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」。
方案和技术架构 方案：秒杀方案（ [之前单体服务项目] https://blog.csdn.net/qq_17236715/article/details/122333668?spm=1001.
一天清晨，我被一个客户电话惊醒，客户异常焦急，寻问CDN能不能帮助他们解决“秒杀”的问题，他们昨天刚刚进行了“整点秒杀活动”，结果并发量过大，导致服务宕机，用户投诉。 为了理清思路，我问了对方三个问题
该系统整体使用分布式架构设计，总共分为18个小服务，通过Zookeeper注册中心进行注册，然后在Dubbo-Admin管理界面进行统一管理。数据存储层主要通过MySQL来存储业务数据，Redis作为存储缓存。项目整体架构图如下图 4-1：
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。
作者：冰河 星球：http://m6z.cn/6aeFbs 博客：https://binghe.gitcode.host 文章汇总：https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html 源码获取地址：https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR 备注：本文节选自 冰河技术 知识星球《Seckill秒杀系统》专栏，文末有福利！ 沉淀，成长，突破，帮助他人，成就自我。 本章难度：★★★☆☆ 本章重点：全面阐述建设秒杀系统挑战的应对之道，知己知彼，方案了然于胸，自然
在前面的文章中，详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战，并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战，更清楚的知道这些挑战的应对之道，正所谓：知己知彼，百战不殆，方案了然于胸，自然有应对之法。
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。
前言：学习本篇博客是有一些前提基础的 1、熟悉gateway网关使用 2、熟悉nginx使用 3、熟悉sentinel的应用，会涉及网关规则持久化改造 看不懂的童鞋们可以补一下微服务gateway网关和Sentinel相关知识
秒杀活动是电商项目中常出现的活动。比如演唱会门票抢购，京东淘宝秒杀商品抢购。在抢购那一刻，会有大量用户同时高并发的请求应用系统，可能会达到每秒几万、几十万的请求。如果系统无法处理这么高的请求，那么就会崩溃，从而导致系统不可用。
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
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最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考
俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的。两周前秒杀案例初步成型，分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利，在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己，只有这样，也许你的春天就在明天。
最近在部门内部分享了原来在电商业务做秒杀活动的整体思路，大家对这次分享反馈还不错，所以我就简单整理了一下，分享给大家参考参考。
前言 俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的。两周前秒杀案例初步成型，分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利，在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己，只有这样，也许你的春天就在明天。 在开发秒杀系统案例的过程中，前面主要分享了队列、缓存、锁和分布式锁以及静态化等等。缓存的目的是为了提升系统访问速度和增强系统的处理能力；分布式锁解决了集群下数据的安全一致性问题；静态化无疑是减轻了缓存以
Restful规范是一种优雅的URI表达方式：/模块/资源/{标识}/集合1/···
在众多抢购活动中，在有限的商品数量的限制下如何保证抢购到商品的用户数不能大于商品数量，也就是不能出现超卖的问题；还有就是抢购时会出现大量用户的访问，如何提高用户体验效果也是一个问题，也就是要解决秒杀系统的性能问题。本文主要介绍基于redis 实现商品秒杀功能。先来跟大家讲下大概思路。
下面是我的答案，与 PHP 和 MySQL 没什么关系，因为本人认为高并发是不能到 PHP 处理和 MySQL 层面的，
通过前面两篇(Redis实战11-实现优惠券秒杀下单 Redis实战12-优惠券实现一人一单功能)的学习，我们已经解决了单机情况下优惠券秒杀及一人一单功能。其中，在优惠券秒杀时候，使用到了乐观锁处理的，在一人一单功能时候，使用了悲观锁，synchronized关键字及处理了spring事务失效情况。但是随着业务的增长，单机服务已经不能满足我们需求了，这个时候，需要多台机器来支撑。这就构成了集群，那么在集群模式下，我们再来测试我们的优惠券秒杀及一人一单情况。
前言 最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。 业务特点 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着
秒杀架构到后期，我们采用了消息队列的形式实现抢购逻辑，那么之前抛出过这样一个问题：消息队列异步处理完每个用户请求后，如何通知给相应用户秒杀成功？
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
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？如何设计出健壮的秒杀系统？本文我们就来探讨一下这个问题。
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。
本文选择的实例配置是 轻量应用服务器1核2G，镜像是 宝塔Linux面板 7.6.0 腾讯云专享版
来源：www.cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html
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:
最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。
见名知义，消息队列主要就是用来发送和接收处理消息，但它的作用可不仅解决应用间通信问题。
导语 微服务产品团队为了广大开发者朋友们可以更好的使用腾讯云微服务产品，将持续为大家提供微服务上云快速入门的指引性文档，内容通俗易懂易上手，本篇为本系列的第二篇，为开发者朋友们详解高并发场景下限流的解决方案，欢迎大家收看。 作者简介 刘远 腾讯云泛互联网首席解决方案架构师 本篇文章将从以下四个方面为大家详解高并发场景限流解决方案： 秒杀场景架构概述 限流实现原理及方案选型 限流配置实践 云书城沙盒环境演示 秒杀场景架构概述 场景特点 在电商行业里，商家经常会做商品促销的活动，来进行品牌推广或
在互联网的业务架构中，高并发是最难处理的业务之一，常见的使用场景：秒杀，抢购，订票系统；高并发的流程中需要处理的复杂问题非常多，主要涉及下面几个方面：
这篇博客是笔者学习慕课网若鱼老师的《Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战》课程的学习笔记。若鱼老师授课循循善诱，讲解由浅入深，欢迎大家支持。
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 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，当一个获取了事务的线程
电商是典型的促销拉动式场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
在实际生产环境中中，通常生产者和消费者会是两个独立的应用，这样才能通过消息队列实现了服务解耦和广播。因为此项目仅是一个案例，为了方便期间，生产和消费定义在了同一个项目中。
这里我以我做的一个最有意思的营销活动，给大家介绍一下，不涉及技术,后面出案例会以此为案例而已，看技术可以跳过，我这个活动叫做《周期循环购》，这个活动可以设置好参与的商品，然后支持设置活动总的有效时间之外呢，我们还支持让你选择周一到周日哪几天是开团天，每个开团日再进行设置哪几个时间段为开团时段，然后还支持设置商品在每个时段的库存是多少，那么其实在这里看，团购对于我来说就是一个产品的概念（SPU），而我的营销活动限制的才是真正的库存（SKU）,另外这个又涉及到周期性库存的概念,每天每个事件段都有一个自己的独立库存,这比单一的商品库存要复杂许多许多。
strtotime:将字符串转换成时间 time():时间函数，调用系统当前时间
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