首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

秒杀设计服务稳定性思考

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。

1.9K41

腾讯云服务秒杀活动

腾讯云服务秒杀: 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、秒杀服务器配置所含系统盘均为高性能云盘

32.3K31
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

实战 SpringCloud 微服务秒杀”架构(含代码)

Zuul 服务注册发现 Eureka+Ribbon 认证授权中心 Spring Security OAuth2、JWTToken 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 关于秒杀的场景特点分析 秒杀系统的场景特点 1...、秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购,网站瞬时访问流量激增; 2、秒杀一般是访问请求量远远大于库存数量,只有少部分用户能够秒杀成功; 3、秒杀业务流程比较简单,一般就是下订单操作; 秒杀架构的设计理念...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。...也就是说同一个域名下面映射多个外网的IP,再映射到DMZ的多组高可用的nginx服务上,nginx再配置可用的应用服务集群来减缓压力。

1.2K10

商城抢购秒杀服务器架构设计解析

,或者调用短信服务的发送短信验证码接口给用户进行验证,最后才将响应信息返回给前端用户,并提示“注册成功”,整个流程如图2所示。...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...,更有甚者将直接压垮服务器,导致抢票等业务全线崩溃,带来的直接后果将不堪设想!

2K30

秒杀服务实现抢购代金券功能

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...代金券订单 VoucherOrdersMapper 秒杀代金券活动 SeckillVouchersMapper 测试验证 压力测试 下载安装JMeter 初始化2000个用户数据 认证微服务生产2000...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。...: 如果存在则抛出异常; 如果不存在则将添加一个代金券抢购活动到 t_seckill_vouchers 表中; 代金券活动Controller->SeckillController 在网关微服务中配置秒杀服务路由和白名单方向

1.1K30

秒杀系统】秒杀系统和拓展优化

秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量,只有少部分用户能够秒杀成功。 秒杀业务流程比较简单,一般就是下订单减库存。...问题分析 秒杀系统一般要注意的问题就是 : 库存少卖,超卖问题(原子性) 流量削峰,这里我们设定的时候每个用户只能秒杀一次所以比较好处理 执行流程 初始化数据,提前预热要秒杀的商品(项目里设置为启动...,如果秒杀列表有就预热) 使用 redis 缓存秒杀的商品信息,使用redis来承担秒杀的压力最后生产秒杀到的用户,再到mysql生成订单 在秒杀时使用(事务,分布式锁两种方式都实现)对商品库存,保证原子性...: id 商品id 秒杀开始时间 秒杀结束时间 秒杀价 可秒杀的数量 订单表 id 订单id 商品id 秒杀价格 用户id 地址 电话 sql表 CREATE DATABASE /*!...直接处理 判断用户id 的有效性 我们没有用户 判断goodsid的有效性 判断当前是否处于可以秒杀的状态 判断是否有剩余库存 判断用户的秒杀权限(是否秒杀过) 减少库存 生成新的订单 public

4.3K21

秒杀安全

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。

2.9K50

秒杀】二、what?秒杀也可以做引擎?

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。...这样,通过配置参数,就可以调节秒杀队列的行为和性能。 source 秒杀数据源 数据的提供者。...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。

1.8K20

秒杀聊聊秒杀限流的多种实现

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。

2.6K20

秒杀”心得

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”。

2.5K90

【高并发】高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀

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。...否则继续轮询查询,直到超时或者服务器返回商品已售完或者无秒杀资格等信息为止。...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。...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

1.6K20

实战 Spring Cloud 微服务架构下的“秒杀”(含代码)

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...,网站瞬时访问流量激增; 秒杀一般是访问请求量远远大于库存数量,只有少部分用户能够秒杀成功; 秒杀业务流程比较简单,一般就是下订单操作; 秒杀架构设计理念 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。...也就是说同一个域名下面映射多个外网的IP,再映射到DMZ的多组高可用的nginx服务上,nginx再配置可用的应用服务集群来减缓压力; 这里也顺带介绍redis可以采用redis cluster的分布式实现方案

99640

秒杀系统设计!

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。...可以使用代理服务器进行静态数据的缓存。...CDN层:缓存“秒杀”活动的静态资源文件。 负载均衡层:拦截请求及分发路由等。 服务层:“秒杀”活动的具体交易的相关逻辑处理。 基础设施层:数据存储、大数据计算及消息推送相关操作。...所以,这里就可以依据页面静态化加速技术,通过后端服务Job的方式定时提前生成前端需要静态的数据;然后,将其发送到内容分发服务上;最后,分发服务会将这些静态化页面数据分发到所有的反向代理服务器上,如下图所示

1.3K31

秒杀系统设计

概述 读了极客时间许令波的如何设计秒杀系统后,总结出秒杀系统设计的一些需要注意的点,如何从更多的角度去考量一个架构的设计,保证性能和高可用。...避免单点的关键是不要将服务的状态与机器绑定,即将服务无状态化,这样服务就可以在机器中随意移动。...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。

94020
领券