近日，盛趣游戏代理发行的《上古卷轴：刀锋》国服正式迎来全渠道公测，其背后的腾讯云游戏数据库TcaplusDB再次引起行业关注。 《上古卷轴：刀锋》作为一款为手游玩家量身定制的游戏，上线当天即获得App Store新游推荐。加上手游高并发、数据读写频繁的特点，《上古卷轴：刀锋》对数据库的要求十分严苛。 随着移动游戏受众群体的不断扩大，在越来越多的经典网络游戏IP走上了手游化的道路之后，用户对于游戏的玩法多样性、游戏体验以及画面品质等方面都有了更高的要求。这对游戏数据库的发展也提出了更多挑战。 近年来，随着
👆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
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。
伴随着整个游戏产业的升级，游戏厂商对于游戏的研发与运营有着更高要求，特别是对于MOBA、FPS类型的大型游戏，为了提供更极致的玩家体验，游戏厂商在不断提高游戏数据管理效率方面面临着一系列的技术挑战，例如：
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。
来源：https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发，cache，锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
比如有10件商品要秒杀，可以放到缓存中，读写时不要加锁。 当并发量大的时候，可能有25个人秒杀成功，这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
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
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。
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 。
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？
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
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？
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。
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：
历时3年研发，中国手游集团（CMGE）超人气日本动漫IP授权大作《龙珠觉醒》烙印着三代龙珠粉的永恒记忆，于2月28日全平台首发上线，全渠道部署腾讯云。腾讯云满载着经典《龙珠Z》的青春回忆和沸腾热血，全方位支援孙悟空、孙悟饭、库林、贝吉塔、比克大魔王重出江湖！
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，当一个获取了事务的线程
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
6月4日至5日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办、大数据技术标准推进委员会承办、中国IDC圈协办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重召开。 腾讯游戏孙龙君、农益辉和刘天斯作为数据资产管理和知识图谱领域专家应邀出席。 腾讯游戏数据资产管理平台从300+申报中脱颖而出，荣获“2019年度大数据星河奖”，并获颁“数据管理平台基础能力测评”证书。 同时，腾讯游戏知识图谱平台“游谱”也于现场获颁“知识图谱工具基础能力测评”证书。 由腾讯游戏孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、陈才和赵丽萍参与编撰
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！
图片储存数据演变史文本文件文本文件是创建在计算机本地目录下的，它可以用来存储我们自己的数据，但是文本文件局限性非常大，包括存储路径、存储内容的格式，都只能在本地计算机中使用，无法跨计算机使用，是第一阶段储存数据的方式软件开发目录规范软件开发目录规范帮助程序员统一了软件开发过程中数据存储的路径，但是任然存在问题，例如不方便实现跨计算机使用，同时储存数据的格式也没有进行统一数据库数据库的出现，解决了程序存储数据路径的统一，同时也规范了数据存储的格式，相比较来说数据库就相当于在线的文档，可以同时很多人进行访问并且
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务，需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路：
在当今互联网时代，秒杀活动成为了各大电商平台吸引用户的重要手段。然而，秒杀活动的高并发场景对系统的性能和稳定性提出了巨大的挑战。为了保证秒杀链路中的事务一致性，我们需要借助Redis和MQ这两个强大的工具。本文将详细介绍Redis与MQ如何保证事务一致性，并给出相应的代码demo。
来源：github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/
导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。 2. 游戏数据的分类 按照服务的
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。
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：
（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；
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：
本文来源：腾讯技术工程（ID:Tencent_TEG） 导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
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？
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？
从读者的描述，可以看出高并发处理的经验，在面试中占据着举足轻重的地位，关于高并发相关的面试题，一直都是面试热题，因为这类面试题能够更加直观地体现候选人的技术水平与深度。如何解决高并发场景下的问题，永远都不会过时。
我回来啦，前段时间忙得不可开交。这段时间终于能喘口气了，继续把之前挖的坑填起来。写完上一篇秒杀系统（四）：数据库与缓存双写一致性深入分析后，感觉文章深度一下子被我抬高了一些，现在构思新文章的时候，反而畏手畏脚，不敢随便写了。对于未来文章内容的想法，我写在了本文的末尾。
上一篇文章中，我们介绍了订单系统秒杀与抢购的设计原则、挑战及常用方案。 本文就来介绍一个现实可行且实际工作的秒杀流程详细设计，以及面临的各种问题与应对方案。
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
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