背景：公司最早的一个版本的订单管理，是通过PHP+mysql的方案去实现的，这样会有什么问题呢，假设如果放到一个实例里面，全部用一个单机事务去解决，这样是能比较方便的解决数据一致性问题。但是存在两个问题，一是无法进行多实例部署，用户量增长以后，无法快速应对。二是，PHP中做事务，如果PHP遇到异常，有时并不会自动终止事务，导致DB被锁住，这是第一个版本。之后，我们推出了第二个版本V2，这个版本的时候，我们已经开发好了，库存管理系统，优惠券管理系统，PHP中，已经不直接通过DB去修改库存和优惠券，而是通过接口访问的方式去请求SERVER进行修改。这个版本，实际上已经从逻辑上，把订单系统和库存管理，优惠券管理系统已经独立出来了。数据层面已经可以独立部署，不再依赖一个单机事务去实现数据一致性功能了。但这个版本虽然解决了数据分布的问题，但同时引入了一个新的问题，就是数据在订单，库存，优惠券之间无法保证一致性。举个例子：下个订单，调用库存成功，锁定优惠券失败，生成订单失败。这时候就会导致优惠券数据不一致性情况出来，未下单的优惠券也被锁住了。有同事可能会问：订单如果创建失败，那直接回滚优惠券操作，即去解锁优惠券系统即可实现数据一致性。不错，很多时候，是可以这么操作，但如果你回滚的时候，失败了呢？你是继续在这等着直到成功，还是继续等着？呵呵。。
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
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的离开，略感愧疚（请允许我使用一下夸张的修辞手法）。
第二十七章 新版消息队列RabbitMQ回顾和容器化安装部署 第1集 基于Linux服务器安装RabbitMQ容器化部署 简介：Docker安装RabbitMQ消息队列 阿里云安装RabbitMQ 最少 2核4g或者推荐 2核8g（用家人账号购买，接近1折，初次买1年或者3年） 登录个人的Linux服务器 ssh root@8.129.113.233 Docker安装RabbitMQ 地址：https://hub.docker.com/_/rabbitmq/ #拉取镜像 docker pull ra
前面我们讲到了使用消息队列解决了我们电商系统的各种问题，削峰填谷、异步处理以及系统间解耦合，同时也对其重复消息问题进行了详细方案讲解（你的消息队列如何保证消息不丢失，且只被消费一次，这篇就教会你，秒杀系统每秒上万次下单请求，我们该怎么去设计）。那我们在消息队列的使用过程中还有没有需要注意的地方呢？
我们先看一下维基百科是怎么说的： Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，[这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外，Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统（用于数据输入/输出），并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。看完这个说法，是不是有点一脸蒙蔽， 再看看其他大神的理解：Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。 总的来说就是他就是发布订阅消息的引擎系统，在做集群的时候需要依靠zookeeper。
CKafka 高级版正式上线，在兼容原生 Kafka 2.x 等高版本的同时，提供 20MB/s 的带宽调整步长，可以根据业务需求灵活的扩容。支持跨 AZ 部署，支持 ACL 访问控制。原 CKafka 标准版将停止新购，存量集群实例管控功能，如升配、续费等，均不受影响。推荐您使用 CKafka 高级版产品形态，未来还将继续基于高级版迭代新特性上线。
本篇的灵感来自我超级喜欢的一篇文章：《如果把中国 442 位皇帝都放在一个群里面，他们会聊些什么》。
BASE是“Basically Available（基本可用性）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）”的缩写。BASE理论是对ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的一种补充和扩展。BASE理论主要用于分布式系统和大规模数据存储中，提供了一种弱一致性的解决方案。
这是我的第 64 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构（ID：PassJava666） 转载请联系授权（微信ID：PassJava） 本篇的灵感来自我超级喜欢的一篇文章：《如果把中国 442 位皇帝都放在一个群里面，他们会聊些什么》。其实我的第一篇文章就是用这种方式写的《悟空聊无事务》，这也是我的公众号名字的来源，叫做：「悟空聊架构」 。 本篇也会以 「群聊、单聊、朋友圈」 的方式来讲解计算机世界中消息队列的一些奇闻趣事。 从事软件开发的同学，一定都听过或用过消息队列，比如 RabbitM
将每次签到的记录保存在redis中，判断保存的数量，有多少个，就连续签到多少天；
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。
异步处理是提升系统性能的神器，但需要分清同步流程和异步流程的边界，同时消息存在丢失的风险，我们需要考虑如何确保消息一定到达。
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。
后续将在这学习范围内输出一些相关文章。那么本文作为Kafka系列的第一篇文章，将从“理解Kafka的相关概念”说起。首先Kafka是什么。
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。例如在大型电商系统中，下单接口通常会扣减库存、减去优惠、生成订单 id, 而订单服务与库存、优惠、订单 id 都是不同的服务，下单接口的成功与否，不仅取决于本地的 db 操作，而且依赖第三方系统的结果，这时候分布式事务就保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
消息队列的应用场景十分广泛，主流的消息中间件有ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ,ZeroMQ，Kafka等，ActiveMQ是最老牌的MQ，它是Apache的开源项目，ZeroMQ是最快的消息队列，RabbitMQ也很不错，RocketMQ是阿里巴巴的开源项目，现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目，Kafka是吞吐量最高的消息中间件，常用于日志的处理，可能因为吞吐量的原因，ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低，RocketMQ因为有相当好的性能，抗过了阿里的双十一，双十二等，所以越来越活跃，但是别去管那么多，消息中间件都差不多，懂一个了去学其他的也都一样
前段时间，知识星球里一位同学给我分享了他对消息队列的理解，并且用一个故事形象的表述了消息队列的作用。看完他的表述，我觉得用故事来描述技术组件作用的方式很有意思，也更容易让人理解。
作为最核心的秒杀功能，主要在于能够保证用户抢购商品时的流畅性，为了能够让用户更快地获取秒杀商品，前台用户的秒杀商品都是通过Redis中获取，并且使用Spring Boot定时任务，每隔五秒将Redis的商品数据和MySQL数据库中的数据进行交互，保证数据的有效性。
消息队列，缓存，分库分表是高并发解决方案三剑客，而消息队列是我最喜欢，也是思考最多的技术。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Airbnb、Booking.com 和 OYO 等酒店预订应用程序如何提供从酒店列表到预订再到付款的流畅流程？而且都没有一个小故障！在此博客中，您将获得对此的详细解释。 由于它们非常庞大，以至于它们需要处理大量的用户流量。所以要管理这些，我们必须遵循微服务架构。这意味着我们必须为每种类型的任务将系统分成小块。 让我们一一了解流程。我把它分成了4个部分：
实际常用：应用无状态，配置文件有状态，例如，不同的机房读取不同的配置文件，通过配置中心指定。
本篇文章聊聊消息队列相关的东西，内容局限于我们为什么要用消息队列，消息队列究竟解决了什么问题，消息队列的选型。
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事务消息适用的场景主要是那些需要异步更新数据，并且对数据实时性要求不太高的场景。比如我们在开始时提到的那个例子，在创建订单后，如果出现短暂的几秒，购物车里的商品没有被及时清空，也不是完全不可接受的，只要最终购物车的数据和订单数据保持一致就可以了。
最近田哥在搞一个项目：充电桩项目。本文给大家介绍这个项目背景、部分原型图、核心功能、核心模块、技术栈等。
我们公司业务系统一开始体量较小，很多组件都是单机版就足够，后来随着用户量逐渐扩大，我们程序也采用了微服务的设计思想。
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前台商城系统（用户端）：包含首页门户、商品分类、新品上线、首页轮播、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单结算、订单流程、提醒发货、订单取消、个人订单管理、会员中心、个人积分、帮助中心等。
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年10月简报： API网关：正式发布云原生网关 ，完美兼容开源 Kong 网关，为您幅度降低网关建设成本；支持条件路由插件，支持自定义认证/请求体插件。 微服务引擎 TSE ：发布子产品服务注册中心、配置中心、治理中心。支持一键创建、免运维、高可用、开源增强的组件托管服务。 消息队列 TDMQ： 支持开源RabbitMQ备用交换机能力；支持客户端代码声明功能，原Spring内置客户端使用MQ的客户可以无缝迁移至TDMQ; 支持独占消费、支持集群维度的数据统计
1.安装Erlang，下载地址：http://erlang.org/download/otpwin6421.3.exe
一、延迟队列使用场景二、zset如何实现延迟队列三、springboot基于zset实现延迟队列四、做成服务化五、使用zset实现延迟队列的缺点六、其他实现方式
导语 由infoQ主办的QCon 全球软件开发大会·广州站将于2023年5月26-27日正式开幕，本次盛会，腾讯云中间件高级开发工程师许文强将在《稳定性即生命线》专场为大家分享精彩议题，干货满满！ 稳定性即生命线 随着数字化、互联网、云计算等技术的快速发展和普及，各行业越来越以更信息化的形态服务大众，信息化系统已经越来越深入到我们生活的方方面面，在促进各行业发展的同时，也强化了我们对其的依赖程度。而我们除了要面对由于自然灾害、电力中断、网络故障等“黑天鹅”事件引起的系统容灾场景外，还会面临由于人为疏漏、系
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
建设B2C电商平台采用Maven来管理和开发，属于java分布式，由nginx负载均衡，tomcat作为服务器，搭建tomcat集群，nosql redis作为缓存和数据库，Mysql作为后台数据库，主从结构，读写分离。B2C商城系统搭建服务器采用linux作为服务器。
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本文来自淘宝消息业务团队的技术实践分享，分析了电商IM消息平台在非传统IM应用场景下的高发并、强互动群聊和直播业务中的技术特点，总结并分享了在这些场景下实现大量多对多实时消息分发投递的一些架构方面的设计实践。
消息队列（Messeage Queue，MQ）是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术，从字面表述看，是一个存储消息的队列，所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。
开发中经常需要用到定时任务，对于商城来说，定时任务尤其多，比如优惠券定时过期、订单定时关闭、微信支付2小时未支付关闭订单等等，都需要用到定时任务，但是定时任务本身有一个问题，一般来说我们都是通过定时轮询查询数据库来判断是否有任务需要执行。
作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。
各位小伙伴面试的时候，经常会碰到面试官问一些高并发相关的业务场景，这篇文章帮助进入开发行业不久的程序猿了解如何简单实现抢购相关的业务流程，帮助大家梳理下思路。
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