导语：秒杀在现在的运营过程中是一种非常常见一种活动，它业务价值曝光量大、转化率高，对应的技术重点在于流量集中时间短，并发量大。...本文主要通过一个常见的场景和大家探讨一下秒杀场景中设计的缓存、限流、降级的运用。...1、概要 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： image.png 2、缓存设计 Q：为什么要缓存呢？...A：缓存的主要目的是为了解决秒杀活动高并发的天然特性，减轻服务的压力。 Q：什么样的数据应该缓存，什么样的数据不应该缓存呢？...漏水表示退出缓冲区以供服务器处理的请求，溢出表示已丢弃且从未得到服务的请求。
腾讯云服务器秒杀： 每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00 / 19:00 开抢 image.png 活动地址 秒杀规则 关闭 活动对象：腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参与...（协作者除外）； 活动时间：2019年3月5日——4月5日，每天五场（09:00, 11:00, 14:00, 16:00, 19:00）秒杀； 秒杀说明： 1、秒杀活动优惠不能与其他优惠叠加，不能使用代金券...； 2、订单60分钟内未完成支付，订单将自动过期，请下单后尽快支付；达到购买数量和次数限制后若取消订单，5分钟内恢复对应次数的购买资格； 3、同一用户（同一手机、邮箱、实名认证用户视为同一用户）每次秒杀限选...1款，限购1台，同一用户每款配置的商品最多可秒杀10次； 4、购买完成后不允许降配，也不支持先升级再降配；配置升级和续费按官网正常购买流程执行； 5、秒杀产品不支持退款；购买的配置和区域不同，价格会有差异...；购买后无法调整区域； 6、秒杀云服务器配置所含系统盘均为高性能云盘
Redis 服务调用 Feign 消息队列 Kafka 文件服务 私有云盘 富文本组件 UEditor 定时任务 xxl-job 配置中心 apollo 关于秒杀的场景特点分析 秒杀系统的场景特点 1...限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端（暂未处理）； 削峰：对于秒杀系统瞬时的大量用户涌入，所以在抢购开始会有很高的瞬时峰值。...实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间件等技术； 异步处理：对于高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，异步处理就是削峰的一种实现方式； 内存缓存：秒杀系统最大的瓶颈最终都可能会是数据库的读写...给前端在完成抢购动作后，检查最终下订单操作是否成功，主要判断依据是redis中的polling的key的状态； 9、整个流程会将所有到后端的请求拦截的在redis的缓存层面，除了最终能下订单的库存限制订单会与数据库存在交互外...，基本上无其他的交互，将数据库I/O压力降到了最低； 关于限流 SpringCloud zuul的层面有很好的限流策略，可以防止同一用户的恶意请求行为 1 zuul: 2 ratelimit:
前端会将这个信息提交到后端相关接口进行处理，后端在接收到这些信息后，会先对这些信息进行最基本的校验，校验成功后会将信息写入数据库相关数据表中，而为了用户注册的安全性，后端会调用邮件服务器提供的接口发送一封邮件验证用户的合法性...仔细分析用户注册的整个流程，不难发现其核心的业务逻辑在于“判断用户注册信息的合法性并将信息写入数据库”，而“发送邮件”和“短信验证”服务在某种程度上并不归属于“用户注册”的核心流程，因而可以将相应的服务从其中解耦出来...因而这种单一的处理流程只适用于同一时刻前端请求量很少的情况，而对于类似商城抢购、商品秒杀等某一时刻产生高并发请求的情况则显得力不从心。...在这段时间内，如果定时器频繁地从数据库中获取“未付款”状态的订单，其数据量之大将难以想象，而且如果大批量的用户在30分钟内迟迟不付款，那从数据库中获取的数据量将一直在增长，当达到一定程度时，将给数据库服务器和应用服务器带来巨大的压力...、网络和数据库服务等负载过高所引起的。
文章目录 需求分析 秒杀场景的解决方案 数据库表设计 代金券表 抢购活动表 订单表 创建秒杀服务 pom依赖 配置文件 关系型数据库实现代金券秒杀 相关实体引入 抢购代金券活动信息 代金券订单信息...Controller->SeckillController 在网关微服务中配置秒杀服务路由和白名单方向 接口测试 对抢购的代金券下单 SeckillController SeckillService...秒杀场景的解决方案 秒杀场景有以下几个特点： 大量用户同时进行抢购操作，系统流量激增，服务器瞬时压力很大； 请求数量远大于商品库存量，只有少数客户可以成功抢购； 业务流程不复杂，核心功能是下订单。...缓存：热点数据都从缓存获得，尽可能减小数据库的访问压力； 异步：客户抢购成功后立即返回响应，之后通过消息队列，异步处理后续步骤，如发短信、更新数据库等，从而缓解服务器峰值压力。...分流：单台服务器肯定无法应对抢购期间大量请求造成的压力，需要集群部署服务器，通过负载均衡共同处理客户端请求，分散压力。 数据库表设计 本文以抢购代金券为例，来进行数据库表的设计。
数据库：MySQL 8.0 数据源： druid 1.16 测试工具： apache jmeter 数据库表设计 三张表，分别是 商品表： id 商品id 商品name 商品图片 商品类别 商品价格 库存...)VO getGoodsDetail(String goodId) service 层的设计思路就是 调用DAO层接口 实现对数据库中取出数据的处理,并且提供给controller封装好的接口 @Service...事务处理 优秀成熟的数据库 一定会有对事务的支持， redis 也不例外 Redis的事务在不出现异常的时候是原子操作，exec是触发事务执行的命令 相关命令： watch 设置一个key 表示开始对这个...orderVo; } } return null; } } Controller 等待用户 确认信息之后 就可以生成订单 同步到数据库了...其实要考虑的东西十分的多，我们这次的系统也不是最终的版本，先做出来的核心的， 套用鱼皮的话 先有 再调优 追求更好 拓展 页面动静分离 nginx ip 分流 MQ 流量削峰，异步任务 前端验证码 数据库与缓存同步策略
举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Web服务器，配置MaxClients为500个（表示服务器的最大连接数目）。...就Web服务器而言，他打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下文切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。...重启与过载保护 如果系统发生“雪崩”，贸然重启服务，是无法解决问题的。最常见的现象是，启动起来后，立刻挂掉。这个时候，最好在入口层将流量拒绝，然后再将重启。...如果是redis/memcache这种服务也挂了，重启的时候需要注意“预热”，并且很可能需要比较长的时间。 秒杀和抢购的场景，流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候，过载保护是必要的。...秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。
从上次在技术交流群里聊到秒杀系统的设计，到目前为止已经招募到8位对其非常感兴趣的小伙伴，主笔编码。经过大家的讨论，感觉除了做成一个秒杀的demo，我们还可以更近一步，将其做成一个秒杀引擎。...【秒杀】一、系统设计要点，从卖病鹅说起 一个黑盒 最主要的思路，就是把秒杀引擎看成是一个黑盒，对完成秒杀的逻辑进行屏蔽。一端输入，一端输出。...也就是说，你把要秒杀的数据，经过清洗倒入秒杀引擎后，剩下的就没原来系统的什么事了。 “精致秒杀引擎，云加速，弹性可伸缩高可用架构。SLA全年5个9，绿色无公害，为您的业务保驾护航。...数据可能来源于一个外部的数据库(db)，也可能来自于外部的推送(push)，也可能来自于外部接口的拉取(pull)。这个数据获取的过程，我们就给它起个名字，叫做source。...source和sink，组成了一个秒杀目标的具体数据流向，是黑盒之外的东西。 target 秒杀目标 是时候给秒杀目标起个名字了。
在开发秒杀系统案例的过程中，前面主要分享了队列、缓存、锁和分布式锁以及静态化等等。...对此，为了减少资源浪费，减轻后端压力，我们还需要对秒杀进行限流，只需保障部分用户服务正常即可。...API限流 秒杀活动中，接口的请求量会是平时的数百倍甚至数千倍，从而有可能导致接口不可用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃，甚至有可能会影响到其它服务。 那么如何应对这种突然事件呢？...如果桶满了，那么抱歉，请求直接返回503，客户端得到一个服务器忙的响应。如果系统处理请求的速度比较慢，桶里的请求也不能一直待在里面，如果超过一定时间，也是会被直接退回，返回服务器忙的响应。...限制接口总并发数/请求数 秒杀活动中，由于突发流量暴增，有可能会影响整个系统的稳定性从而造成崩溃，这时候我们就要限制秒杀接口的总并发数/请求数。
本文记录对某网站A的秒杀活动编写秒杀器的经历和技术重点。 故事回顾 某日早上，朋友给我说最近A网站在开展秒杀活动，有IPad、IPhone，让大家一起去秒杀。...然后下午我就开始尝试分析它网站的秒杀流程，并尝试使用自动提交数据的方案来进行秒杀。...这样做的原因是，以我的经验，他们的验证码十有八九存储在服务端Session中，也有可能是客户端Cookie中，也就是说，验证码是可以提前获取的，并不一定需要等等活动开始后再获取。...这样就可以在登录的状态下，把前面准备好的数据直接自动提交给服务器。 最后一个问题，让浏览器先访问A网站的页面，登录并拿到登录成功的凭证后，如何让浏览器运行我的代码来提交数据呢？...这些需求都需要持有客户端的用户凭证，然后用这个身份给服务端自动发送一些请求。一直使用纯后台代码的方式提交，没有成功过。这次，使用控制浏览器的方案，使得真正做到了一直想做到的：“完全控制客户端”。
这就存在一个问题：在用户发起秒杀请求到服务器返回结果的这段时间内，客户端和服务器之间的连接不会被释放，这就会占大量占用服务器的资源。...例如，客户端可以每隔3秒钟轮询请求服务器，查询是否获得秒杀资格，这里，我们在服务器的处理就是判断当前用户是否存在秒杀Token，如果服务器为当前用户生成了秒杀Token，则当前用户存在秒杀资格。...4.秒杀结算 （1）验证下单Token 客户端提交秒杀结算时，会将秒杀Token一同提交到服务器，商城服务会验证当前的秒杀Token是否有效。...（2）加入秒杀购物车 商城服务在验证秒杀Token合法并有效后，会将用户秒杀的商品添加到秒杀购物车。 5.提交订单 （1）订单入库 将用户提交的订单信息保存到数据库中。...此时，用户再发起秒杀请求时，如果系统由负载均衡层请求应用层的各个服务，再由应用层的各个服务访问缓存和数据库，其实，本质上已经没有任何意义了，因为商品已经卖完了，再通过系统的应用层进行层层校验已经没有太多意义了
前端在微信小程序商城上 核心支撑组件 服务网关 Zuul 服务注册发现 Eureka+Ribbon 服务框架 Spring MVC/Boot 服务容错 Hystrix 分布式锁 Redis 服务调用...Feign 消息队列 Kafka 文件服务 私有云盘 富文本组件 UEditor 定时任务 xxl-job 配置中心 apollo 2、关于秒杀的场景特点分析 秒杀系统的场景特点 秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购...，只允许少部分流量进入服务后端（暂未处理）； 削峰：对于秒杀系统瞬时的大量用户涌入，所以在抢购开始会有很高的瞬时峰值。...实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间件等技术； 异步处理：对于高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，异步处理就是削峰的一种实现方式； 内存缓存：秒杀系统最大的瓶颈最终都可能会是数据库的读写...•数据库分库分表思路•优秀的Java程序员必须了解的GC哪些想知道更多？长按/扫码关注我吧↓↓↓>>>技术讨论群<<<喜欢就点个"在看"呗^_^
优点是可以自定义点击延迟，而click()默认是150ms。 x,y可以开启手机开发者模式，其中的指针位置功能获取，也可以利用bound函数
说是秒杀脚本，但其实根本做不到毫秒级（看很多文章写毫秒级也是跪了）。自己在mac上实测，大约10s左右会收到邮件。用selenium秒杀是不要想了，用作自动提交订单，还算ok。...= "https://login.taobao.com/" self.MAX_SUBMIT = 50 #self.BUY_TYPE = buy_type # 0：秒杀...tries = retry_times() message = MIMEMultipart('mixed') message['Subject'] = '秒杀通知...self.Email.sender message['To'] = self.Email.receivers if Result: text = '{} 秒杀成功...，请尽快付款～'.format(ok_time) else: text = '{} 秒杀失败，省钱啦～'.format(ok_time) text_plain
非功能性需求 做任何系统都要考虑非功能性需求，特别是公司的核心系统，当前秒杀业务系统非功能性需求主要体现在如下几点： 高可用，在秒杀活动的整个持续期间内，都能对用户提供服务。...这样可以提升整个服务访问性能和可维护性。 商品秒杀页面的静态数据以及动态数据，均是不同的地方提供，如下图所示。...4）数据库层流量控制 对于请求到数据中的流量，写入的流量就是真正下单成功的流量，即需要扣减库存的动作。有如下建议： 如果不是临时的活动，则建议使用独立的数据库作为“秒杀”活动的数据库。...将数据库配置成读写分离。 尝试去除行锁。 对于数据库行锁的优化，可以通过将商品进行拆分来实现——增加ID，如下图所示。对于单一的“秒杀”活动这会得到显著效果。...对于这么大的流量，除前面说的数据库隔离外，还需要进一步优化库存，否则数据库读/写依然是系统的瓶颈。 接下来看看如何优化大流量“秒杀”场景中的库存数量扣减操作。
+(NSArray *)getTwoDataMin:(NSString *)stamp1 andWith:(NSString *)stamp2{
文章目录 前言 一、环境 二、安装 1.ChromeDriver安装 2.Seleuinm安装 3.淘宝秒杀脚本 4.京东秒杀脚本 总结 ---- 前言 我们的目标是秒杀淘宝或京东等的订单，这里面有几个关键点...2.Seleuinm安装 Selenium模块是Python的第三方库，可以通过pip进行安装 pip install selenium 或python中导入 3.淘宝秒杀脚本 from selenium...请输入抢购时间：时间格式：2021-12-29 19:45:00.000000") url = input("请输入抢购地址") login(url) buy(times) 4.京东秒杀脚本...博主不提供任何服务器端程序，也不提供任何收费抢购软件。该文章仅作为学习selenium框架的一个示例代码。
数据少涉及几个方面： 数据在网络中传输需要时间，数据量越大，网络包耗时越长 服务器在写网络的时候，一般要进行压缩和字符编码，这些操作比较消耗cpu 系统依赖的数据要尽量少， 比如和数据库的交互，很容易形成瓶颈...秒杀系统架构 秒杀系统单独打造一个系统，与普通的商品购买独立出来，可以单独的作优化 秒杀系统部署在独立机器集群，秒杀的大流量不会影响到正常的商品购买集群的负载 热点数据(如库存数据)单独放到缓存系统中...，提升读性能 增加秒杀答题，防止有秒杀器抢单 页面进行动静分离，让用户秒杀使不在刷新整个界面(又重新加载所有资源),将页面刷新的数据降到最少 服务端对秒杀商品进行本地缓存，不需要再调用依赖系统的后台服务获取数据...这种方式服务端性能更好，但用户端页面可能会延时，体验稍差 热点数据处理 热点分为热点操作和热点数据： 对于秒杀系统来说，大量刷新页面，大量添加购物车，双十一零点大量下单都属于热点操作。...下单减库存是最简单的减库存方式，也是控制最精确的一种，下单时直接通过数据库的事务机制控制商品库存，这样一定不会出现超卖的情况。但是你要知道，有些人下完单可能并不会付款。
本文实例为大家分享了python实现淘宝秒杀脚本的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.安装pycharm。网上教程很多。 2.安装 Selenium 库。...淘宝秒杀程序 以上程序是参照对应的 html 源码的对应元素所选择的。...标签：浏览器,python,selenium,点击,秒杀,淘宝,pycharm,安装 来源： https://blog.csdn.net/qq_40925239/article/details/89788252
前言 之前在 Java-Interview 中提到过秒杀架构的设计，这次基于其中的理论简单实现了一下。...本次采用循序渐进的方式逐步提高性能达到并发秒杀的效果，文章较长请准备好瓜子板凳(liushuizhang)。...",e); } return String.valueOf(id); } 其中 web 作为一个消费者调用看 OrderService 提供出来的 dubbo 服务...由于我是在阿里云的一台小水管服务器进行测试的，加上配置不高、应用都在同一台，所以并没有完全体现出性能上的优势（ Nginx 做负载转发时候也会增加额外的网络消耗）。...大家都知道：大多数应用数据库都是压倒骆驼的最后一根稻草。 通过 Druid 的监控来看看之前请求数据库的情况： 因为 Service 是两个应用。 数据库也有 20 多个连接。
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