前期准备 背景 相信很多在小公司打拼的小伙伴 对于秒杀系统真的是可遇不可求 我们只能通过模拟演练 一方面熟悉高并发场景、提升编码技能 另一方面，为进入大厂做好准备 此处，我主要还是阐述下设计思路...有不同见解，欢迎指摘 … 模拟环境 PHP7.2、CentOS7.9、Redis6.0.8、ab 压测工具 ☛ 设计思路 首先，要明确的一点是，不能直接按照传统商品订单思路处理，毕竟大流量下不能丢失用户美好的交互性...的一个商品数量的集合（"kill_user_que"） 然后，将符合要求的 用户ID ,存入秒杀队列（"kill_user"） 注意商品数量的递减变化 最终的结果是得到一个，不会超售商品数量的..."kill_user" 中的数据即可 如此一来，就出现了这种情况，当然这里主要是提供一种解决思路 ！...对于秒杀类的需求，需要考虑的方面会比较多，可不只有编码 一般来说 秒杀最容易引来用户流量（小项目没有客户群，那就么啥讨论性了） 可能要考虑 Redis 集群的部署、负载均衡、带宽等支持 其次
那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题： ?...二：秒杀系统的设计和技术方案 2.1：秒杀系统数据库设计 针对1.5提出的秒杀数据库的问题，因此应该单独设计一个秒杀数据库，防止因为秒杀活动的高并发访问拖垮整个网站。...具体的方法可以使用freemarker模板技术，建立网页模板，填充数据，然后渲染网页。 2.4：单体redis升级为集群redis 秒杀是一个读多写少的场景，使用redis做缓存再合适不过。...令牌桶算法的基本思路是每个请求尝试获取一个令牌，后端只处理持有令牌的请求，生产令牌的速度和效率我们都可以自己限定，guava提供了RateLimter的api供我们使用。...System.out.println("任务执行" + i + "等待时间" + waitTime); } System.out.println("执行结束"); } } 上面代码的思路就是通过
一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。...又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。...a）同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 b）同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...对于写请求，做请求队列，每次只透有限的写请求去数据层，如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完” b）对于读请求，还要我说么？...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下笔者的两个架构优化思路： 1）尽量将请求拦截在系统上游 2）读多写少的常用多使用缓存
一、秒杀业务为什么难做 1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）； 2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据； 3）秒杀系统，库存只有一份，...五、总结 上文应该描述的非常清楚了，没什么总结了，对于秒杀系统，再次重复下我个人经验的两个架构优化思路： （1）尽量将请求拦截在系统上游（越上游越好）； （2）读多写少的常用多使用缓存（缓存抗读压力）；...浏览器和APP：做限速 站点层：按照uid做限速，做页面缓存 服务层：按照业务做写请求队列控制流量，做数据缓存 数据层：闲庭信步 并且：结合业务做优化 六、Q&A 问题1、按你的架构，其实压力最大的反而是站点层...答：可以不用统一一个队列，这样的话每个服务透过更少量的请求（总票数/服务个数），这样简单。统一一个队列又复杂了。 问题7：秒杀之后的支付完成，以及未支付取消占位，如何对剩余库存做及时的控制更新？...问题11.对于大型系统的秒杀，比如12306，同时进行的秒杀活动很多，如何分流？ 答：垂直拆分 问题12、额外又想到一个问题。这套流程做成同步还是异步的？
《秒杀系统架构优化思路》 上周参加Qcon，有个兄弟分享秒杀系统的优化，其观点有些赞同，大部分观点却并不同意，结合自己的经验，谈谈自己的一些看法。...一、为什么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。 例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。...a）同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 b）同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...对于写请求，做请求队列，每次只透过有限的写请求去数据层，如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完” b）对于读请求，还用说么？...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下笔者的两个架构优化思路： 1）尽量将请求拦截在系统上游 2）读多写少的常用多使用缓存
受到启发，故做记录。 我的毕设是仿12306，所以我比较关注这方面的信息，每学到点新东西都想着加到我的毕设里面去，导致现在已经有点臃肿了。。。...文章目录 优化方向 常见秒杀架构及各层次优化细节 目前我的做法 优化方向 优化方向有两个： 1、将请求尽量拦截在上游 2、充分利用缓存 ---- 常见秒杀架构及各层次优化细节 1、客户端层：防抖...2、站点层：限流 3、服务层：请求队列 4、数据层：缓存 ---- 这个请求队列的思想之前有看到，但是之前手上没有会用的队列。...目前我的做法 当下我主要是将流量进行划分了： 1、根据车次将票划分一波。 2、根据座位再将流量划分。 最终是一车一列一分布式锁，然后流量直接到 redis 上。后面可以试试加上排队。...关于他们说的读写分离，emmm，我采用的是直接将这项业务隔离开，因为主从复制是需要时间的，对于这种秒杀掉的票，怎么分离嘛。
来源：http://t.cn/REaQAax 一、为什么秒杀这么难 秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。...例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。...a 同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 b 同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面 如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层...对于写请求，做请求队列，每次只透有限的写请求去数据层，如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完” b 对于读请求，还要我说么？...五、总结 没什么总结了，上文应该描述的非常清楚了，对于秒杀系统，再次重复下两个架构优化思路： 1、尽量将请求拦截在系统上游 2、读多写少经量多使用缓存 3、Redis队列缓存 + mysql 批量入库
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。...结果并不重要，重要的是思路和过程。你可能会获取一些框架类代码的开发经验，希望或许如此吧。...【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。...举个例子，假如有一个逻辑：最新注册的账号没有秒杀资格。那么actor的附加信息里，就应该包含用户的注册时间。 queue 缓冲队列 队列是秒杀请求的缓冲，是首先落地的地方。
本文内容 秒杀业务难点 秒杀架构理论 业务设计 & 总结 摘录：生命轮回。事业、家庭乃至做的每件事都会有生命周期。与其想着何时 Ending，不如脚踏实地，思考未来，活在当下。...From 小弟泥瓦匠思考录 一、前言 一提到秒杀，都会想到高性能、高并发、高可用、大流量...。在电商体系中，交易系统占据了环节中的半壁江山。比如里面特别迷人的秒杀系统，那秒杀涉及到什么架构设计？...二、秒杀业务难点 秒杀业务难点，总结为两点 并发多读 并发少写 这不同于一些场景，优惠营销系统，只会是一个用户读多个数据，但也会大流量的读操作。但没有啥写操作。 并发多读，多用户并发读一个数据。...具体选型：hystrix 等 另外，可以做配置化，开关服务降级。核心功能保证，次功能优化为异步或屏蔽。例如：双十一的时候，会关闭某些评价等功能。 2、限流 防止请求攻击或者超出系统峰值。...思考：那一般运维团队，会有整套的灰度发布、回滚机制。 四、业务设计 & 总结 秒杀业务涉及也得考虑以下几点（重要的）： 幂等 防重 数据一致性 数据动静分离 请求削峰 备份 这篇思路整理，起个头。
概述 秒杀系统之所以难做，是因为在极短的时间内涌入大量的请求，来同时访问有限的服务资源，从而造成系统负载压力大，甚至导致系统服务瘫痪以及宕机的可能。...本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。 2....秒杀系统的难点 （1）短时间内高并发，系统负载压力大 （2）竞争的资源有限，数据库锁冲突严重 （3）避免对其他业务的影响 4. 常见的互联网分层架构 ?...秒杀系统的架构原则 （1）尽量将请求拦截在上游 对于秒杀系统来说，系统的瓶颈一般在数据库层，由于资源是有限的，如库中共1万张票，一瞬间并发进来100万的请求，那么有99万都是无用的请求，所以为了更好的保护底层有限的数据库资源...，来降低系统负载压力 系统隔离：实现系统的软硬隔离，不光是实现软件的隔离，还可以实现硬件的隔离，尽最大限度的减少秒杀带来的高并发安全性问题。
抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个： 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题） 对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库...，最好是用setnx的锁机制，最大程度避免并发问题，同时可以设置超时时间，避免死锁 if(!...else{ insertLog('库存减少失败'); } 模拟5000高并发测试 webbench -c 5000 -t 60 http://192.168.1.198/big/index.php...ab -r -n 6000 -c 5000 http://192.168.1.198/big/index.php 上述只是简单模拟高并发下的抢购，真实场景要比这复杂很多，很多注意的地方 如抢购页面做成静态的...，通过ajax调用接口 再如上面的会导致一个用户抢多个，思路： 需要一个排队队列和抢购结果队列及库存队列。
最近群里聊起秒杀和限流，我自己没有做过类似应用，但是工作中遇到过更大的数据和并发。...借助Redis单线程模型，它的inc是安全的，确保每次加一，然后返回加一后的结果。如果原来是234，加一了就是235，返回的一定是235，在此中间，不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它。...其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队，每人占一个坑，拿到排队小票后看看是不是超额了，再从业务层面输出秒杀结果，甚至做一些更加复杂的业务。...｝ 就加了一句，超出限额后，把小票给减回去^_^ 采用Redis有一个好处，比如支持很多应用服务器一起抢…… 当然，对于很大量的秒杀，这个模型也不一定合理，比如要枪10万部手机，然后来了300万用户，瞬间挤上来...上面是大量秒杀的简单场景，那么小数据场景呢？比如就只有几万并发的场景。 小数据场景，单应用实例，可以考虑把Redis都给省了。
现状是，做直销的做直销，做渠道的做渠道 前文说到，SaaS也可以做渠道，且大多数SaaS厂商选择直销。 现状是什么？现状是两派人马，两种思路。 一派是直销派，这一派代表了大多数。...做直销的不惜斥重金打造了一个虽然复制缓慢，但运行效率高，执行力强的体系；做分销的四两拨千斤，以小博大，先追求市场规模，再追求公司在续费上的利润。...以上种种问题，往往基于共同的基础，即在SaaS的产业链条上，渠道不为产品与服务做增值动作。 云时代理应重新理解渠道 其实云时代，还是该重新理解渠道的意义，考虑到我国的国情，渠道商有其独特价值。...一个跨界而来的思考 笔者结合在教育界看过的一个案例，认为这样的思路或许可以给厂商启发。由于当时深入参与操作了这个项目，做过他的招商以及两轮的财务顾问（FA）所以还算了解。...这个案例给我们的SaaS厂商能带来什么启发，也许仁者见仁，智者见智，但SaaS厂商做渠道的基本思路是可以确定的“你是创业者，渠道也是创业者，互相理解才是出路，渠道商也是一家公司，也有财务行政人事”。
内容 实现简单的秒杀页面（显示当前秒杀活动状态）和秒杀接口，不需要考虑下订单和退货流程。...秒杀接口要求 时间到了才能开始秒杀 不能超买：1个用户只能秒杀1次 不能超卖 在缓存崩溃重启的情况也不能出现超买和超卖的情况 测试 功能正常 1个用户发起100个并发测试 随机用户（userId：rand...(1, 1000000000)) 请求，100个并发秒杀，最先完成秒杀1000个商品的活动 数据表结构如下 用户秒杀成功记录 log CREATE TABLE `log` ( `id` int(11...UNIQUE KEY `eventId` (`eventId`,`userId`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4353 DEFAULT CHARSET=utf8; 秒杀活动...php namespace app\helper; class SecKill { protected $userId;//用户ID protected $eventId;//活动ID protected
1 说明 前段时间面试的时候，一直被问到如何设计一个秒杀活动，但是无奈没有此方面的实际经验，所以只好凭着自己的理解和一些资料去设计这么一个程序 主要利用到了redis的string和set,string...我们利用ab工具进行测试 其中 www.hello.com 是配置的虚拟主机名称 flash-sale.php 是我们脚本的名称 #第1种情况 500并发下 用客户端的test2()去执行 ab -n...500 -c 100 www.hello.com/flash-sale.php log日志的记录结果: ?...#第3种情况 500并发下 用客户端的test()去执行 ab -n 500 -c 100 www.hello.com/flash-sale.php log日志的记录结果: ?...从checkStock和checkStockFail中可以看出，一个是直接decr对库存进行减一操作，所以不存在并发的情况，但是另一个方法是将库存值先取出做减一操作然后再重新赋值，这样的话，在并发下，多个进程会读取到多个库存为
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今天提供一种新的思路，使用SVG作为模型的贴图，可以达到动态调整图片精度的效果。 使用svg作为贴图的思路，有两种。...直接作为贴图 直接使用贴图，其实和png jpeg的图片没有多少差别，加载的贴图效果，最终也会比 较模糊。...其实还有另外一种方式，就是使用canvas绘制svg，同时可以动态的调整绘制时候的缩放比例。 由于svg在缩放的时候不会失真，因此可以得到较大尺寸而且又高清的图片。...最后得到的效果如下图右边对象所示： 可以看到达到了高清的效果。 拓展思路 可以根据镜头距离动态改变绘制的scale级别，达到lod的目的。...svg 图片本身还支持动态修改属性，比如灯的颜色等，可以达到监控状态的改变的目的。 拓展思路，如果读者有兴趣，可以点赞，后续接着写。
php $conn=mysql_connect("localhost","test","123456"); if(!...goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'";//解锁 此时ih_store数据中goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' 的数据被锁住...第二种，使用mysql锁行的方式 <?php $conn=mysql_connect("localhost","test","123456"); if(!...> 第三种，使用非阻塞的文件排他锁 <?php $conn=mysql_connect("localhost","root","123456"); if(!...php $store=1000; $redis=new Redis(); $result=$redis->connect('127.0.0.1',6379); $res=$redis->llen('goods_store
在电商大厂一般对3到5年的都会有问到秒杀系统这个问题，今天给小伙伴分析下秒杀系统的设计思路！有自己看法的也可以在评论区留言探讨，也可以转发关注下我以后会长期分享！ ? 面试官：了解秒杀？...简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路 目录 概述 秒杀系统是什么 秒杀系统的难点 秒杀整体流程图 常用互联网分层架构 秒杀系统的架构原则 优化方案 秒杀架构视频学习分享 一、概述 秒杀系统之所以难做...本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。...面试官：了解秒杀？简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路 五、常见的互联网分层架构 ? 面试官：了解秒杀？...面试官：了解秒杀？简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路 ? 面试官：了解秒杀？简单分析下高并发场景下秒杀系统的设计思路
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