大家好，我是小义。2024年除夕才能放假，相信这几天很多人都在抢回家的票，网上很多的抢票软件其实最后都是走的12306，没有其他便捷途径，只不过是可以预约自动抢票。可能很多人认为12306软件只不过是一个卖车票的简单平台，不需要很高的技术含量，但其实说它是全国最庞大且最繁杂的系统也不为过。12306的业务复杂度远远比淘宝京东这种电商网站要复杂得多。
第一个购买请求来了，想买2个，从数据库中读取到库存有3个，数量够，可以买，减库存后，更新库存为1个。
触发器是一种特殊类型的存储过程，它不同于存储过程，主要是通过事件触发而被执行的，即不是主动调用而执行的；而存储过程则需要主动调用其名字执行
之后通过消息通知服务异步下单，若第4步异步下单失败，重试操作，试图重新生成订单，MQ的消息也可回溯。
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，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读相同的库存。读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？
它跟传统的电商网站，可能最大的不同在于它的库存， 它的库存是动态变化的，库存之间会互相影响。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 大数据这个词跟大公司紧密相关。然而，越来越多的小企业也正在利用它的优势。如果你拥有一家小型企业，但是你不知道应该如何利用大数据，请阅读下面的建议吧。 了解大数据 简单来说，大数据指的是那些数量庞大、变化速度极快的数据，它们用传统软件很难处理。今天，我们创造了很多大数据。例如，在短短一分钟内，全球会发送2亿的电子邮件，完成200万的谷歌搜索，上传48小时的YouTube视频，并发生685000
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中，库存的抵扣过程通常包括以下步骤：
今天王总又给我们上了一课，其实MySQL处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。
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。
一、秒杀业务为什么难做 1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）； 2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据； 3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。 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，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读相同的库存。读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？ 二、优化方向
在电商系统中，为了推荐自己的品牌和吸引用户量，那么会推出一个产品，这个产品只能被一个用户购买，如果一个用户正在购买时，其他用户点击购买的时候，则告知该用户，商品已经售出。
12306在很久以前，对购票和乘车规则是有限制的，当同一乘车人的两张车票涉及的行程出现冲突时，会拒绝购票请求。
Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。本教程旨在为读者提供一个快速入门seata的案例，详细使用请参考官方案例和文档。
本文主要目的还是用代码实现一下防止商品超卖的功能，所以像制定秒杀计划，展示商品等功能就不着重写了。
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
周末在家面试，和候选人聊到Redis的问题，于是问了他一个问题：你知道缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩吗？他们之间的区别是什么？分别怎么解决吗？
续上次用nginx搭建好反向代理负载均衡的俩个实例后，我在项目中关联了如下这张表：
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。
《秒杀系统架构优化思路》 上周参加Qcon，有个兄弟分享秒杀系统的优化，其观点有些赞同，大部分观点却并不同意，结合自己的经验，谈谈自己的一些看法。 一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有
《并发扣款，如何保证一致性？》一文，描述了高并发情况下，并发扣款的一致性，幂等性，以及ABA问题。
下订单减库存的方式 现在，连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了，相信电商对大家已经非常熟悉了，如果熟悉电商开发的同学，就知道在买家下单购买商品的时候，是需要扣减库存的，当然有2种扣减库存的方式， 一种是预扣库存，相当于锁定库存， 一种是直接扣减库存。 我们采用的是预扣库存的方式，预扣库存的时候，在SalesInfo表中，将最大可售数量MaxSalesNum减去购买数量，用一条SQL语句来表示这个业务，就是下面这个样子的： update salesinfo set MaxSalesNum=MaxSalesNum
前几天，我早年挂的网站：ff11sf.com 的突然不能访问了，我一开始以为服务宕机啥的，很早之前拿我妈的微信注册的新用户买的服务器，然后一上号，发现服务器过期了。最低续费一个月高达90块钱。哈哈哈，没多少钱，但是运营成本太高了，实在是没必要，而且我还有现成的高性能服务器。转移过来就行。
总是假设最坏的情况，每次拿数据的时候，都认为别人也会修改，所以每次都会加锁。当要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制，在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制【Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”，又名“悲观锁”】。
这里我以我做的一个最有意思的营销活动，给大家介绍一下，不涉及技术,后面出案例会以此为案例而已，看技术可以跳过，我这个活动叫做《周期循环购》，这个活动可以设置好参与的商品，然后支持设置活动总的有效时间之外呢，我们还支持让你选择周一到周日哪几天是开团天，每个开团日再进行设置哪几个时间段为开团时段，然后还支持设置商品在每个时段的库存是多少，那么其实在这里看，团购对于我来说就是一个产品的概念（SPU），而我的营销活动限制的才是真正的库存（SKU）,另外这个又涉及到周期性库存的概念,每天每个事件段都有一个自己的独立库存,这比单一的商品库存要复杂许多许多。
“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”。
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”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。
前几天12306崩了，很多人在痛骂12306，还有很多人在我公众号的后台问我为什么12306总是动不动就崩溃，和大姨妈一样不给力。
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
很多做开发、数据库相关工作的小伙伴可能经常会用到 MySQL 的存储过程、定时器、触发器这些高级功能，但是做数据分析或者数据处理，我们也需要掌握这些技能，来解决特定的业务问题。比如：做自动化报表，如果数据需要每天实时更新（增量爬虫）、定时计算某个业务指标 、想要实时监控数据库表中的数据增、删、改情况等。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
事务就是由一组逻辑上紧密关联的多个工作单元（数据库操作）而合并成一个整体，这些操作要么都执行，要么都不执行。
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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。
作者 | Natan Silnitsky 译者 | 明知山 策划 | 闫园园 事件驱动架构非常强大，非常适合用在分布式微服务环境中。事件驱动架构提供了解耦的架构、更容易实现的可伸缩性和更高程度的弹性。 请求应答（客户端和服务器）与事件流（发布和订阅） 但是，与请求和应答类型的架构相比，正确使用事件驱动架构要困难得多。 在过去的几年里，我们一直在逐步将我们不断增长的微服务（目前有 2300 个）从请求和应答模式迁移到事件驱动架构。下面是 Wix 工程师在实验事件驱动架构时遇到的 5 个陷阱。 这些
高并发下争夺共享资源，比如秒杀对于库存这种共享资源需要用到分布式锁，如果不用分布式锁很可能造成超卖。
Spring 框架对 JDBC 进行封装，使用 JdbcTemplate 方便实现对数据库操作
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。
秒杀已经成为电商不可缺少的一步分了，所谓 买到就是赚到，可以成功吸引到一大堆用户，那程序员面对这些用户该怎么办呢。我们该如何设计秒杀呢？
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HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS（比较与交换）实现原理
在数据库中数据也是一种供许多用户共享的资源,如何保证数据并发访问的一致性,有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素;
生活中，我们总是用各种电商 APP 抢购商品，但是库存数是很少的，特别是秒杀场景，商品可能就一件，那如何保证不会出现超卖的情况呢？
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
要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的：
一般在日常开发中经常会遇到打折促销，秒杀活动，就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11促销活动，毕竟谁的钱也不是大风刮来的，有秒杀有促销必定带来大量用户，而这类活动往往支撑着公司重要营销策略，所以保证系统在高并发下不出异常非常关键，这其中棘手的便是如何在高并发下高效的处理库存数据。今天就来聊聊高并发下库存加减那些事儿。
我们生活中很多数据是有时间维度的。比如说天气或者股票价格。对于这种带有时序的数据，有一种基于时间序列的预测模型---Prophet。
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