在当前的电子商务环境中，用户高并发下单的需求愈发迫切，如何构建一个高并发下单架构成为技术团队面临的重要挑战。为了满足大量用户同时下单的要求，我们必须在系统的架构、技术选型和性能优化等方面做出精准的设计和调整。本文章将整合这些要素，对高并发下单架构进行深入分析。
## 背景描述
随着电商市场的高速发展，越来越多的用户倾向于在线购物，尤其在一些大型促销活动期间，系统会承受巨大的流量压力。这种情况下
一，常见的下单途径Web网站下单手机Wap下单打电话到呼叫中心下单(少见)如果采用常见的单数据库来存储的话，随着订单量的增加，单库的写压力增大，造成数据库服务器性能降低，一般会采用分库来缓解数据库服务器的压力，分库就分成不同的几个订单数据库，Web来源订单，存入Web订单库；手机Wap来源，存入Wap订单库等。最后再将这几种类型的数据库同步到订单主库中。在同步到订单主库的时候，首先电商网站一般用订
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2023-11-14 10:29:39
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前言前面已经学习了Redis的持久化方式，接下来开始学习Redis主从架构的原理，来看看Redis如何利用主从架构来保证高并发的。Redis如何支持高并发单机的redis一般QPS不会超过超过10万+，一般单机QPS都在几万左右，如果需要支撑高并发，我们可以将Redis做成主从架构来支持读写分离。主从架构 -> 读写分离 -> 支撑10万+读QPS主从架构的核心原理当启动一个slave
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2024-05-14 14:46:09
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# 如何实现Java高并发下的单例模式
## 概述
在Java中，单例模式是一种常见的设计模式，用于确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。在高并发场景下，需要额外考虑线程安全性。本篇文章将介绍如何在高并发环境下实现Java单例模式，以及如何教会刚入行的小白实现这一功能。
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现Java高并发下的单例模式流程
原创
2024-07-02 05:20:06
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对于高并发架构，毫无疑问缓存是最重要的一环，对于大量的高并发，可以采用三层缓存架构来实现，nginx+redis+ehcachenginx对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的缓存（容量有限），我们可以用来缓存热点数据，让用户的请求直接走缓存并返回，减少流向服务器的流量模板引擎 通常我们可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住大量的请求小型系
前不久，我做了一下java高并发场景的处理，在这里总结一下：场景主要包括两个方面：一个是减库存，一个是记录订单。简单分析一下业务：每个客户端下单，服务器在数据库上面都相应的执行两个操作，第一步把库存表某条库存信息update更新一下，同时在订单表中insert添加一个记录某某客户预定了某某商品的信息。这里有个事务和行级锁的问题。update库存表需要行锁的，也就是说update操作必须是串行化的。
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2023-06-25 13:45:36
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一、初始方案商品表设计：热销商品提供给用户秒杀，有初始库存。秒杀订单表设计：记录秒杀成功的订单情况：Dao设计：主要就是一个减少库存方法，其他CRUD使用JPA自带的方法：数据初始化以及提供保存订单的操作：下面就是controller层的设计：上面是全部的基础准备，下面使用一个单元测试方法，模拟高并发下，很多人来购买同一个热门商品的情况。...
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2021-08-18 13:40:27
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常规写法：
查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数
这里我就只谈redis的解决方案吧...我们先来看以下代码（这里我以laravel为例吧）是否能正确解决超抢/卖的问题：
<?php
$num = 10; //系统库存量
$user_id = \Session::get(
原创
2021-09-05 09:39:03
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Java高并发--消息队列举个例子：在购物商城下单后，希望购买者能收到短信或者邮件通知。有一种做法时在下单逻辑执行后调用短信发送的API，如果此时服务器响应较慢、短信客户端出现问题等诸多原因购买者不能正常收到短信，那么此时是不断重试呢还是直接放弃发送呢？不管选择哪一种，在实现上都会变得复杂。消息队列是如何解决的呢？可以讲发送短信这个过程封装成一条消息，发送到消息队列，消息队列按照一定顺序依次处理队
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2023-09-06 11:37:54
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“上一篇文章我们聊了聊Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理，如果有不了解的兄弟可以看一下：《拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁实现原理》。今天就给大家聊一个有意思的话题：每秒上千订单场景下，如何对分布式锁的并发能力进行优化？背景引入首先，我们一起来看看这个问题的背景？前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题：假如
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2024-06-13 06:14:37
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# 单体架构并发下单：概念与实现
在现代软件开发中，单体架构（Monolithic Architecture）是一种常见的结构模式。它将应用的所有功能汇聚在一个单一的代码库中。在电子商务平台中，处理并发下单是一个重要的需求。本文将探讨如何在单体架构下实现并发下单，并给出相关的代码示例和 UML 图示。
## 一、单体架构概述
单体架构是指将所有功能模块（前端、后端、数据库等）打包到一个程序中
原创
2024-10-26 03:40:14
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业务场景假设公司领导现在给你分配了一个性能测试需求如下：1：公司有1000人在上班时间段会登录平台进行打卡操作，可能会登录打卡多次2：业务高峰时间段在8:00-8:30，半小时3：需要保证90%用户的响应时间在1s以内4：保证在半小时内支撑5000笔打卡业务完成，同时90%业务时间不超过1s，半小时内最大系统并发数能达到多少？每秒最大用户并发能达到多少？我们拿到需求首先进行需求分析--》模型构架&
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2024-07-15 01:54:23
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前言本文讲述Redis在遇到高并发时的一些问题。即遇到大量请求时需要思考的点,如缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 热key处理。一般中小型传统软件企业，很难碰到这个问题。如果有大并发的项目，流量有几百万左右。这些要深刻考虑。1. 缓存穿透和缓存击穿简单的讲就是如果该数据原本就不存在，那么就会发生缓存穿透；如果缓存内容因为各种原因失效，那么就会发生缓存击穿。具体一点来说，如果缓存中不存在需要查询的内容，
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2023-07-21 23:59:37
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# 高并发下修改Redis数据实现流程
## 1. 理解高并发下的问题和需求
在高并发场景下，多个请求同时对Redis进行写操作可能会导致数据不一致的问题。为了解决这个问题，我们需要引入锁机制来保证数据的一致性和完整性。
## 2. 实现步骤
下表展示了高并发下修改Redis数据的实现步骤：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1. 获取锁 | 在修改Redis数据之
原创
2023-10-14 04:00:55
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1.术语定义术语英文解释哈希算法hash algorithm是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式，其输出被称为哈希值。哈希表hash table根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。2.线程不安全的HashMap &
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2024-01-21 06:31:07
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原创
2023-10-12 10:27:05
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1、背景主要是自己在项目中(中小型项目) 有支付下单业务(只是办理VIP，没有涉及到商品库存)，目前用户量还没有上来，目前没有出现问题，但是想到如果用户量变大，下单并发量变大，可能会出现一系列的问题，趁着空闲时间，做了这个demo测试相关问题。可能遇到的问题如下： 1.订单重复 2.高并发下，性能变慢解决方式：ThreadPoolExecutor线程池 + Queu
原创
2022-06-16 13:59:20
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程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注阅读本文大概需要 4 分钟。来自：blog.csdn.net/u011677147/article/details/802711
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2022-05-26 00:00:01
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前言前面我们说了关于高并发下的数据一致性的处理，但是那只是其中一方面的问题，在高并发情况下，还会遇到其它的问题，今天这片文章，我们来一起看一下。正文高并发问题在Redis 存储的所有数据中，有一部分是被频繁访问的。有两种情况可能会导致热点问题的产生，一个是用户集中访问的数据，比如抢购的商品，明星结婚和明星出轨的微博。还有一种就是在数据进行分片的情况下，负载不均衡，超过了单个服务器的承受能力。 热点
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2024-04-01 13:51:12
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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。首先我们来说下问题：秒杀高并发带来的最大问题，就是库存超卖。（如果你没看过我的文档，导致你写公司秒杀业务时库存超卖了，公司损失了，将你开除了，你会多么不开心，哈哈我来给你写稻草救救你）嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻解决
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2024-01-08 15:35:53
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