618要来了，小伙伴是不是都在忙着加班，备战活动呢？特别是活动监控，每次活动领导都一次次催监控数据，搞得人紧张兮兮。 那么，到底活动监控该怎么做呢？就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日，用户登录APP后可以领一张优惠券，优惠券在5月内都有效，满400减80呢。 活动好简单呀！...因此可以参照之前的活动数据，看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加，在4月12日到4月30日，活动参与数据如下表所示。...虽然5月份活动时间和4月份不一样，但活动形式是一样的，这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势，做5月的目标拆解如下： image.png 用同样的方法，可以拆解用券人数目标。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说：4月份活动效果好，是因为领的是满100减20。
这还只是一个苗头，底部另有彩蛋 双十一临近，小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事，虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。...年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大...，也有被骗的时候:)） 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全，不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水，天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。一不小心，企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...来不及了，快上车 双十一在即 入门、基础、增强三个版本 你需要哪个护驾？ 来不及了，快上车 赶紧选购保平安吧 ?
获得低价买房抽奖资格 几天前朋友圈便出现了关于“京东众筹1.1折买房子”的海报，10号活动内容揭晓：京东众筹联手远洋地产开展众筹活动，参与者在双十一当天可以支持11元(非京东金融用户)或者1111元（京东金融用户...一是不是支持后就可以获得低价产品，只有少部分幸运者才可以低价购房；二是这不是简单的促销优惠或者限时预购，而是超低折扣的价格，再加上房子这个对不少人可望而不可即的商品，自然吸引眼球，没有房子的盼着购房，有房子的还可以低价买来出租或者转手大赚一笔...超越金融和众筹本身的跨界互联网金融 毫无疑问，在预热之后趁着双十一的东风，这一次活动可以获得大量的支持。传统众筹商业模式主要是手续费，但京东金融志不在此，因为这次的众筹资金最终都会返还。...，显而易见，这次双十一跨界活动正是奔着“门槛低、新奇好玩、生活品质和参与感”这些目标去的。...互联网金融本身就是跨界产物，这一次搭上双十一快车，与过去相隔万里的房地产结合在一起，更是超级跨界。京东众筹与远洋地产联合的双十一众筹买房活动，算得上一次经典的跨界营销，算得上今年双十一黑马案例。
，而这个数据在Redis中不存在，从而所有的请求都落到了数据库上从而把数据库打死。...造成这种情况的原因如下： 系统设计不合理，缓存数据更新不及时 爬虫等恶意攻击 解决方案： 如果key在数据库中也不存在，那么就写一个空值到Redis中，并设置一个过期时间，避免一直占用内存 查询缓存之前使用布隆过滤器拦截...缓存击穿 缓存击穿，就是常说的热点key问题，当一个正有非常巨大的访问量访问的key 在失效的瞬间，大量的请求击穿了缓存，直接落到了数据库上，然后所有从数据获取到数据的线程又都并发的想要把数据缓存到...Redis 的持久化机制 数据库缓存双写一致性 当一个数据需要更新时因为不可能做到同时更新数据库和缓存、那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题，而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的...解决方案： 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 参考自公众号：石杉的架构笔记
『目标』保证促销规则支持分时段设置，多活动可叠加，促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下，促销内容会根据执行效果快速调整，以强大的促销系统，保证有序的促销活动，使促销系统承担营销功能。...『解决方案』 step 1 ：确定最基本的促销模型； step 2 ：在促销模型基础上抽象出活动模型； step 3 ：基础模型定型，实施解耦相关设计—— 系统交互解耦：将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...［未来关注于业务层面的梳理与整合，逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。］ step 4 : 完善促销系统查询服务，使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...我们采用的方式是在数据库前加Redis缓存，提高响应速度，同时监听MQ，根据事件清理相应的缓存数据。...基于电商系统读写比很大的特性，采用读写分离技术，通过一主多从，写操作只发生在主表，多操作发生在从表上，缓解对主数据库的访问压力。 借助于分布式缓存，缓存提供了远大于数据库访问的性能。
前言：自2009年第一个“双11”诞生，双11”11年的嬗变，见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长，国内社会不断变革着的消费与沟通方式，成熟的消费互联网生态体系已经成型。...那么如此大批的促销活动涌现，对于「秒杀」这个词也越来越频繁地出现在我们的生活里。...在如此的大环境下，不仅是头部电商公司，××多、×东，乃至于各种街、×会、×品等，以及一些老牌的传统企业，比如×宁、×美等，也紧跟着安排了各类秒杀活动。...赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。其实只要涉及到大流量、高并发，都免不了在这几层核心上下功夫。...一位在编程界摸打滚爬10余年的程序员，希望能给你带来帮助由于文章篇幅的限制小编就用截图的方式给大家总览目录基础篇高并发系统架构分层数据库篇池化技术数据库优化方案缓存篇缓存：消息队列篇消息队列消息队列分布式服务篇系统架构微服务架构维护篇服务端监控要怎么做
不想弹好吉他的撸铁狗，不是好的程序员 这几天瞎逛，不知道在哪里瞟到了缓存的双写，就突然想起来这块虽然简单，但是细节上还是有足够多我们可以去关注的点。这篇文章就来详细聊聊双写一致性。...首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...后者其实还好，降低数据库的压力显得尤为重要，因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展，但数据库不能。 这里的不能，其实不是指数据库不能扩展。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ，这套定义了一套缓存和数据库的读写方案，以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。
而拼多多则继续秉承不预售、无尾款的玩法，同样以每满300元减50元的活动拉开双十一序幕。美妆品类目依旧是今年双十一打折玩法的重点。...各平台“内卷”双十一进入10月后，各电商平台先后公布双十一优惠活动细节，我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四大典型电商平台的2022年双十一的运营策略， 发现上述平台的运营各有侧重，对这次大促似乎志在必得...并配以双档位促销优惠，分别为“每299元减50元”和“每1000元减100元”，均封顶40000元，活动期间同一款商品仅可参与其中一档促销。...据抖音公布的“双十一”招商规则显示，活动于10月24日预售，10月31日正式开卖。用户在小店平台单个活动店铺或跨店铺交易时符合一定条件即可减免部分交易金额。...据天猫公布的数据，在2021年双十一期间，欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两大百亿品牌之一。
先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。 先更新数据库再删缓存。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...(value); Thread.sleep(1000); // 再次删除 redis.delKey(key); } 该思路落实到流程图上如下所示： 延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
先更新数据库再更新缓存。 先删缓存再更新数据库。 先更新数据库再删缓存。...一般可以采用延时双删策略，他的核心执行流程如下： public void write(String key,Object value){ redis.delKey(key); db.updateValue...延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定，反正目的是确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。...读比写还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的，但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存，如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题！...先删缓存再更新数据库，此时需配合延时双删技术，但可能导致二次删除失败。 先更新数据库再删缓存，此时需配合binlog消费 + 消息队列来实现。
什么是缓存双写一致只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致，返回正确的数据。...假设现在同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现（1）线程A更新了数据库（2）线程B更新了数据库（3）线程B更新了缓存（4）线程A更新了缓存这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因...而且很多情况下，写到缓存中的值，并不是与数据库中的值一一对应的，很有可能是先查询数据库，再经过一系列「计算」得出一个值，才把这个值才写到缓存中。...解决方案：延时双删策略可以先对缓存的数据先进行删除一次，再处理好数据库的业务以后睡眠一段时间后再进行一次删除。这就是延迟双删。 为什么要sleep一段时间？...因为这个方案会在第一次删除缓存值后,延迟一段时间再去进行删除,所以我们也把它叫做"延迟双删" 如果直接删掉的话，线程B可能还没写进去redis中，线程A写了，然后线程B再写，覆盖掉了。 休眠多久呢?
序 在使用缓存时，我们必须要考虑的是缓存与数据库的双写一致性，是先删缓存还是先更新数据库？是需要强一致性还是最终一致性？延迟双删策略真的就万无一失了吗？...先删缓存再更新数据库 如图，如果第一步删除缓存失败，那么事务直接回滚，数据库和缓存是一致的；如果更新数据库失败，事务回滚，数据库仍是旧数据，其它线程来查的时候，也是将旧数据放入缓存，所以也是一致的...可以看到线程A删除缓存后还没来得及更新数据库，或者更新了数据库还没提交事务，若有其它线程来查询，此时缓存没有，则去数据库查询到旧数据放入到缓存，那么数据库和缓存就不是一致的了。...如果第一步更新数据库失败，事务直接回滚，不会有什么影响；同样更新数据库成功，删除缓存失败，也不会有什么问题；但若是删除缓存是放在提交事务之后，那么当删除缓存失败时（如链接超时、异常断开），缓存和数据库就会出现不一致问题...延迟双删 延迟双删实际上是基于先删除缓存再更新数据库的改进方案，前面说到先删除缓存再更新数据库的主要问题是在高并发场景下很容易造成不一致，那么只要更新完数据库后再删一次缓存就可以了，延迟一段时间是为了避免其它查询到旧数据的线程比删除缓存更晚返回
首先我们知道，现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了，甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了，直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...后者其实还好，降低数据库的压力显得尤为重要，因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展，但数据库不能。 这里的不能，其实不是指数据库不能扩展。...就像我在之前写的MySQL 主从原理中提到过的一样，双主架构更多的意义在于 HA，而不是做负载均衡。 所以，相同的数据会同时存在 Redis 和 MySQL 中，如果该数据并不会改变，那就完美的一匹。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性，双写的问题的就诞生了。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ，这套定义了一套缓存和数据库的读写方案，以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。
MySQL数据库与Redis缓存双写一致性 问题 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？...对于读取过程： 首先，读缓存； 如果缓存里没有值，那就读取数据库的值； 同时把这个值写进缓存中。...但过程中，更新数据库可能会失败，发生了回滚。所以，最后“缓存里的数据”和“数据库的数据”就不一样了，也就是出现了数据一致性问题。 你或许会说：我先更新数据库，再更新缓存不就行了？...业务角度考虑 原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。...假设这会有两个请求，一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生 缓存刚好失效 请求A查询数据库，得一个旧值 请求B将新值写入数据库 请求B删除缓存 请求A将查到的旧值写入缓存 如果发生上述情况
前言 数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。...今天这篇文章我会从浅入深，跟大家一起聊聊，数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案，这些方案中可能存在的坑，以及最优方案是什么。 1....4.2 缓存双删 在上面的业务场景中，一个读数据请求，一个写数据请求。当写数据请求把缓存删了之后，读数据请求，可能把当时从数据库查询出来的旧值，写入缓存当中。...有人说还不好办，请求d在写完数据库之后，把缓存重新删一次不就行了？ 这就是我们所说的缓存双删，即在写数据库之前删除一次，写完数据库后，再删除一次。...其实先写数据库，再删缓存的方案，跟缓存双删的方案一样，有一个共同的风险点，即：如果缓存删除失败了，也会导致缓存和数据库的数据不一致。 那么，删除缓存失败怎么办呢？ 答：需要加重试机制。
本篇文章主要内容 缓存热点数据 为何要使用缓存 哪类数据适合缓存 缓存的利与弊 缓存和数据库双写一致性 不使用更新缓存而是删除缓存 先删除缓存，还是先操作数据库？...我用的是腾讯云服务器1C4G2M，活动买的，很便宜。 ? 哪类数据适合缓存 缓存量大但又不常变化的数据，比如详情，评论等。...缓存和数据库双写一致性 说了这么多缓存的必要性，那么使用缓存是不是就是一个很简单的事情了呢，我之前也一直是这么觉得的，直到遇到了需要缓存与数据库保持强一致的场景，才知道让数据库数据和缓存数据保持一致性是一门很高深的学问...所以，如果你想实现基础的缓存数据库双写一致的逻辑，那么在大多数情况下，在不想做过多设计，增加太大工作量的情况下，请「先更新数据库，再删缓存!」...延时双删 问：先删除缓存，再更新数据库中避免脏数据？ 答案：采用延时双删策略。 上文我们提到，在先删除缓存，再更新数据库的情况下，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。
除了线上线下的购物，今年阿里生态下的饿了么、盒马等都会加入双十一，简单地说，双11不再是是“买买买”的剁手节日，而是覆盖吃喝玩乐全场景的消费狂欢节。 ?...这一举措将大幅提升促销体验，降低消费者被套路的几率。 2....，这让其跟天猫双11有足够的差异，错开了双十一天当天天猫的锋芒，时间长可以尝试的活动形式也更多。...按照惯例，阿里、京东和苏宁都会在10月召开双十一战略发布会造势。 拼多多本身模式就是拼购，理论上说是将打折促销活动常态化了，双十一本质是所有人参与的拼购。...双十一已经不是一个简单的打折促销低价的节日，对于消费者来说，它不只是一个“捡便宜”的机会，而是像年货购物一样的消费仪式，不论是谁都准备在双十一下几单，通过此获得快乐。
今年是我第一次到天猫双十一活动现场全天候观摩，有幸见证了双11的整个过程。第一个小时就表现出非常强劲的增长势头，直接突破353亿，去年第一个小时只有247亿。...今年天猫双十一成为“直播双11” 天猫双十一购物狂欢节的本质是注意力经济，在将人们的目光凝聚过来之后刺激其消费。...映客在天猫晚会上表现突出，天猫花1000万在映客做了几十场专场活动。还有一家深度参与的是网红聚集平台美拍。...事实上，过去半年天猫就已经很重视直播，但双11期间直播网红更多，场次更多，互动更多，尤其是消费者喜欢的红包、优惠券等方式都在直播中得到了很好的利用，体现出直播在大型促销期间的优势。...比如我们会在天猫App上看到苏宁卖场的直播促销，再比如我们会在美拍上看到网红去某地购物，甚至我们会看到有机农场的作业过程。
1.2 典型的电商大促活动简介 618大促：每年6月是京东的店庆月，也是京东的电商促销主战场，在店庆月京东都会推出一系列的大型促销活动，从6月1日延续至6月18日（近几年开始从5.20日左右开启预售模式...双十一&双十二: 双十一是指各网络购物平台在每年11月11日的大型促销活动，最早起源于中国阿里巴巴旗下购物网站在2009年11月11日举办的“淘宝商城促销日”，现已演变成全行业一年一度的购物活动，及影响全球零售业的消费现象...双十一购物节战场延伸进12月，即“双十二”。（备注：淘宝商城项目刚独立，后更名为天猫，该营销活动主打品牌商的商品，是想要模仿美国感恩节大促销这种活动，通过一个活动或一个事件，让消费者记住淘宝商城）。...（参考维基百科） 除上述比较大型的电商促销活动外，其他零售电商平台比如苏宁818、国美418，以及其他电商平台也在自己造节日，而近几年的拼多多、抖音、快手等电商平台更多的是借势双11或者618来提升整个电商平台的...，没有及时扩容，从而引发业务系统的不可用； •- 应用操作数据库线程阻塞、死锁、慢SQL等造成数据库拖垮服务应用； •- 应用操作缓存/ES出现热点的商品造成的数据流量不均引发的服务不可用； •- 应用内存泄漏
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