【学完本节课你将掌握哪些点】 1. 电商平台秒杀系统的由来； 2. 单机十万级别qps的秒杀系统的架构和设计； 3. 如何使用docker快速搭建中间件服务； 4. springboot+mybatis的快速开发落地业务； 5. 高并发下如何保证数据的正确性,一致性； 6. Java锁的机制和实现； 7. 接口有哪些性能指标 ？如何使用jmeter压测web接口 ？ 8. redis分布式锁的实践； 9. 如何根据不同的场景选择不同的技术和实现 ？ ... 还有互联网趣闻，大型互联网企业技术架构实战
前言 最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。 业务特点 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着
最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。
我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。
"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景，那么如何解决这些业务场景背后的难点问题呢? 秒杀系统中，QPS达到10万/s时，如何定位并解决业
“动静分离”就是瞄着这个大方向去的。所谓“动静分离”，其实就是把用户请求的数据（如HTML页面）划分为“动态数据”和“静态数据”。简单来说，“动态数据”和“静态数据”的主要区别就是看页面中输出的数据是否和URL、浏览者、时间、地域相关，以及是否含有Cookie等私密数据。 比如说： 1、很多媒体类的网站，某一篇文章的内容不管是你访问还是我访问，它都是一样的。所以它就是一个典型的静态数据，但是它是个动态页面 2、我们如果现在访问淘宝的首页，每个人看到的页面可能都是不一样的，淘宝首页中包含了很多根据访问者特征推荐的信息，而这些个性化的数据就可以理解为动态数据了 也就是所谓“动态”还是“静态”，并不是说数据本身是否动静，而是数据中是否含有和访问者相关的个性化数据
作为程序员，我也希望做一枚运营狗。可惜并没多少时间，所以每到过节都发水文。端午快乐。
感兴趣的朋友可以去购买，课程地址：如何设计一个秒杀系统 (geekbang.org)
其实我一个都没答上来。并不是因为我笨，是因为我不会。在大扰的帮助下，现在我会了，求求你再给我一个机会。
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。
首先是指用户请求的数据能少就少。请求的数据包括上传给系统的数据和系统返回给用户的数据（通常就是网页）。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
目前，京东到家库存系统经历两年多的线上考验与技术迭代，现服务着万级商家十万级店铺的规模，需求的变更与技术演进，我们是如何做到系统的稳定性与高可用呢，下图会给你揭晓答案（通过强大的基础服务平台让应用、JVM、Docker、物理机所有健康指标一目了然，7*24小时智能监控告警让开发无须一直盯着监控，另外数据与业务相辅相成，用数据验证业务需求，迭代业务需求，让业务需求都尽可能的收益最大化，库存系统的开发同学只需要关注业务需求，大版本上线前相应的测试同学会跟进帮你压测，防止上线后潜在的性能瓶颈）。
4.类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，他们的执行顺序
来源：github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/
想要设计一个高并发的系统，就要从根源出发。为什么会有高并发？高并发又有哪些厉害之处呢？其实很简单，刚开始系统都是连接数据库的，但是数据库在支撑到每秒并发两三千上万的时候，很多系统是支撑不住的。因此很多公司刚开始做的时候，技术如果不是很好，业务又发展太快，就有可能导致系统无法承受压力，发生宕机的情况，因此需要设计一个高并发的系统。
大家好呀，我是捡田螺的小男孩。金三银四即将来临，整理了十道十分经典的消息队列面试题，看完肯定对面试有帮助的，大家一起加油哈~
很多朋友对面试不够了解，不知道如何准备，对面试环节的设置以及目的不够了解，因此成功率不高。通常情况下校招生面试的成功率低于1%，而社招的面试成功率也低于5%，所以对于候选人一定要知道设立面试的初衷以及每个环节的意义，有的放矢...
现在的实体店现状：同行增多，竞争力大，只靠传统等客上门、发广告的方式早就行不通了。增加有效的推广售卖渠道势在必行。
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合，其中包含了基础技术部维护的多个服务，比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等，我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
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
（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；
大家都知道现在很多站点下载资料都是要收费的，无论是积分还是金币，想免费只能说很少很少了，那么这些网站是如何做到资源防盗链的呢？
这里我以我做的一个最有意思的营销活动，给大家介绍一下，不涉及技术,后面出案例会以此为案例而已，看技术可以跳过，我这个活动叫做《周期循环购》，这个活动可以设置好参与的商品，然后支持设置活动总的有效时间之外呢，我们还支持让你选择周一到周日哪几天是开团天，每个开团日再进行设置哪几个时间段为开团时段，然后还支持设置商品在每个时段的库存是多少，那么其实在这里看，团购对于我来说就是一个产品的概念（SPU），而我的营销活动限制的才是真正的库存（SKU）,另外这个又涉及到周期性库存的概念,每天每个事件段都有一个自己的独立库存,这比单一的商品库存要复杂许多许多。
以上是总结出的最全Java面试题目，以下是最新总结出的BAT面试java必考题目和答案。
以下为大家整理了阿里巴巴史上最全的 Java 面试题，涉及大量 Java 面试知识点和相关试题。
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。
JAVA基础 JAVA中的几种基本数据类型是什么，各自占用多少字节。 String类能被继承吗，为什么。 String，Stringbuffer，StringBuilder的区别。 ArrayList和LinkedList有什么区别。 讲讲类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，当new的时候，他们的执行顺序。 用过哪些Map类，都有什么区别，HashMap是线程安全的吗,并发下使用的Map是什么，他们内部原理分别是什么，比如存储方式，hashcode，扩容，默认容量
做一些C端业务，不可避免的要引入一级缓存来代替数据库的压力并且减少业务响应时间，其实每次引入一个中间件来解决问题的同时，必然会带来很多新的问题需要注意，比如缓存一致性问题。
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。而打造并维护一个超大流量的秒杀系统需要进行哪些关注，就是本文讨论的话题。
讲讲类的实例化顺序，比如父类静态数据，构造函数，字段，子类静态数据，构造函数，字段，当new的时候，他们的执行顺序。
做技术将来想做架构师，就要多见多想，大家都有过使用微信红包的经验，如何做一个能够承受高并发的红包架构是一个值得探讨的问题。 微信金额什么时候算？ 微信的金额是拆出来时候实时算的，不是预先分配的，采用纯内存计算，不需要预先空间存储。 注：京东金融的红包是预先算出来放到CDN上，后期抢红包的行为主要是分配红包ID的行为。所以这样看来京东红包还是取巧了。 实时性：明明抢到了红包，点开后发现没有？ 2015年以后红包的拆和抢是分离的，需要点两次，会出现抢到红包，点开之后红包领完的情况。 注：每个业务逻辑的拆分都可以
大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。
LRU（Least Recently Used：最近最少使用）：简单的说，就是保证基本的 Cache容量，如果超过容量则必须丢掉最不常用的缓存数据，再添加最新的缓存。每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。其实，就是清理缓冲的一种策略。 我们可以通过双向链表的数据结构实现 LRU Cache，链表头（head）保存最新获取和存储的数据值，链表尾（tail）既为最不常使用的值，当需要清理时，清理链表的 tail 即可，并将前一个元素设置为tail。结构图如下：
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 这是一个整合IDEA+Maven+SSM框架的高并发的商品秒杀项目。我们将分为以下几篇文章来进行详细的讲解
Dubbo和Spring Cloud相关 Dubbo 你说你了解dubbo，能讲一下dubbo的基本原理吗？ dubbo支持的通信协议和序列化协议？dubbo负载均衡和集群容错策略有哪些？dubbo的
Github：https://github.com/nnngu 项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill
前面我们了解了什么是微服务和为什么需要做微服务架构(What & Why)，本文我们就来探讨如何做微服务架构的拆分(How)
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
Github 上有一个叫做 miaosha 的项目，主要用来讲解秒杀系统设计与实现，由于被很多技术博主推荐（我敢保证他们没有真正看过），目前已经有了 25k+ star。
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能，由于有些卖家为了吸引眼球，把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力，为了将这种突发流量隔离，才设计了秒杀系统，文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
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，每当一个获取了事务的线程把锁释放，另一个排队线程才能拿到写锁，QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系，事务执行时间越短，并发性越高，这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
“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”。
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。
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