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随着移动互联网用户红利下降，获客成本变高，营销欺诈问题日益凸显。企业品牌开展的抢红包、送积分、秒杀、拼团、砍价等活动频频遭遇“攻击”。黑产作弊工具多种多样，羊毛党渗透到各行各业，恶意流量不断瓜分着企业利益……
所谓“秒杀”，就是网络卖家发布一些超低价格的商品，所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。由于商品价格低廉，往往一上架就被抢购一空，有时只用一秒钟。
所谓“秒杀”，就是网络卖家发布一些超低价格的商品， 所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。 通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动。 由于商品价格低廉，往往一上架就被抢购一空，有时只用一秒钟。我们不关心秒杀活动举办的目的是比如引流，拉新等。真正值得我们关注的是自己如何能够抢购到秒杀商品
前两天和一个架构师朋友闲聊，说到了「重构」这个话题，他们公司早年间上线的项目系统，因一直没专人在演进过程中为代码质量负责，导致现在代码越来越混乱，逐渐堆积成“屎山”，目前的维护成本已远高于重新开发一套新系统，想重构也没有合适的人力物力以及时机，只能继续凑合用。 说实在的，这确实不只是朋友他们一家公司会遇到的问题，而造成这种情况的原因大概率有以下几点： 编码之前缺乏有效的设计 成本上的考虑，在原功能堆砌式编程 缺乏有效代码质量监督机制 可以看出，最好的解决办法就是不要堆积遗留问题。对此，业界现有的比较“成熟”
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618大促来临，在零点的时候，你打开购物车、点点点、清空，整个过程一气呵成。但背后，成千上万的数据在马不停蹄、加速流转，以保障消费体验流畅有序。 腾讯云和数据库服务是背后默默守护的“无名英雄”。电商订单、支付、物流等核心链路，都是以数据库为基础。一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽，整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促，涉及到的数据量有多大？ 以一个消费者的购买过程为例，一次下单行为，对于后端数据库就有多次读写调用；如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题，更是对数据库内核优化能力
11月3-4日，2021腾讯数字生态大会在武汉召开。会上，腾讯安全总监、私域安全负责人姚凌鹏发表了《腾讯小程序安全计划，助力私域流量2.0新增长》的主题演讲，介绍了腾讯WeTest与腾讯安全联合推出的小程序质量方案。 演讲中指出，随着微信生态触点多样化，商业能力日渐完善，企业在微信生态下的GMV大幅提升。同时，小程序由于其开发门槛低，开发者水平参差不齐，黑灰产攻击等原因，窃取商家营销资源、薅羊毛、用户信息泄露安全问题也随之层出不穷。调研发现，目前绝大多数企业都会选择自研或试用第三方来开发小程序，10
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。
导语 | 腾讯云原生数据库团队最新研究成果入选国际顶会SIGMOD，数据库结合AI形成自治大脑，并在2022年智能调优人机大赛中战绩不菲，标志着腾讯云在数据库自治领域取得重大突破，实现性能领先。 加入AI技术，形成数据库自治大脑 —— 周可/华中科技大学教授 周可教授表示，在海量数据的大背景下，DBA（人工运维）的增长远远跟不上数据的增长，且用户负载具有多样性和动态性，一成不变的运维方式已不能够满足用户的需求。把AI加入到数据库，形成数据库的自治大脑，符合数据库自治的发展方向。 实现数据库自治的基本框架包
点击上方"IT牧场"，选择"设为星标"技术干货每日送达！来源：www.cnblogs.com/cjsblog/p/10573215.html
当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。
当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap space 错误（根据实际生产经验，可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警，一经发现，立即处理）。
专栏地址：https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide
本文是腾讯云数据库负责人林晓斌（丁奇）在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录，演讲主题是《数据库智能时代和DBA的职责演进》。 林晓斌演讲现场 以下是上方演讲视频的内容纪要。 在我看来，数据库运维经历了四个大的阶段，前面三个我分别称为石器时代、工具时代、专家时代。 在2008年及之前，少有公司有专门的DBA团队，那时候都统一在OP范畴。 我记得那时候写应用，如果涉及到需要数据库， 我的发布步骤里面，还要包含数据库的安装步骤。然后op同学就按照安装命令一行行执行。数据库很多时候被当做应用程序的
近期，某电商小程序举办美食节营销活动，提供高额折扣券，并允许用户进行秒杀。然而，羊毛党团伙利用作弊手段，抢购囤券，然后倒卖变现，严重损害了商家的利益。
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 然后，准备秒杀服务器，不影响主业务运行 用户在秒杀等待页面，使用
比如小米秒杀，三星秒杀都是瞬时抢走十几万台手机，天猫最快破亿的一个旗舰店，双十一峰值可达到60w以上的qps。后端的k-v集群峰值可达几千万qps，单机可达到30w qps，这些主要是读流量，写流量则小的多，比如对应时间点的减库存写操作也就几kqps。
很多工作两三年的同行都跟我说，认为性能调优没什么用。刚工作的时候我也这样以为，但后来我才知道我当时想法多么的天真。
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本课程是一个由浅到深，从0到1的系列学习教程，目标是带领读者快速上手进行实战，从实战出发，由点及面全面了解目前市场主流B/S，C/S架构中的网络请求协议分析；课程以proxyman抓包软件为利器，从手把手基础配置环境，到实战分析app网络协议，再到抓包原理分析，最终到自动生成javascript脚本；实现网络请求操作自动化处理，自主实现秒杀脚本的编写； 认真读完这个系列的文章之后，您会深入理解网络请求协议，并且具备自主抓包分析协议和编写自动化脚本的能力
不少线下门店都开发了自己的小程序，但由于线上运营与线下的方式不同，运营成了其中一项难题。其实，小程序商城的运营与其他电商的运营有很多相似之处，只要掌握其中的精髓，就能将小程序商城运营的更加好。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期诊断日主要分享内容：如何解决热点更新导致的雪崩效应。 本期分享是一个真实的现网故障案例，而且在最近几个月内多个客户都出现了相似的故障，对于迪B哥来说更是印象深刻，在刚刚从事DBA工作的前几年，也处理过类似的问题，接下来的分享内容将会从真实案例的复盘为切入点，深入剖析故障原因，为大家提供
如果看过秒杀系统的流量监控图的话，会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的
（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；
前言 之前做网站时有做代码防御 XSS(Cross Site Script) 攻击，但是却只处于了解的阶段，并不知道其中具体的原理，更别说使用了。最近有朋友要求我帮助他 Hack 一个网站，达到一定的目的。思考来思考去，最后想了一套方案，并最终成功实施。现在回想起来，整套解决方案中，其实主要就是 XSS。 （ 本文不会公布目标网站地址。主要是为了交流技术，以帮助大家在 Web 开发中更好地防御 XSS。 看文章标题说得比较牛，其实我也不会去修改他们的密码，太坏的事咱可不能干。 :) ） XSS 简述
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？会涉及到什么业务？
高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的。
最近在一个项目营销活动中，一位同事用到了Redis来实现商品的库存管理。在压测的过程中，发现存在超卖的情况。这里总结一篇如何正确使用Redis来解决秒杀场景下，超卖的情况。
感谢于霆霖的投稿，本文摘自：http://yutinglin.cn/2017/08/01/秒杀系统解决方案/ 我看了二十篇左右的秒杀系统设计及解决方案的文章，从架构、产品、前端、后端四个层面分别总结了一些解决方案。 要点总结： 1.架构：扩容，业务分离，数据分离 2.产品：下单按钮控制，秒杀答题削峰，简化页面设计 3.前端：限流（反作弊） 静态化 4.后端：内存 队列 一、秒杀一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超
框架技术： SpringBoot2.x ，Mybatis-plus ，Thymeleaf
作为一个在互联网公司面一次拿一次 Offer 的面霸，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望地离开，略感愧疚。
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。
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。
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。
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。
数据库行业年度回顾 技术的多元化探索与产品的差异化发展 2021年，各家数据库产品都取得了长足的进步。 首先，从技术角度上看，分布式、云及云原生、多模、HTAP、AI自治等代表性技术，成为了各大厂商布局发力的重点。 伴随着数据规模激增、场景复杂化，对大规模数据存储、计算提出了更高的要求。分布式数据库迎合这一趋势，近些年来发展迅速，逐步在业务核心场景中被尝试使用。其中不少分布式数据库产品在功能、性能、易用性、稳定性等方面都逐步完善成熟，相信在未来几年，分布式数据库将取得更大发展。 根据第三方机构预测，未来几年
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
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
古代，医者看病讲究「望、闻、问、切」，通过病人的外部综合表现对病症做出判断。现代，CT 的发明使得人们可以使用 X 光穿透身体各组织内部，将整体的情况以图像的方式展现出来，医生可以根据这个信息快速地排查问题。CT 的出现不仅将诊断的效率提升到了新的高度，也给客观描述身体状态提供了一个标准，是医学史上重要的里程碑。
SkrShop系列终于更新了，本次带来电商搜索页面的介绍，本电商搜索系列分为两篇文章：
本文主要介绍了手游行业在测试过程中常见的问题，以及腾讯云手游解决方案如何帮助开发者解决这些问题。主要包括以下三个方面：1.手游测试常见问题，如硬件兼容、软件兼容、游戏崩溃、卡顿等问题；2.腾讯云手游测试解决方案，包括硬件方案、软件方案、真机调试方案等；3.腾讯云手游测试案例，包括《崩坏3》、《和平精英》、《王者荣耀》等游戏的测试案例。通过腾讯云手游测试解决方案，开发者可以快速发现并解决手游测试过程中的问题，提高游戏的质量和稳定性。
今天来补一下秒杀系统的业务分析，前几天发了PPT，今天把业务这块内容摘出来补充到「http://skrshop.tech/」的文档里。另外，关于秒杀系统核心设计可以看之前的文章《什么，秒杀系统也有这么多种！》。
经济可行性[36]：经济可行性主要关注电商系统的投入与产出比。该项目的主要成本和预期收益主要包括：
最近懒成一坨屎，学不动系列一波接一波，大多还都是底层原理相关的。上周末抽时间重读了周志明大湿的 JVM 高效并发部分，每读一遍都有不同的感悟。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。
傻呀，干嘛不使用全文检索工具lucene或者分布式搜索Elasticsearch来优化搜索服务。
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