行数据同步。
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
秒杀可分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三阶段,每个阶段的请求处理需求不同,Redis具体在秒杀场景的哪个环节起到作用呢?
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么? 说说redis持久化方式?分别优缺点是什么?redis更新策略是什么? redis的数据结构存储?以及应用场景?如何实现集群和高可用? 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁(redis) 分布式锁的实现方式,zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表,redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿,redis的hotkey如何处理?如何保证数据库与缓存双写的一致性
Redis是一个开源的高性能键值对存储系统,具有快速、灵活和可扩展的特性。它是一个基于内存的数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种类型的数据结构,如字符串(strings),散列(hashes),列表(lists),集合(sets)等。
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