本文主要讲解了如何设计、部署、优化电商网站的缓存架构，包括缓存热点数据、高并发读、高并发写、高可用、缓存预热、缓存自动降级、缓存雪崩、缓存穿透、缓存失效等方面的内容。同时，还介绍了基于storm实时热点发现+毫秒级实时热点缓存负载均衡的缓存预热解决方案和基于随机过期时间的缓存失效解决方案。
如果你这块技术掌握不够，然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题，高并发+高性能的场景，hold不住类似的这种高并发的系统
工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识
Java提供了许多功能强大的工具和技术，用于实现并发编程和解决资源争夺问题。在本文中，下面将介绍一些常用的Java并发编程概念、技术和解决方案。
Java虚拟机（JVM）是众多Java应用的核心引擎，但在处理大规模、高并发的应用时，很容易遇到一系列性能问题。这些问题包括OutOfMemoryError、内存泄露、线程死锁、锁争用和高CPU消耗等。在本文中，我们将深入探讨如何诊断和解决这些问题，以确保你的Java应用能够高效稳定地运行。
在电子商务和抢购等场景中，同一秒内多次点击可以导致超卖问题，即商品库存数减少超过实际库存数量。为了解决这个问题，我们需要一种可靠的机制来防止同一秒内多次点击的影响。本文将介绍一种解决方案，并提供相应的代码示例。
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
来源：https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发，cache，锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
比如有10件商品要秒杀，可以放到缓存中，读写时不要加锁。 当并发量大的时候，可能有25个人秒杀成功，这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法啊。
市面上讲Java框架的书很多，包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是团长行动了起来，给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
随着计算机硬件的快速发展，现代计算机系统的性能越来越强大。然而，单个线程的性能却没有相应地提高。这就导致了多线程编程的兴起。在多线程编程中，多个线程可以同时运行，从而提高了程序的整体性能。
我们在使用单例模式时，一般有两种选择，一个是懒汉式，一个是饿汉式。但是这两种都是有各自的缺点，无法满足我们的需求，所以DCL（Double Check Lock双端检锁机制）出现了，一种既支持延迟加载、又支持高并发的单例实现方式。 如果不清楚懒汉式为什么不支持高并发可以看一下这篇文章---> 单例模式的懒汉模式为什么在高并发中会出现问题 其他解决方案--->
在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。
https://segmentfault.com/a/1190000010844969
接下来，我们是要讲解商品详情页缓存架构，缓存预热和解决方案，缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案；
主题 又到面试季了，从群里，看到许多同学分享了自己的面试题目，我也抽空在网上搜索了一些许多公司使用的面试题，目前校招和社招的面试题基本都集中在几个大方向上，主要是：Java基础、并发、JVM、算法、数据库、一些框架、分布式集群 等。这里呢，单独就面试中的【并发】问题的准备和学习发表一下个人的见解。 现状 关于对并发的学习和理解，通过大家在课程群里的反馈，总结一下，主要包含以下几种： 完全不知道并发的存在 知道并发要学，但是不知道该学习什么 知道并发重要，自己买相关书籍学，但是看完了还是懵懵懂懂 知道并发重要
问题起源，微信小程序抽风 wx.request() 重复请求服务器提交数据。后端服务也很简单，伪代码如下：
眼下虽然才2月份，但真正的金三银四已经悄然开始。从认识的HR那得知，有些公司甚至在过年前就开始布局了。。而年前偃旗息鼓的，年后也势必加速进入这波抢人大战！ 因此，真的要等到3、4月份再做准备的话，就晚了。 这不最近，就有读者问有没有分布式的项目，还有想要电商、秒杀项目的，最好能有热门框架、消息中间件等技术栈的深入应用。 如果你也想： 金三银四目标进大厂，薪资涨幅30％以上 简历上多一个拿得出手的高并发项目 彻底掌握SpringBoot/Dubbo/Redis/RocketMQ等热门框架与中间件
在遇到实际性能问题时，除了关注系统性能指标，还要结合应用程序的系统的日志、堆栈信息、GClog、threaddump等数据进行问题分析和定位。
经过四篇博客阐述，我相信各位对Java内存模型有了最基本认识了，下面LZ就做一个比较简单的总结。 总结 JMM规定了线程的工作内存和主内存的交互关系，以及线程之间的可见性和程序的执行顺序。一方面，要为程序员提供足够强的内存可见性保证；另一方面，对编译器和处理器的限制要尽可能地放松。JMM对程序员屏蔽了CPU以及OS内存的使用问题，能够使程序在不同的CPU和OS内存上都能够达到预期的效果。 Java采用内存共享的模式来实现线程之间的通信。编译器和处理器可以对程序进行重排序优化处理，但是需要遵守一些规则，不能随
性能调优 性能优化本质 JVM调优 深入Tomcat的调优 mysql调优那些事 怎么写优雅的java代码 Spring源码分析 Spring Framework体系结构 spring源码环境搭建 Spring容器实现与组成 Java Bean的前世今生 BeanFactory源码分析 Spring的依赖实现 Spring AOP全解析 Spring Transaction源码解读 Spring Cache源码解读 Spring 5.0新特性分析 Spring MVC源码分析 Spring MVC的使用与
经过四篇博客阐述，我相信各位对Java内存模型有了最基本认识了，下面LZ就做一个比较简单的总结。
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。
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：
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
对性能孜孜不倦的追求是互联网技术不断发展的根本驱动力，从最初的大型机到现在的微型机，在本质上也是为了性能而生。软件系统也存在类似的现象，一个系统从最初的少量访问请求到后期的大并发请求，这都需要我们对性能的提升提供一系列解决方案。像最初的淘宝，也仅仅是一个外包做出来的产品，随着业务的不断发展，淘宝的并发量指数级增加，同时对系统提出了严峻的挑战，这才逐步造就了现在淘宝这样可以支撑数千万人同时在线的高并发系统。
去过国企也误入过外包的坑，每天重复低技术含量的工作，浪费了三年的宝贵时光。所幸这些年互联网IT的飞速发展，给了我很多机会，从小组leader到技术经理再到CTO，经过自己努力终究实现了想到的目标。
1：查下优惠券、2：判断是否秒杀开始；3：判断秒杀是否结束；4：判断库存是否充足；5：扣减库存；6：创建订单；
随着Java技术的广泛应用，内存溢出（Out of Memory Error）成为了Java程序开发中常见的问题之一。本文将深入探讨Java内存溢出的原因、预防方法和解决方案，帮助读者更好地理解和应对这一挑战。
最近业务试水电商，接了一个秒杀的活。之前经常看到淘宝的同行们讨论秒杀，讨论电商，这次终于轮到我们自己理论结合实际一次了。
如果用户登录的时候负载到01服务器上，当用户在操作其他的时候，如果被负载到02机器上。这个时候02机器上面就没有当前用户的session。用户就会被转跳到登陆页面。
缓存穿透 什么是缓存穿透？ 客户端大量集中恶意访问一些不存在的数据，例如访问id=-1的数据，这样在缓存层就无法查询到该数据，直接击穿缓冲层，到达数据库端，导致数据库压力过大，最终停止服务。 解决方案 在代码层面做判断限制非法数据的请求； 使用布隆过滤器，记录key是否存在，不存在则直接返回，使请求不达到数据层面； 缓存击穿 什么是缓存击穿？ 缓存击穿是指因并发原因，大量数据请求同一个key值，而该key值刚好过期，导致所有请求都去数据库层面获取数据，最终导致数据库停止服务
之前写过一些java性能优化的总结, 但是没有依照具体的实例分析,看起来比较空洞, 此篇我将依照在珍爱网的阅读和 改造别人写的代码的过程中遇到的一些 比较典型的可调优的例子, 接下来将一一做分析对比和优化: 1.过早初始化&无用初始化 分析:这段代码有三个比较观点的地方, 我用红色框进行了标注; I) allProductList进行初始化 II)调用服务根据结果对 allProductList重新赋值 III)调用allProductList的size 方法获取列表长度赋值给count2问
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
数据结构，多线程，jvm，Spring，优化，消息框架，分布式，缓存等以及你使用过的框架且第一轮的基础很重要，通过会后录取可能性就相对高了！
说来惭愧，一直没有系统的梳理过并发编程的知识，这次借着学习_Jimin_老师的《Java并发编程与高并发解决方案》课程的机会，结合以往工作中的使用，好好的梳理下并发编程与高并发的知识，形成一个较为完善的并发编程知识体系。
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
与 猫头虎博主一起踏上变革之旅，我们将揭开晋升高级工程师角色的关键素质和技能。这本综合指南超越了单纯的技术细节，涵盖了从基础编程到对编程语言的掌握、对开源项目的深入分析、对高并发的熟练处理，以及经常被忽视但至关重要的沟通艺术。本文对于崭露头角的程序员和经验丰富的开发人员来说都是重要的资源，为您铺平道路成为一名杰出的高级工程师。重点主题包括：高级工程师素质、编程基础、语言能力、开源分析、高并发管理、沟通技巧。
来源：https://blog.csdn.net/chang384915878/article/details/86756463
解决方案：JVM从内存中反序列化地"组装"一个新对象时，会自动调用类的readResolve方法，我们可以通过此方法返回指定好的对象。
在分布式系统中，缓存是提高系统性能和降低数据库压力的重要手段之一。然而，在高并发场景下，缓存的并发重建问题成为了一个挑战。本文将介绍基于DCL（Double-Checked Locking）机制解决热点缓存并发重建问题的实战经验，通过一个代码示例来帮助读者更好地理解DCL的原理和应用，提高系统的性能和可靠性。
这是因为大厂需要找到最好的人才来解决这些重要问题，而高并发系统无疑是其中最为重要且复杂的一个方面。我们必须通过学习和实践来提高我们对于系统开发和优化的理解，并掌握最新最有效的技术工具和方法。
在当今大数据、高并发的互联网时代，分布式系统已经成为了许多企业架构设计的首选。而在分布式系统中，实现并保证数据一致性和线程安全性是一个极具挑战性的问题。Redlock分布式锁作为一种解决方案，在高并发场景下能够提供可靠的分布式锁服务。然而，Redlock分布式锁也并非完美无缺，它在高并发环境下仍面临一些问题。本文将深入探讨Redlock分布式锁在高并发场景下的问题，并给出解决方案。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题：对于每天上亿流量，拥有上亿页面的大型电商网站来说，能够支撑高并发访问，同时能够秒级让最
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