最后一篇案例篇,"愿站在巨人的肩膀上",加油熊二同学。 常见案例 淘宝网架构演进 2017年5月18日,阿里巴巴集团公布2016财年的全年业绩,集团收入为1582.73亿元人民币,同比增长56%
在今天双 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
作者简介:曾任职于阿里巴巴,每日优鲜等互联网公司,任技术总监。15年电商互联网经历。
Github:https://github.com/nnngu 项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill
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:
记得在《【高并发】Redis如何助力高并发秒杀系统?看完这篇我彻底懂了!!》一文中,我们以高并发秒杀系统中扣减库存的场景为例,说明了Redis是如何助力秒杀系统的。那么,说到Redis,往往更多的场景是被用作系统的缓存,说到缓存,尤其是分布式缓存系统,在实际高并发场景下,稍有不慎,就会造成缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的问题。
项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 这是一个整合IDEA+Maven+SSM框架的高并发的商品秒杀项目。我们将分为以下几篇文章来进行详细的讲解
昨天跟高中同学聊天,大厂需要高并发经验进不去,只能进小作坊,小作坊里又不需要处理高并发,如此死循环。高并发的经验,在面试场景里永远不会过时,有着举足轻重的作用,秒杀场景流量削峰就是高并发之一。
项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时,产生了事务,因此产生写锁,当一个获取了事务的线程
来源:github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/
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。
【迪B课堂】为腾讯云数据库产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程,旨在为开发者解决数据库选择和使用过程中遇到的问题。《我说》为迪B课堂的答疑系列,3分钟帮您解决数据库日常运维过程中的小难题。
(1)查询商品; (2)创建订单; (3)扣减库存; (4)更新订单; (5)付款; (6)卖家发货;
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
开源地址:https://github.com/sunshinelyz/mykit-lock
2019年5月9日,平安科技数据库产品及存储产品部总经理在第十届数据库技术大会DTCC上分享了《开源数据库在平安的应用实践》,本文根据演讲内容整理,围绕以下几个方面进行分享:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/720/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
一天清晨,我被一个客户电话惊醒,客户异常焦急,寻问CDN能不能帮助他们解决“秒杀”的问题,他们昨天刚刚进行了“整点秒杀活动”,结果并发量过大,导致服务宕机,用户投诉。 为了理清思路,我问了对方三个问题
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鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。 最近帮很多春招和实习的小伙伴看了简历,就后端开发这个岗位来说,抛开每个人的实习经历不谈,100 篇简历里面得有 80 份是外卖(点评)和论坛(秒杀和商城倒是少了,估计大伙儿都知道避雷) 前年流行秒杀,去年流行 RPC,今年流行论坛,也确实是没办法,一来学校里面尤其是本科生根本接触不到好项目,老师教来教去就是 CRUD,二来不是每个人都有实习经历,而随着求职门槛的不断提高,大伙儿不得不自己去找项目做,但网络上能找到文档很全的手把手教学的优质项目确实少至又少
消息队列的应用场景十分广泛,主流的消息中间件有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,ZeroMQ,Kafka等,ActiveMQ是最老牌的MQ,它是Apache的开源项目,ZeroMQ是最快的消息队列,RabbitMQ也很不错,RocketMQ是阿里巴巴的开源项目,现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目,Kafka是吞吐量最高的消息中间件,常用于日志的处理,可能因为吞吐量的原因,ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低,RocketMQ因为有相当好的性能,抗过了阿里的双十一,双十二等,所以越来越活跃,但是别去管那么多,消息中间件都差不多,懂一个了去学其他的也都一样
从读者的描述,可以看出高并发处理的经验,在面试中占据着举足轻重的地位,关于高并发相关的面试题,一直都是面试热题,因为这类面试题能够更加直观地体现候选人的技术水平与深度。如何解决高并发场景下的问题,永远都不会过时。
各位小伙伴面试的时候,经常会碰到面试官问一些高并发相关的业务场景,这篇文章帮助进入开发行业不久的程序猿了解如何简单实现抢购相关的业务流程,帮助大家梳理下思路。
最近懒成一坨屎,学不动系列一波接一波,大多还都是底层原理相关的。上周末抽时间重读了周志明大湿的 JVM 高效并发部分,每读一遍都有不同的感悟。路漫漫,借此,把前段时间搞着玩的秒杀案例中的分布式锁深入了解一下。
本文是秒杀系统的第二篇,通过实际代码讲解,帮助你快速的了解秒杀系统的关键点,上手实际项目。
作者:冰河 星球:http://m6z.cn/6aeFbs 博客:https://binghe.gitcode.host 文章汇总:https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html 源码获取地址:https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR 备注:本文节选自 冰河技术 知识星球《Seckill秒杀系统》专栏,文末有福利! 沉淀,成长,突破,帮助他人,成就自我。 本章难度:★★★☆☆ 本章重点:全面阐述建设秒杀系统挑战的应对之道,知己知彼,方案了然于胸,自然
在Java中,注解(Annotation)和反射(Reflection)是两个重要的特性,它们分别用于在代码中添加元数据和动态地操作类、对象和方法。
微服务越来越火。很多互联网公司,甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时,很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型,或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你!
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随着用户量级的快速增长,vivo官方商城v1.0的单体架构逐渐暴露出弊端:模块愈发臃肿、开发效率低下、性能出现瓶颈、系统维护困难。
在前面的文章中,详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战,并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章,就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道,最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战,更清楚的知道这些挑战的应对之道,正所谓:知己知彼,百战不殆,方案了然于胸,自然有应对之法。
在【精通高并发系列】的《实践出真知:全网最强秒杀系统架构解密!!》一文中,冰河详细的阐述了高并发秒杀系统的架构设计,也简单提到了如何扣减商品的库存。
一个整合SSM框架的高并发和商品秒杀项目,学习目前较流行的Java框架组合实现高并发秒杀API
随着互联网电商项目的发展,越来越多的购物平台等都使用SOA分布式来作为系统主要架构。为什么有那么多的电商项目都选择SOA作为系统架构呢?这肯定是存在一定原因的,因为电商行业的项目它大概存在以下特点
到目前为止本人做网站已经有半年了,对服务器配置略有了解。目前基本掌握了在cent os和windows server 2008/2012系统下搭建PHP+MYSQL环境的方法,所用到的软件也都是开源以及一些很好操作的软件,稍微有一些基础的同学都可以操作,在这个博文里我主要讲解阿里云的ECS的配置方法,腾讯的CVM的配置过程基本是一模一样,我就不再讲解了。
没有redis也能够支撑“小米在印度把亚马逊搞挂了”事件的秒杀解决方案。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时,产生了事务,因此产生写锁,每当一个获取了事务的线程把锁释放,另一个排队线程才能拿到写锁,QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系,事务执行时间越短,并发性越高,这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
点击上方蓝字关注我们吧 ---- “就市场份额来说,腾讯云在国内还不是第一名,但是,从国内上云企业比例看,剩余的还有很多,因此,大家都还有机会,就看谁能真正解决用户的痛点。” —腾讯云数据库负责人-丁奇 ▲腾讯云数据库负责人-丁奇在DTCC大会分享现场 Gartner预测,到2023年,世界上四分之三的数据库都会跑在云上。根据国外市场研究机构数据,2017年全球云数据库市场规模为61.2亿美元,预计到2026年将达到4952.6亿美元。 数据库也因此成为了云计算厂商的必争之地,亚马逊AWS、微软Az
分析,在做秒杀系统的设计之初,一直在思考如何去设计这个秒杀系统,使之在现有的技术基础和认知范围内,能够做到最好;同时也能充分的利用公司现有的中间件来完成系统的实现。
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