一、秒杀是什么？ 秒杀系统的业务逻辑和复杂程度都被大众熟知，其实主要解决的问题有两个——高并发和一致性。其中高并发又分为读和写，要减少用户从服务端读取数据，控制数据的传输大小；写则需要独立处理数据库。一致性是指保证库存数据的准确，超卖和超买都是不能出现的。至于高可用
目录Redis 不同方式记录 userId通过 Nginx 访问压测 Redis 不同方式记录 userId 记录用户 userId 的时候，我把 userId 作为 key 保存至 Redis 中了。 这样没有充分利用 Redis 的 Set 数据结构 ，但是，也能避免超卖问题的。 不过，两种不同写法得到的结果差异比较大。 // 我的写法 redisT
并发数表示同时请求的用户/线程数。 QPS表示每秒执行的请求数。 例如在预估秒杀系统需要支持的QPS时： 并发数表示可能参与秒杀的线程数(约等于用户数，但是也要考虑是否有爬虫流量)。 要求秒杀接口响应时间在50ms内。 QPS = 并发数 * (50 / 1000) 所以 QPS是通过并发数和接口平
1、应用场景 电商商城，商家上架了一个秒杀活动，早上10点开始，商品A参与秒杀，一共有20个库存，预计10W的人去抢。 2、面临问题 高并发、库存不可超卖 3、问题解决 1）高并发，我们不能把所有的请求都去数据库查商品详情，查商品库存，这样数据库会顶不住，很容易的我们就想到了用Redis解决； 2）
seckill-demo 秒杀练习项目：主要目的是通过本项目练习SpingBoot学习过程中所学知识，逐渐将学习到的技能融合至项目中. github地址：seckill-demo 目录 目录seckill-demo1 项目框架搭建1.1 SpringBoot环境搭建1.2 集成Thymeleaf, RespBean1.3 Mybatis-plus2 分布式会话2.1 用户登录a.
intern 锁对象 toString 后返回的是不同的 String 对象，需要用 intern 方法直接从常量池中调用字符串对象 synchronized (userId.toString().intern()) proxy 使用 @Transaction 注解开启事务，spring 创建代理对象实现事务，但是在 service 中调用方法都是本身 this 调用，需要得到当前
在前几篇的文章中，我们花了很大的篇幅介绍如何利用缓存优化系统的读性能，究其原因在于我们的产品大多是一个读多写少的场景，尤其是在产品的初期，可能多数的用户只是过来查看商品，真正下单的用户非常少。但随着业务的发展，我们就会遇到一些高并发写请求的场景，秒杀抢购就是最典型的高并发
Redis预减库存 主要思路减少对数据库的访问，之前的减库存，直接访问数据库，读取库存，当高并发请求到来的时候，大量的读取数据有可能会导致数据库的崩溃。 思路： 系统初始化的时候，将商品库存加载到Redis 缓存中保存 收到请求的时候,现在Redis中拿到该商品的库存值，进行库存预减，如果减完
秒杀系统特点 时间极短、 瞬间用户量大。 秒杀系统需要新建一个项目+数据库来搞? 是的 秉着"单一职责"的原则,还是需要另外搞一套系统来做秒杀系统 另外就是,秒杀系统出问题的几率还是比较大的,如果影响到正常的商城系统,那就得杀个程序员祭天了 但是一些流量不大的微服务还是
利用redis的乐观锁，实现秒杀系统的数据同步（基于watch实现）， 用户一： import redis conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) # conn.set('count',1000) with conn.pipeline() as pipe: # 先监视，自己的值没有被修改过 conn.watch('count') # 事务开始 p
1.初始化：秒杀商品，将商品以list数据类型存入redis（每个数量为一个元素）； 2.购买：1）购买用户入队列，如果用户队列长度超过指定的排队长度，则返回排队数过多2）如果用户队列长度小于指定的排队长度，然后生成订单，减去库存。下单完成 <?php namespace App\Http\Controllers; use App\Models\Go
1. 缓存穿透 客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，请求都会直接打到数据库。 1.1 解决方案 1. 缓存Null值 -> 优点:实现方便 缺点: 额外内存消耗，可能造成短期的不一致 2. 布隆过滤器 -> 优点: 内存占用较少，没有多余的key 缺点: 实现复杂，存
双指针技巧秒杀七道数组题目 在处理数组和链表相关问题时，双指针技巧是经常用到的，双指针技巧主要分为两类：左右指针和快慢指针。 所谓左右指针，就是两个指针相向而行或者相背而行；而所谓快慢指针，就是两个指针同向而行，一快一慢。 一、快慢指针技巧 数组问题中比较常见且难度不高的的快
秒杀系统设计 系统的特点 高性能：秒杀涉及大量的并发读和并发写 一致性：主要是商品超卖问题 高可用：秒杀时会在一瞬间涌入大量的流量，为了避免系统宕机，保证高可用，需要做好流量限制 优化思路 将请求尽量拦截在系统上游 后端优化 限流：屏蔽掉无用的流量，允许少部分流量走后端。 削峰：
一、秒杀商品显示 1、使用生成器生成对应的表 记得在每个mapper类加入注解供spring扫描： @Repository 2、后端写得到秒杀商品的方法 ①、建实体类vo 用于连表查询，得到商品名字 package com.example.seckill.vo; import com.example.seckill.pojo.SeckillGoods; import lombok.D
java项目实战之千亿级秒杀系统-秒杀抢单数据一致性方案+高并发处理方案 1、秒杀业务分析 正常电子商务流程 （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； 秒杀业务的特性 （1）低廉价格；（2）大幅推广；（3）瞬时售空；（4）一般是定时上架；（5）时间短、瞬时并发量高； 2、秒杀技术挑战 假设某网
0.前言 高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。 秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量（比如：10个）的商品（比如：手机），以极低的价格（比如：0.1元），让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购
秒杀会产生一个瞬间的高并发，使用数据库会增加数据库的访问压力，也会降低访问速度，所以我们应该使用缓存，来降低数据库的访问压力； 可以看出这里的操作和原来的下单是不一样的：产生的秒杀预订单不会马上写入数据库，会先写入缓存，等用户支付成功时，修改状态，写入数据库。 假设num是存储在数
nginx 转发配置 背景 在秒杀活动功能点上，后端服务并不是单机完成，有多个服务集群部署，解决大量请求，前端统一请求到ngixn，有nginx做代理转发，负载均衡，默认轮询策略。 秒杀主要使用技术 nginx + springboot + redis + lua + LinkedBlockingDeque + 锁 + mysql 初始化：定时任务 LTS 初始
这里写目录标题 一：秒杀应该考虑哪些问题1.1：超卖问题解决方式 1.2：高并发解决方式 1.3：接口防刷解决方式 1.4：秒杀url解决方式 1.5：数据库设计解决方式 1.6：大量请求问题 参考链接： 一：秒杀应该考虑哪些问题 1.1：超卖问题 分析秒杀的业务场景，最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只
Python自动化淘宝秒杀 chrome驱动下载地址：CNPM Binaries Mirror (npmmirror.com) 下载对应自己浏览器版本的驱动即可 #模块 import datetime import time #全自动化Python代码操作 from selenium import webdriver now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:
读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目： 200. 岛屿数量（中等） 1254. 统计封闭岛屿的数目（中等） 1020. 飞地的数量（中等） 695. 岛屿的最大面积（中等） 1905. 统计子岛屿（中等） 694. 不同的岛屿数量（中等） ----------- 岛屿系列算法问题是经典的面试高频题，虽然基本的
什么是超卖问题 问题原始描述：两用户查询某商品库存都是1，导致卖出2个商品，产生了超卖问题。 超卖导致的原因： 不同用户检查库存够用，然后并发下订单，减库存，由于检查库存和减少库存这两个操作不保证原子性，所以可能会出现本线程检查库存够用到实际减少库存操作之间，其他线程抢先扣除
流量削峰的由来 主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀，短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。 这样真
随机读写适用于大量小文件的读写，是最贴近办公和编程的使用场景。现在很多硬盘厂商只宣传它们的连续读写（Seq），但除了游戏和视频剪辑场景之外并没有什么卵用。 总结一下： 傲腾秒杀全部 NAND SLC 秒杀 MLC、TLC。 所有 MLC 和 TLC 均不过百（MB/s） PCIE 4 和 PCIE 3 在 MLC 和 TLC 上差距
