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时机： 提交外卖订单时，通知提醒用户购买会员免配送费可能比进入APP就引导用户去购买会员的转化的效果好
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秒杀是电子商务应用常见的一种营销手段：将少量商品（常常只有一件）以极低的价格，在特定的时间点出售。比如，周日晚上 8 点整，开售 1 部 1 元钱的手机。 因为商品价格诱人，而且数量有限，所以用户趋之若鹜，在秒杀活动开始前涌入系统， 等到秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮（在此之前购买按钮为灰色，不可以点击），抢购商品。
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？
本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构，包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。
根据需求编写测试用例,执行测试。单个功能（等价类、边界值、正常和异常）和交互功能。注意:功能测试点提取和用例设计方法都跟web测试一致,但是APP有-一些自己特性测试,也需要加到测试点中。
针对于秒杀场景来说，流量往往在一个特定时间点有个高度集中的流量洪峰，这个瞬时对于资源的消耗是很大的，这时往往对于服务的稳定性带来了极大的挑战，如果按照流量洪峰预估系统资源，则可能存在极大的资源浪费。
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。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。
但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。
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
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。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。
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。
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」。
在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。
一、秒杀业务为什么难做 1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）； 2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据； 3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。 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？ 二、优化方向
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。
上周末，张家辉和导演马浴柯带着新电影《怒潮》走进疯狂小杨哥的直播间，观看人数一度冲破80万。
近年来移动互联网商圈最火的应用就是微信小程序了，这让传统、高频、刚需行业看到了曙光，也无需再投入大量的资金去开发APP了，现在用户的消费习惯也从PC端偏向移动端了，现在人手一部智能手机，随时随地可见低头族。
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。
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
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。
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
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。
我们在开发或者设计一个网站的时候，经常会遇到要短信群发，或者群发email，或者给系统的所有用户发送站内信，或者在订单系统里，我们要记录大量的日志。如果我们的系统是电商系统，在做抢购，秒杀的活动的设计的时候，服务器在高并发下，根本就无法承受这种瞬间的压力等等，很多例子。。。那如果遇到这些问题，如何保证系统能够正常有效的运行，我们该如何去设计，如何去处理呢？这个时候我们就要用到消息队列来处理这类问题。可以说消息队列是一个中间件，用这种中间件来分流与解压各种并发带来的压力。那么什么是消息队列呢？
问：为什么会有本文？ 答：上一篇文章《到底什么时候该使用MQ？》引起了广泛的讨论，有朋友回复说，MQ的还有一个典型应用场景是缓冲流量，削峰填谷，本文将简单介绍下，MQ要实现什么细节，才能缓冲流量，削峰
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
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。
对于突然到来的大量请求，您可以配置流控规则，以稳定的速度逐步处理这些请求，起到“削峰填谷”的效果，从而避免流量突刺造成系统负载过高。
网关在收到APP秒杀请求后，直接给MQ发消息。 消息的内容，并不一定是APP请求的Request，只要包含足够字段：比如用户ID、设备ID、请求时间等。 还需包含这个请求ID和网关ID。
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。
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。
秒杀（Spike）是电子商务领域的一项重要业务，指的是在短时间内，大量用户竞相购买某一特定商品或服务。秒杀活动常常伴随着高并发、高延迟故障、商品售罄等挑战。本文将深入讨论秒杀技术瓶颈的原因，并提出一些解决之道，帮助您更好地应对秒杀活动中的挑战。
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。
你是否也遇到过以下问题：研发团队人数虽多，但依旧经常出现产品上线延期、上线的产品 bug 频发，导致客户流失、开发成本居高不下。这说明，你的企业可能在研发效能方面出了问题。 然而，怎么提高研发效能？怎么实现事半功倍？为此，由腾讯云主办、TGO 鲲鹏会承办的「优才计划·企业新技术实践云沙龙」于 9 月 12 日在成都落地，沙龙主题是《云原生在企业的技术探索以及人才培育》，来自腾讯云、猫眼、企鹅杏仁的 3 位讲师为大家分享了企业如何利用云开发提高企业效能。 我们先举一个具体场景：假设你要做一个百万级在线实
5.执行测试时首先进行冒烟测试，然后对主功能流程进行测试，包括客户端的单个功能模块，及功能业务逻辑功能交互，回归测试；
2月8日，百度举行了一场为“全民VIP狂欢节”预热的新闻发布会。会上，百度表示要在除夕到初六这七天时间里限时免费开放优质内容资源，来自爱奇艺、蜻蜓FM、喜马拉雅、太合音乐等内容方的“最新大片、热搜歌曲、热播音频”等VIP内容资源，统统免费。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口，增加两个H5页面作为前端秒
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。
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