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
眼下虽然才2月份,但真正的金三银四已经悄然开始。从认识的HR那得知,有些公司甚至在过年前就开始布局了。。而年前偃旗息鼓的,年后也势必加速进入这波抢人大战! 因此,真的要等到3、4月份再做准备的话,就晚了。 这不最近,就有读者问有没有分布式的项目,还有想要电商、秒杀项目的,最好能有热门框架、消息中间件等技术栈的深入应用。 如果你也想: 金三银四目标进大厂,薪资涨幅30%以上 简历上多一个拿得出手的高并发项目 彻底掌握SpringBoot/Dubbo/Redis/RocketMQ等热门框架与中间件
在电商业务中,秒杀属于技术挑战最大的业务,只有经验够丰富、底子够稳的程序员,才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例,动辄数十万笔的交易请求,对于我们来说,核心的两个问题: 1-高并发读取与写入(涉及到集群,负载,读写分离,分库分表等操作) 2-性能优化(玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝) 程序员们应该都知道这样一句话:在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的,问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”,中间不是鸿沟天堑,往往只差一次亲身经历。此外,应对工作中可能出现的突
自2020年1月,新型冠状病毒肺炎被证实人传人后,无论是普通民众还是政府部门,都想着怎么去控制病情。而口罩成为防疫病情的第一需求,口罩很多时候一罩难求,是全国人民的刚需产品。
架构设计流程:识别系统复杂度->设计备选方案->评估和选择备选方案->详细方案设计
第一章:周介绍 1-1 介绍 需求指导设计,设计指导开发。无设计不开发。 服务端技术方案设计的方法 B端和编辑器基本功能API 技术方案设计文档 第二章:技术方案设计 2-1 技术方案设计-章介绍 领导技术方案设计、评审技术方案设计。 主要产出:server端技术方案设计 主要内容: 接口设计 选择Restful,而不是GraphQL 数据库设计 sever端整体设计 注意:正视技术方案设计,设计会节约时间。 2-2 接口设计-整理所有接口 接口设计应该是在需求后的第一设计,接口设
不管我们是做业务开发,还是做基础建设,虽然产品诉求千差万别,但是我们必然需要做好方案设计,然后还需要进行方案设计评审。
近日,腾讯云原生数据库TDSQL-C 发布新版本,在云原生架构、基础硬件能力、自研内核等方面进行了全面升级。本次升级涵盖了基于英特尔® 傲腾™持久内存的二级缓存、全链路RDMA网络、7*24持续无锁备份等核心功能。性能测试结果显示,在全缓存场景、大数据集场景中,新版TDSQL-C 性能全面超越业内其他云原生数据库产品,对比传统云数据库达到200%性能提升。此外,TDSQL-C价格仅为商业数据库的1/10,是企业上云的最佳选择。 TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库,为企业提供极致弹性、高性
高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动、定时领取红包等。
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最近,有小伙伴私信我:冰哥,我最近出去面试,面试官问我如何设计缓存能让系统在百万级别流量下仍能平稳运行,我当时没回答上来。接着,面试官问我之前的项目是怎么使用缓存的,我说只是缓存了一些数据。当时确实想不到缓存还有哪些用处,估计这次面试是挂了。冰哥,你可以给我讲讲互联网大厂项目是怎么设计和使用缓存的吗?
秒杀系统之所以难做,是因为在极短的时间内涌入大量的请求,来同时访问有限的服务资源,从而造成系统负载压力大,甚至导致系统服务瘫痪以及宕机的可能。本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。
其实我的文章是有目录的,只是我都放到我的个人网站上了(网站地址:passjava.cn)。为了满足读者们的要求,我整理了一份精华文章目录到公众号上了。
秒杀活动只是网站营销的一个附加活动,特点是:时间短、并发访问量大,如果和网站原有应用部署在一起,必然会对现有业务造成冲击。
此篇文章由浅入深介绍秒杀的简单设计。现在我们做的各种项目中不少场景会用到抢购、秒杀,在大流量的前提下,将带领大家一起去研究一下如何去设计一个简单的秒杀(技术实现)。
假设某网站秒杀活动只推出一件商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,秒杀系统需要面对的技术挑战有:
(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;
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
(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
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网购相信大家一定不陌生,很多小伙伴甚至号称“剁手达人”,今天我们就来聊下电商中的秒杀系统是如何架构?
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?
“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”。
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👆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。
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
在我看来这整个步骤很完整了,很多相关的技术我仍未接触过,只有部分了解过,说明还有很多需要学习的内容需要自己掌握
提到秒杀,很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情,因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品)、维护数据一致性(不能超卖)。
“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。
秒杀是电商常见的一种营销手段:将少量的商品,以极低的价格,在特定的时间点开始出售,网站通过这种营销手段,制造某种轰动效应,从而达到网站推广的目的,秒杀虽然对网站推广有很多好处,但是对网站技术却是极大的挑战:网站是为正常运营设计的,而秒杀活动带来的并发访问用户却是平时的数百倍甚至上千倍,网站如果为秒杀时的最大并发访问量去设计部署,就需要比正常运营多很多服务器,而这些服务器在大多数时候都是用不上的,对于成本而言就比较浪费了,所以秒杀业务不能使用正常的网站业务流程,也不能和正常的网站交易业务公用一台服务器,必须设计部署专门的秒杀系统,进行专门应对。
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。
前面已经写了很多亿级流量的文章, 中间讲了各种处理思路, 这儿将这些思路与业务综合起来, 情形一就是秒杀, 提到秒杀, 很多人都会觉得这是一件技术要求很高的事情, 因为这涉及到超大访问量(可能瞬间千万倍的用户访问商品)、维护数据一致性(不能超卖), 前者对性能有极高的要求, 而后者又正好拉低了性能,本文谈谈秒杀的设计思路, 并在最后给出秒杀设计的简单模型图。
秒杀架构的设计方案就是一个不断过滤请求的过程,从系统架构层面来说,秒杀系统的分层思路如下。
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热,放到Redis,信号量控制进来秒杀的请求。
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