一般在具体的业务中，平台方会发布秒杀席位个数，秒杀的时间段，让各个商家报名，将自己的产品参与秒杀活动。这里将同事画的一张图放上来，大致是这么一个流程。关于秒杀原理可以参考单机秒杀系统样例 ?...的使用，可以参考分布式调度Elastic-Job攻略 这里是以商家的服务来当成一件商品来处理的，所以service可以理解成商品。...redisService.del(countKey); } //重新将总数放入该键的redis中存储...，让秒杀下单只能在秒杀活动进行中开启，不在秒杀时间内不允许下单。...，或者服务被秒杀完，用户的下单需要知道自己是否秒杀成功或者秒杀失败。
我们都知道，正常去实现一个WEB端的秒杀系统，前端的处理和后端的处理一样重要；前端一般会做CDN，后端一般会做分布式部署，限流，性能优化等等一系列的操作，并完成一些网络的优化，比如IDC多线路（电信、联通...而由于目前系统前端是基于微信小程序，所以关于前端部分的优化就尽可能都是在代码中完成，CDN这一步就可以免了； 关于秒杀的更多思考 在原有的秒杀架构的基础上新增了新的实现方案 原有方案： 通过分布式锁的方式控制最终库存不超卖...、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...key-prefix: your-prefix #对应用来标识请求的key的前缀 4 enabled: true 5 repository: REDIS #对应存储类型...（用来存储统计信息） 6 behind-proxy: true #代理之后 7 default-policy: #可选 - 针对所有的路由配置的策略，除非特别配置了
分布式锁恰好可以帮助我们解决这个问题。 何为分布式锁 分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中，常常需要协调他们的动作。...现在假设有1000个线程来秒杀两件商品，500个线程秒杀第一个商品，500个线程秒杀第二个商品。我们来根据这个简单的业务场景来解释一下分布式锁。...通常具有秒杀场景的业务系统都比较复杂，承载的业务量非常巨大，并发量也很高。这样的系统往往采用分布式的架构来均衡负载。...这就是分布式锁的应用。 而key-value存储系统，如redis，因为其一些特性，是实现分布式锁的重要工具。...小结 这篇文章从业务场景出发，从抽象到实现阐述了如何利用redis实现分布式锁，完成简单的秒杀功能，也记录了笔者思考的过程，希望能给阅读到本篇文章的人一些启发。
路漫漫，借此，把前段时间搞着玩的秒杀案例中的分布式锁深入了解一下。 案例介绍 在尝试了解分布式锁之前，大家可以想象一下，什么场景下会使用分布式锁？ ?...单机应用架构中，秒杀案例使用ReentrantLcok或者synchronized来达到秒杀商品互斥的目的。然而在分布式系统中，会存在多台机器并行去实现同一个功能。...因此，需要我们来实现自己的分布式锁。...，我们曾介绍过关于分布式锁几种实现方式： 基于数据库实现分布式锁 基于 Redis 实现分布式锁 基于 Zookeeper 实现分布式锁 前两种对于分布式生产环境来说并不是特别推荐，高并发下数据库锁性能太差...但是如果让一个普通开发者去手撸一个分布式锁还是比较困难的，在秒杀案例中我们直接使用 Apache 开源的curator 开实现 Zookeeper 分布式锁。
路漫漫，借此，把前段时间搞着玩的秒杀案例中的分布式锁深入了解一下。 案例介绍 在尝试了解分布式锁之前，大家可以想象一下，什么场景下会使用分布式锁？ ?...单机应用架构中，秒杀案例使用ReentrantLcok或者synchronized来达到秒杀商品互斥的目的。然而在分布式系统中，会存在多台机器并行去实现同一个功能。...则直接返回获取锁失败 具备可重入特性，一个线程中可以多次获取同一把锁，比如一个线程在执行一个带锁的方法，该方法中又调用了另一个需要相同锁的方法，则该线程可以直接执行调用的方法，而无需重新获得锁 在之前的秒杀案例中...，我们曾介绍过关于分布式锁几种实现方式： 基于数据库实现分布式锁 基于 Redis 实现分布式锁 基于 Zookeeper 实现分布式锁 前两种对于分布式生产环境来说并不是特别推荐，高并发下数据库锁性能太差...但是如果让一个普通开发者去手撸一个分布式锁还是比较困难的，在秒杀案例中我们直接使用 Apache 开源的curator 开实现 Zookeeper 分布式锁。
分布式存储 分布式存储的思想是什么 分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。...可扩展性：分布式存储系统可以根据需求动态扩展。当需要增加存储容量或处理能力时，可以简单地添加新的节点到系统中。...定期进行数据备份是保护重要数据安全的重要措施 分布式存储的组成元素：数据的使用者、数据的索引者、数据的存储者 分布式存储是一种将数据存储在多个节点上的存储系统，它包含以下三个主要组成元素： 数据的使用者...索引和存储节点之间的协作使得分布式存储系统能够提供高性能、高可用性和可扩展性的数据访问服务。 分布式数据库 分布式数据库是一种将数据存储在多个节点上的数据库系统。...分布式缓存 分布式缓存是一种将数据缓存在多个节点上的缓存系统。它通过将数据分散存储在多个节点上，以提供更高的读写性能和可扩展性。
为了使用 REST 接口, 首先需要为 S3 接口初始化一个 Ceph 对象网关用户. 然后为 Swift 接口新建一个子用户.
实际上ZooKeeper的应用是非常广泛的，实现分布式锁只是其中一种。接下来我们就ZooKeeper实现分布式锁解决秒杀超卖问题进行展开。...一、什么是秒杀超卖问题 秒杀活动应该都不陌生，不用过多解释。...不难想象，在这种"秒杀"的场景中，实际上会出现多个用户争抢"资源"的情况，也就是多个线程同时并发，这种情况是很容易出现数据不准确，也就是超卖问题。...三、使用ZooKeeper实现分布式锁 3.1 原理 实际上是利用ZooKeeper的临时顺序节点的特性实现分布式锁。怎么实现呢？...接着模拟多服务器多线程的场景，思路是使用ZooKeeper实现分布式锁解决。 图解ZooKeeper实现分布式锁的原理。 然后动手写代码，实现分布式锁。 最后总结遇到的坑。
前言 一个月之前就备好了标题，然后就没有然后了，以至于zk的分布式锁都收尾了，这里还是单单的一只图片。都说自律的人最可怕，我这不自律的让自己都害怕，趁着周末，赶紧撸一发。...案例 在秒杀案例中，我们使用ReentrantLock来保证商品不会被超卖，以下是伪代码： private Lock lock = new ReentrantLock(true);//互斥锁 参数默认false...lock.unlock(); } return Result.ok(SeckillStatEnum.SUCCESS); } 不过由于经验不足，这个地方曾踩过一个大坑，详见：从构建分布式秒杀系统聊聊
前言 从0到1构建分布式秒杀系统案例的代码已经全部上传至码云，文章也被分发到各个平台。...线程池 秒杀活动中，瞬时并发是非常大的，如果每一个请求都开启一个新线程，系统就要不断的进行线程的创建和销毁，有时花在创建和销毁线程上的时间会比线程真正执行的时间还长。...模拟测试 为了方便测试，我们在Control中定义了线程池，来模拟用户秒杀动作： 定义初始线程数： private static int corePoolSize = Runtime.getRuntime...代码案例：从0到1构建分布式秒杀系统
1 简介 Longhorn是用于Kubernetes的开源分布式块存储系统; 如今，基于云和容器的部署规模日益扩大，分布式块存储系统也正变得越来越复杂，单个存储控制器上的volume...2000年代初，存储控制器上的volume数量只有几十个，但现代云环境却需要数万到数百万的分布式块存储卷。存储控制器变成了高度复杂的分布式系统。...分布式块存储本身比其他形式的分布式存储（如文件系统）更简单。无论系统中有多少volume，每个volume只能由单个主机进行装载。...replica是在底层磁盘或网络存储上精简配置的。 为每个volume创建一个专用的存储控制器：这可能是与大多数现有的分布式存储系统相比，Longhorn最具特色的功能。...大多数现有的分布式存储系统通常采用复杂的控制器软件来服务于从数百到数百万不等的volume。
分布式数据存储 海量数据的存储问题 如今随着互联网的发展，数据的量级也是成指数的增长 从GB到TB到PB 对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系型数据库 已经无法满足快速查询与插入数据的需求...在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如 有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的 这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库 如果使用关系型数据库解决海量存储的问题呢...此时就需要做数据库集群 为了提高查询性能将一个数据库的数据，分散到不同的数据库中存储。
一、分布式存储介绍 我们知道NAS是远程通过网络共享目录, SAN是远程通过网络共享块设备。那么分布式存储你可以看作拥有多台存储服务器连接起来的存储输出端。...常见的分布式存储开源软件有:GlusterFS,Ceph,HDFS,MooseFS,FastDFS等。...介绍 glusterfs是一个免费,开源的分布式文件系统（它属于文件存储类型）。...四、GlusterFS卷类型 基本卷 distribute volume分布式卷 默认： 说明：根据hash算法，将文件随机存储在一个的brick上，文件不能拆分。...；如果两台存储服务器不同，就会出现木桶效应 复合卷 distribute replica volume 分布式复制卷： 图片 说明：是分布式卷与复制卷的组合，兼具两者的功能，若干brick组成1个复制卷
传统存储经过这些年的发展，目前已经进入逐步沦落为烂大街的现象；而这几年分布式存储在如火如荼的发展中，尤其是在X86服务器作为存储硬件的事实标准下大大降低了存储的准入门槛，引发了无数的新兴创业公司涌入存储领域...客户使用4-5年的时候厂家停止维保，生命周期周期结束） 3）存储生命周期结束之前1年，客户要进行新存储采购和数据迁移 4）容量和性能水平扩展性有限 5）数据迁移期间业务有感知，各种协调业务 2.分布式存储的优点...4）可以避免每隔几年就进行一次数据迁移(重复劳动且没有任何意义，纯粹为了换硬件而迁移) 5）对业务友好，对存储管理部门友好(底层操作对业务来说无感知，业务不需要陪着存储部门一起折腾) 特别说明 1）分布式存储也不便宜...，和传统存储一样价格高昂；反正都是价格高昂，但是分布式存储可以避免后面一系列的因为产品寿命到期替换折腾。...2）分布式存储贵是贵在软件上；传统存储不仅软件贵，硬件也同样贵 3）分布式特指存储产品的架构，可以scale-out 4）分布式存储完全可以满足各种业务场景(如数据库、海量文件存储等) ?
秒杀时为了公平起见，往往是单个用户只能购买一件商品，但是又要做到不能少买，那么问题来了，如何保证？ 罗列一下大体思路，仅供参考： 单点登录，单个用户只能在一处登录，防止多处登录。...分布式限流，限制接口总并发数/请求数，最大程度防止脚本抢购行为。 消息队列，100件商品，设置200个队列长度，设置商品 ID + 用户 ID 联合主键，确保一个用户只能秒杀一件商品。...如果进入队列的前一百个请求有重复抢购行为，前台提示用户秒杀失败，100+后的队列补入数据。基于前台的限流 + 人机验证码，重复秒杀的请求应该不会很多，当然，为了确保不能少买，可以增加商品队列的长度。...秒杀之后未支付取消占位，如何对剩余库存做及时的控制更新？ 数据库订单中有一个未支付状态。如果超过时间，例如15分钟，库存会重新会恢复（大家熟知的“回仓”）。...如果是车票的话，秒杀的提示是，开动秒杀后，15分钟之后再试试看，说不定又有票哟！
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