此篇文章由浅入深介绍秒杀的简单设计。现在我们做的各种项目中不少场景会用到抢购、秒杀，在大流量的前提下，将带领大家一起去研究一下如何去设计一个简单的秒杀（技术实现）。
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，
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于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
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
裸奔秒杀 不加思考，上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计，流程如下：
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。
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
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构，用 Traefik 做总网关。
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
前言 最近快到毕业答辩的时候，我自己的论文也完成了查重，并且已经提交到知网平台。自己做的是一个电商项目，基本的功能都已实现。当时为了偷懒，直接是copy的慕课网上Spring电商的一个项目，自己在此基础改了几个星期，真心觉得代码写的烂。代码很多程度上违反了迪米特，合成复用，依赖倒置等原则。整体架构距离一致性，可用性，容错性有很大的差距。后期有时间，我会用Spring Cloud拆分整体模块，代码重构。 项目存在的问题 1.20张表都是基础的CRUD。表与表之间的关系没有通过连接或者是嵌套进行关联，而是很大程
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。
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。
csdn上教程一大堆，这里我就不多赘述了。需要注意的点是，如果使用的是阿里云服务器（centos 7），在安装完后一定要去阿里云服务器控制台添加安全规则，去开放你使用的对应端口号。 https://blog.csdn.net/CFrieman/article/details/83583085
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
从字面意思理解，所谓秒杀，就是在极短时间内，大量的请求涌入，处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架，并添加了一系列高级功能以及代码优化，特性如下：
最近在一个项目营销活动中，一位同事用到了Redis来实现商品的库存管理。在压测的过程中，发现存在超卖的情况。这里总结一篇如何正确使用Redis来解决秒杀场景下，超卖的情况。
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。
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。
我： 没有，我平时都是开发后台管理系统、OA办公系统、内部管理系统，从来没有开发过秒杀系统。
大家好，我是捡田螺的小男孩，有位伙伴面试了字节（四年半工作经验），分享下面试真题，大家一起加油哈。
抽奖、抢红包、秒杀，这类系统其实都有一些共同的特点，那就是在某个时间点会瞬间涌入大量的人来点击系统，给系统造成瞬间高于平时百倍、千倍甚至几十万倍的流量压力。
缓存穿透 简单地就是用户请求透过redis直接进入到mysql当中进行查询，通常是一个不存在的key,在数据库查询为null。每次请求落在数据库、并且高并发。数据库扛不住会挂掉。 当用户的请求进入到Redis当中的时候,Redis当中并没有用户查询的键。 Redis会告诉用户没有查询到此Key，随后请求会被直接转发到后台MySQL当中 MySQL当中自然也不会存在此键值对,所以当大量的请求落在MySQL当中则会导致数据库宕机 解决缓存穿透的方案 可以将查到的null设成该key的缓存对象。 当然，也可
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。
秒杀无异于一场自找的DDoS攻击，从这个角度来说：玩秒杀的电子商务网站，和那些不停喊着用力打我的受虐狂没有什么两样，因为他们都痛并快乐着。
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一份初得蚂蚁面试机会（本人非985/211，蚂蚁真的不是很在乎学历！！！），有了一次社招机会，前后经历三关，受益匪浅，在此与各位朋友分享经历与心得。
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地离开，略感愧疚。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
框架技术： SpringBoot2.x ，Mybatis-plus ，Thymeleaf
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。
在平常的工作中，更新数据是再正常不过的一个需求了，我们只需要执行一个update语句即可，如果有必要我们还可以加上事务来保证数据的可靠性。
这个问题很早之前我就遇到过，但是一直没有仔细去研究，上个月看了极客的课程，有一篇文章专门有过讲解，刚好有粉丝也问我这个问题，所以感觉有必要单独出一篇。
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：
秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。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，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。
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。
本项目是在newbee-mall项目的基础上改造而来, 使用mybatis-plus，集成RedisSearch作为商城搜索中间件，商城首页集成tianai-captcha作为滑块验证码，还添加了高级秒杀、优惠劵以及完善可用的后台全部功能，喜欢的话麻烦给我个star
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
对于线上系统调优，它本身是个技术活，不仅需要很强的技术实战能力，很强的问题定位，问题识别，问题排查能力，还需要很丰富的调优能力。
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。
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
来源：www.cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html
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。
秒杀功能众所周知，低廉的价格会引来很多用户趋之若鹜的争抢点击，导致一系列的服务器负载问题，服务器负载太大而影响程序效率也是很常见的，Apache服务器自带有一个叫AB(ApacheBench)的工具，可以对服务器进行负载测试
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