在当今电商行业中，商品秒杀活动已经成为四大电商平台争相推出的一种促销方式。然而，随着用户数量的增加和秒杀活动的火爆，商品秒杀系统面临着巨大的为了提高系统的并发处理能力，我们需要寻找一种高效的解决方案。
缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。
Redis是一个key-value存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下Redis经常遇到的使用场景。 Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点： 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代mem
WEB前端性能优化：减少http请求，合并CSS、合并JavaScript、合并图片。使用浏览器缓存。启用压缩。CSS放页面最上面，JS放页面最下面。减少Cookie传输。CDN加速。反向代理。
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。
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：
如果刚开始QPS并不高，redis完全抗的下来的情况，完全可以依赖这个「简单秒杀系统」。
1、数据类型 string（字符串）：最基本的k-v存储 ，适合验证码、配置信息等 list（列表）：适合有序/固定的列表。比如行政区、字典表、消息队列等。 set（集合）：支持交集、并集、差集等操作。可以用来找共同点等。 hash（哈希）：类似于唯一标识，value对应详情。适合存储文章内容、商品内容等详情。 zset（有序集合）：增强版本增加了一个score参数，用来排序，适合排行榜类的数据存储 2、优点 速度快。数据存储在内存中，查找和操作的时间复杂度都是O(1)。类似于HashMap 多种数据类型
这是因为大厂需要找到最好的人才来解决这些重要问题，而高并发系统无疑是其中最为重要且复杂的一个方面。我们必须通过学习和实践来提高我们对于系统开发和优化的理解，并掌握最新最有效的技术工具和方法。
一开始我们都是用MySQL进行数据的读写，这是没事的，但是后来随着用户人数的不断上涨这就使得网站的访问量急剧上涨这就使得网站的并发量也随之上涨。并且使得数据库中存储的数据越来越庞大。这就使得在用户基数庞大的情况之下，网站处理用户的请求进而从数据库中取出相应的数据，这就使得网站的速度急剧下降。并且很容易就会造成网站的崩溃。所以人们就开始想相应的补救措施。 首先我们能理解的是为什么会这样，就是因为关系型数据库，原因有二。第一点就是从关系型数据库中取数据是要与磁盘进行交互的，众所周知，磁盘的读取与写入是最耗时间的，所以一旦访问量巨大之后磁盘的交互也会增长。第二就是关系型数据库的关系十分复杂，一张表可能关联到其他好几张表，并且在之后的过程可能还会关联更多的表这就使得数据库的扩展性能非常的差，不便于大规模的集群，所以必须要作出改变。 有两个原因，相应的就有两种解决思路。第一，既然之前都是将数据存储在磁盘上，那么与磁盘相对应的大家应该都知道，就是内存，计算机虽然与磁盘的交互十分耗时间，但是内存的交互确是磁盘的几个数量级的。所以我们可以将部分的数据存储在内存之中，但是内存又是十分珍贵的，所以只能存储部分的数据，并且做好这些数据是经常使用的即为热点数据，这样便能更加节省时间，第二就是关系型数据库本身的关系复杂的属性，那么我们是否能创造出一种非关系型的数据库，不存储关系，而是只存储数据。 于是Redis就诞生了。
前面介绍了使用 Memcached 内存缓存来提高 WordPress 站点速度，看到大家留言最多的问题，就是关于 Redis 和 Memcached 的比较。今天就给大家做一个简单介绍。
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。
开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
其实，整个秒杀的业务场景并不复杂，可即查看参与秒杀的商品信息，加上购买和支付的动作，如下图所示。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。“秒杀”是指在有限的时间内对有限的商品数量进行抢购的一种行为，这是商家以“低价量少”的商品来获取用户的一种营销手段。
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口，增加两个H5页面作为前端秒
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。
MongoDB拥有灵活的文档型数据结构和方便的操作语法，在新兴的互联网应用中得到了广泛的部署，但对于其底层的存储引擎一直未对外开放，虽说开源却有失完整。Mongo版本3中开发了插件式存储引擎API，为第三方的存储引擎厂商加入Mongodb提供了方便。也许是迫于TokuMX的压力，内存配置在版本3中都有很好的体现。即便如此，在面对文档数据库的技术造型时，我们又多了一个选择。
扩展性（Extensibility）：指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。是系统架构设计层面的开闭原则，架构设计考虑未来功能扩展，当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改。
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
前段时间，Sanfilippo在自己的博客上发布了一篇公告，表示将不再担当 Redis 开源项目的软件维护者，并“将 Redis 交给 Redis 社区”。这意味着 Redis 项目的未来命运将由整个社区决定，而不再单纯掌握在 Sanfilippo 一个人手中。
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
很多业务都需要考虑消息投递的顺序性： （1）单聊消息投递，保证发送方发送顺序与接收方展现顺序一致； （2）群聊消息投递，保证所有接收方展现顺序一致； （3）充值支付消息，保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致； 消息顺序性是分布式系统架构设计中非常难的问题，有什么常见优化实践呢？ 折衷一：以客户端或者服务端的时序为准 不管什么情况，都需要一个标尺来衡量时序的先后顺序，可以根据业务场景，以客户端或者服务端的时间为准，例如： （1）邮件展示顺序，其实是以客户端发送时间为准的； 画外音：发送方只要将邮件协
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！
缓存是数据交换的缓冲区，通常由于数据在交互过程中存在较高的代价，如服务器访问压力或数据查询效率等。 而通过适当的缓冲区存储数据，形成数据的暂存或中转，可以对上述较高的代价带来很大程度上的缓解。 简而言之，就是增加一层缓存存储器，让系统性能得以提高。 在分布式系统的实现上，缓存又分为进程内缓存与缓存服务器，本篇日志我们就来探讨一下进程内缓存涉及的一些问题。
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。
用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列的长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面
在我的前两篇笔记中，介绍了redis的基本概念，以及安装了redis的学习环境。在这篇文章中，我们一起来熟悉 redis 的基本操作。redis 数据存在内存中，可以让程序高效地读取。但它也能将数据写入硬盘内进行永久保存，从这篇文章开始，我们逐渐熟悉redis的数据存取操作。
腾讯云提供两种类型的云服务器购买方式：包年包月和按量计费，分别适用于不同场景下的用户需求。 两种计费模式的区别如下：
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
上周，前1号店技术总监、海尔农业电商CTO，《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享，包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践；从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面，结合大型移动电商系统等应用案例，全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
解决问题的层面不一样 Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题，是一个分布式数据基础设施。 HDFS，它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，通过将块保存到多个副本上，提供高可靠的文件存储。 MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的机器上并发地分布式处理大量数据集，而把并发、分布式和故障恢复等细节隐藏。 Hadoop复杂的数据处理需要分解为多个Job（包含一
之前已经给大家分享了三个全栈项目，比如瑞吉外卖什么的，这几个项目都是侧重于带大家学习框架的运用、以及一些简单的业务逻辑，但单独看代码就会发现没有太多的编程技巧可以学习。
Remote Dictionary Server(Redis) 是一个开源的由Salvatore Sanfilippo使用ANSI C语言开发的key-value数据存储服务器。其值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型，所以它通常也被称为数据结构服务器。
报告内容（包括选题的意义与目的、文献综述、研究现状、创新思路、论文提纲、进度安排、参考文献等。）
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。
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