👆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
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：
智慧生活商城系统旨在提供一个便捷的电子商务平台，让用户可以方便地浏览、购买商品，同时为管理员提供管理商城和用户的功能。系统需求包括前台展示和后台管理两大模块，涵盖了用户和管理员两种角色的功能需求。
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
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
日志数据是典型的时序数据，因此，日志场景是时序数据库CTSDB的典型应用场景。下文主要描述如何用CTSDB搭建日志系统。
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！
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。
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
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：
秒杀活动主要涉及的前端页面有活动推广页、商品详情页，涉及到的后端服务主要有商品服务、库存服务、订单服务，简要流程图如下：
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小程序电商风头正劲，大有抢占平台电商的势头。面对流量红利，商家该如何抢占微信的社交流量，如何玩转小程序电商？本文将从裂变拉新，转化，留存 3 个角度共 36 个招式盘点最全的小程序玩法，助你玩转小程序电商。
1.商品的资料（比方：卖什么手机，手机的一些资料） 2.商品的图片处理（拍照，ps特效等） 3.商品发布 4.商品维护（商品库存的更新，商品图片，属性的修改，促销价格修改） 5.商品下架（卖的比较好，断货了需要下架）
一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的，为了让系统能够支持足够大的业务量，从前端到后端也采用了各种各样技术，前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的，但是今天先不细说，而先谈谈在这些架构既定的情况下，一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则，以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动，来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
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？
第二个spring-boot-start-cache的依赖，是使用缓存注解需要的，我在项目中没有引入。 因为我在websocket中已经引入了。 查询依赖关系 ctrl+shift+alt+u 快捷键(也可以在pom.xml文件上右键->Maven->Show Dependencies…)查询maven包依赖引入关系，ctrl+f搜索包
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。
会上，腾讯云数据库副总监邵宗文做了《图数据库及应用场景》的主题分享，通过腾讯云数据库多年积累的行业经验和服务客户案例，从不同视角剖析中国开源数据库发展路径，和参会者一起分享数据库行业分析发展趋势，帮助企业借助图数据库提升行业竞争力，推动行业变革。
在高并发情况下的秒杀优化，我们知道当并发数达到一定量的时候，会对数据库服务器带来很大的压力，那么如何缓解这些压力以及提高并发的QPS就是整个项目的解决重点，也是我们优化系统的目标。
秒杀活动是电商项目中常出现的活动。比如演唱会门票抢购，京东淘宝秒杀商品抢购。在抢购那一刻，会有大量用户同时高并发的请求应用系统，可能会达到每秒几万、几十万的请求。如果系统无法处理这么高的请求，那么就会崩溃，从而导致系统不可用。
想要设计一个好用的后台，其实没那么简单。 以下算是我针对交接出去项目所做后台的一个总结吧。 一.整体设计思路： 1.设计后台前，需要了解整个业务需求，最好通过脑图将整个后台的基本功能勾画出来，有个大概的概念；然后列一个功能列表；查看有没有遗漏，最后通过功能列表累出功能架构图； 2.梳理业务流程，画流程图，或泳道图梳理业务流。 3.竞品分析，了解竞品的设计思路；优化自己项目的设计思路； 4.选择对应的后台原型模板； 5.设计原型界面； 6.撰写PRD； 7.可以直接在原型上写需求文档，也可以单独通过文档写
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？
kegg compound 数据库存储了在生命活动中发挥作用的各种小分子，生物大分子和其他类型的化学物质，采用C number 进行标识，比如C00047, 代表L-赖氨酸。除了名称等信息外，还存储了该物质的化学结构和其他相关信息；
商家私域自播，直播风口中不可忽视的力量。 相关数据报告显示，在2019年直播电商总规模或将达到4400亿。高效的带货模式和私域激活，让不少品牌商家以直播为蓝本，开始重新思考发掘激活线上销售、联动线下销售的新路径。
【说明】 某信息技术公司计划开发一套在线投票系统，用于为市场调研、信息调查和销售反馈等业务提供服务。该系统计划通过大量宣传和奖品鼓励的方式快速积累用户，当用户规模扩大到一定程度时，开始联系相关企业提供信息服务，并按照信息服务种类和用户投票数量收取费用。 为了降低开发成本和提高开发效率，项目组经过讨论后决定采用轻量级Java EE开发框架设计系统应用架构。在应用架构设计中，除了满足系统主要功能需求，还需要考虑的因素包括： (1) 项目开发采用MySQL数据库存储数据，一但将来可能移植到其它数据库平台； (2) 系统开发过程中尽可能降低或者消除SQL语句开发的工作量； (3) 投票系统中数据之间的关系复杂，需要支持数据对象的聚合和继承等关系。
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：
个人从事电商行业十几年，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
零售行业是非常古老的行业之一，百科定义是：直接将商品或服务销售给个人消费者或最终消费者的商业活动，是商品或服务从流通领域进入消费领域的最后环节。以物易物的时代可以说是零售业态的雏形，市场经济模式跑通后，零售行业也进入了成熟期。阿里在前几年提出了新零售的概念，即企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。对于这样历史悠久的行业来说，与数据的结合后，又将迸发出哪些火花呢，数据可以在零售行业数字化转型的过程中，发挥什么价值呢。
每年 Shopee 会在五至十二月的每个大促节点举行电视直播活动。每次大促活动时，各市场的运营人员会与当地电视台合作，在节目直播过程中插入一段玩 Shopee 小游戏的互动环节。
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
还不更新❓❓❓来啦～ Skr Shop年底第二弹《营销体系》开更了，第一篇《营销体系开篇》～
开发商城系统要做多长时间,这个受很多方面的因素影响，所以在开发商城系统的时候，第1要明确的是具体需求，越详细越好，能够有需求文档的比较好，这样可以更加准确的评估时间与费用。
秒杀商品的库存都会放到redis缓存中，在客户下单时就减库存，我们设置库存库存闸值，用于某些商品数量非单件不可分割，减完库存会判断库存是否为大于库存闸值，如果小于,表示库存不足，刚才减去的数量再恢复，整个过程使用redis的watch锁 。
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
电商行业在近十几年中，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
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