我们的互联网客户经常用“秒杀”营销技巧吸引客户的观注，比如秒杀购房优惠券、秒杀汽车使用权等活动。正是巨大的优惠，让很多平常没有需求的客户也集中在一个时间点关注这个营销活动网页，对后台的IT支撑能力带来巨大的挑战。今天我们用实际案例看一看上云后，如何承接秒杀业务。
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。
淘宝到底有多牛X，只有做了程序员才能切身感受到，从几前年秒杀卡顿，界面丢失，APP秒退宕机，再到现在能承受45.6万笔/秒的并发量，可见阿里团队付出了多大的心血来改造创新架构系统。
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。
众所周知现在连市场卖菜的大妈都快知道高并发了，哈哈，那么我们生活中是否接触过高并发呢。当然了哈哈，比如你给你女朋友抢秒杀的化妆品什么的了。秒杀最棘手的问题就是解决并发带来的问题。下面我们一起聊聊喽。
本文记录对某网站A的秒杀活动编写秒杀器的经历和技术重点。 故事回顾 某日早上，朋友给我说最近A网站在开展秒杀活动，有IPad、IPhone，让大家一起去秒杀。结果我们四个人一起秒，都没有别人快，没有一个人秒到。然后下午我就开始尝试分析它网站的秒杀流程，并尝试使用自动提交数据的方案来进行秒杀。结果，在晚上的时候，成功做出了第一个版本的秒杀器，然后我们一起秒杀了几个IPad（大家都想要IPad，而对IPhone没兴趣，汗）。 当时就用网银付了帐，等待它发货。接下来我们每个人一个接一个地接
我之前写过一个秒杀系统的文章不过有些许瑕疵，所以我准备在之前的基础上进行二次创作，不过让我决心二创秒杀系统的原因是我最近面试了很多读者，动不动就是秒杀系统把我整蒙蔽了，我懵的主要是秒杀系统的细节大家都不知道，甚至不知道电商公司一个秒杀系统的组成部分。
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
1. 延迟加载：// 将商品信息加载到缓存中public void loadGoodsToCache() { List<Goods> goodsList = goodsService.getGoodsList(); for (Goods goods : goodsList) { redisTemplate.opsForValue().set("goods:" + goods.getId(), goods); }}// 秒杀开始时将缓存中的商品信息加载到数据库中public v
目前对消息队列并不了解其原理，本篇文章主要是通过慕课网学习归纳的一些笔记，为后续学习打下基础。 众所周知在对网站设计的时候，会遇到给用户“群发短信”，“订单系统有大量的日志”，“秒杀设计”等，服务器没法处理这种瞬间迸发的压力，这种情况要保证系统正常有效的使用，就需要“消息队列”的帮助。本篇主要通过消息队列的思路进行学习。 主要了解如下知识： 1、队列是个什么东西，他能干什么？ 2、对列的应用场景有哪些？ 3、如何使用队列对业务进行解偶？ 4、如何使用Redis队列来消除高压力？ 5、专业的对列系统RabbitMQ如何使用？ 归纳如下主要内容 @消息队列的概念，原理和场景 @解耦案例：队列处理订单系统和配送系统 @流量削峰案例：Redis的List类型实现秒杀 @RabbitMQ：更专业的消息系统实现方案
首先设计一个系统之前，我们需要先确认我们的业务场景是怎么样子的，我就带着大家一起假设一个场景好吧。
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。
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。
来源：github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/
作为小程序开发商，你最怕听到客户说什么？“这个真的太难了，我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧，得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作，给客户提供个性化服务的道路上越走越远，越走越用心。
很多小伙伴反馈说，高并发专题学了那么久，但是，在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景！甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口（CRUD）阶段，不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中，就更别提如何构建高并发系统了！
从性能上来说，内部网关Zuul限流理论上比外部网关Nginx限流的性能会差一些。和Zuul一样，外部网关Nginx也可以通过Lua脚本的形式执行缓存在Redis内部的令牌桶限流脚本来实现分布式限流。
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如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你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。
如果刚开始QPS并不高，redis完全抗的下来的情况，完全可以依赖这个「简单秒杀系统」。
秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，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
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：
秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，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？如何设计出骚气的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题
出处：https://my.oschina.net/u/1170843/blog/2878515
分析，在做秒杀系统的设计之初，一直在思考如何去设计这个秒杀系统，使之在现有的技术基础和认知范围内，能够做到最好；同时也能充分的利用公司现有的中间件来完成系统的实现。
秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，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？本文我们就来探讨一下这个问题。
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来源：www.cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html
一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的，为了让系统能够支持足够大的业务量，从前端到后端也采用了各种各样技术，前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的，但是今天先不细说，而先谈谈在这些架构既定的情况下，一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则，以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动，来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
Redis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Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
Redis 事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
前言：秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，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:
秒杀系统是一件复杂的事，从我们上篇文章中就能看出来，洋洋洒洒又臭又长接近5000字。这样复杂的东西，如果每个系统都要写一次，势必是个非常大的人力浪费。其中一个环节考虑不周，就会功败垂成。
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：
为了进一步提高秒杀时的吞吐量以及响应效率，这里的 web 和 Service 都进行了横向扩展。
这天我在 Nginx 转发服务器上遇见了请求小空 ，我跟小空说有重要消息不方便在现在告诉他，下班再约，然后就都匆匆赶路了，因为我俩都要快速将请求数据运送到订单星球去。
Github 上有一个叫做 miaosha 的项目，主要用来讲解秒杀系统设计与实现，由于被很多技术博主推荐（我敢保证他们没有真正看过），目前已经有了 25k+ star。
想要搞透一套架构方案，最根本的方法，就是去实践它。 可是，大部分程序员，遇不到这样的业务，接触不到这样的场景啊，怎么办呢？ 有个朋友自动化的搭了一套，能让所有人瞬间体验与调优高并发的秒杀架构，分享给大家！ 对于秒杀类业务，系统上能如何优化呢？ 方向上，主要有两点： 第一，将请求尽量拦截在系统上游，而不要让锁冲突落到数据库。 传统秒杀系统之所以挂，是因为请求都压到了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，访问流量大，下单成功的有效流量小。 第二，充分利用缓存。 秒杀买票，这是一个
Spring事务的本质是对数据库事务的封装支持，没有数据库对事务的支持，Spring本身无法提供事务管理功能。
本节从功能入手重点介绍Spring Cloud秒杀实战业务处理的3层实现：dao层、service层、controller层。
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 首先在编写Service层代码前，我们应该首先要知道这一层到底是干什么的。 Service层主要负责业务模块的逻辑应用设计。同样是首先设计接口，再设计其实现的类，接着在Spring的配置文件中配置其实现的关联。这样我们就可以在应用中调用Service接口来进行业务处理。Service层的业务实现，具体要调用到已定义的dao层的接口，封装Service层的业务逻辑有利于通用的业务逻辑的独立性和重复利用性，程序显得非
活动时间：2018年12月12日至2019年1月25日，每天两场秒杀，时间分别为：9：00-12：00，14：00-18：00。
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，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读相同的库存。读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？
在电商业务中，秒杀属于技术挑战最大的业务，只有经验够丰富、底子够稳的程序员，才能够hold住从搭建、上线到调优全链路。 双十一就是一个经典的秒杀案例，动辄数十万笔的交易请求，对于我们来说，核心的两个问题： 1-高并发读取与写入（涉及到集群，负载，读写分离，分库分表等操作） 2-性能优化（玩转降级、限流、拒绝服务这三件法宝） 程序员们应该都知道这样一句话：在工作中如果知道问题出现在哪里、是怎么发生的，问题就解决了一半。而从“不懂”到“知道”，中间不是鸿沟天堑，往往只差一次亲身经历。此外，应对工作中可能出现的突
秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。
大家也许开发过高并发的系统或者秒杀程序，但肯定都有接触过，像电商平台的秒杀、抢购等活动，还有12306春运抢票。
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