一、首先我们先简单理一下整个内购的核心流程： ①客户端发起支付订单 ②客户端监听购买结果 ③苹果回调订单购买成功时，客户端把苹果给的receipt_data和一些订单信息上报给服务器 ④后台服务器拿receipt_data向苹果服务器校验 ⑤苹果服务器向返回status结果，含义如下，其中为0时表示成功。 21000 App Store无法读取你提供的JSON数据 21002 收据数据不符合格式
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2023-08-17 22:02:59
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java高级特性增强 总结： 1、掌握多线程 2、掌握并发包下的队列 3、了解JMS 4、掌握JVM技术 5、掌握反射和动态代理java多线程增强1. java多线程基本知识1.1. 进程介绍不管是我们开发的应用程序，还是我们运行的其他的应用程序，都需要先把程序安装在本地的硬盘上。然后找到这个程序的启动文件，启动程序的时候，其实是电脑把当前的这个程序加载到内存中，在内存中需要给当前的程序分配一段独
一、背景我们日常在电商网站购物时经常会遇到一些高并发的场景，例如电商 App 上经常出现的秒杀活动、限量优惠券抢购，还有我们去哪儿网的火车票抢票系统等，这些场景有一个共同特点就是访问量激增，虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，为了避免并发问题，防止库存超卖，给用户提供一个良好的购物体验，这些系统中都会用到锁的机制。对于单进程的并发场景，可以使用编程语言
比如说： 有个生发洗发水100元，有个10元优惠券，每人限制领劵1张 隔壁老王，使用时间暂停来发现问题，并发领劵A线程原先查询出来没有领劵，要再插入领劵记录前暂停然后B线程原先查询出来也没有领劵，则插入领劵记录，然后A线程也插入领劵记录 老王就有了两个优惠券 问题来源核心：对资源的修改没有加锁，导致多个线程可以同时操作，从而导致数据不正确 解决问题：分布式锁 或者 细粒度分布式锁解决问
一、背景我们日常在电商网站购物时经常会遇到一些高并发的场景，例如电商 App 上经常出现的秒杀活动、限量优惠券抢购，还有我们去哪儿网的火车票抢票系统等，这些场景有一个共同特点就是访问量激增，虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化，但整体的并发还是平时的数倍以上，为了避免并发问题，防止库存超卖，给用户提供一个良好的购物体验，这些系统中都会用到锁的机制。对于单进程的并发场景，可以使用编程语言
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2023-07-23 12:28:39
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小程序优惠券流程优惠券流程大致如下：优惠券发放形式优惠券一般通过领取的形式发放，也可以通过用户的状态来自动发放优惠券。自动发放的优惠券适用于一些活动，比如：回归活动用户登录自动发放优惠券。手动领取的优惠券，用户通过点击领取的形式获得。优惠券通常有多种形式，而且优惠券的数量不限，例如：满减优惠券，同类型的满减优惠券可以获取多张，满50减5、满100减10，除了满减优惠券外还有折扣优惠券，这些优惠券都
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2023-06-29 11:08:40
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本篇文章主要讲解下优惠券系统是如何做到高并发、高可用的对于优惠券系统来看，有两个地方，流量和并发比较高一个是领券如果出现了性价比很高的神券，限制事件段，那么在开放领券的一瞬间，很高的并发会使得优惠券压力非常大，如果优化好领券的性能，对于用户来说是非常影响体验的另一个是查询优惠券1）在用户打开app的时候，就会请求优惠券系统，有哪些可以领取的活动券，这些券是不限制任何场景的，任何人都能领取2）在用户
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2023-10-22 20:38:31
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问题描述： 一个优惠券活动，用户可以领取优惠券，但是一个优惠券活动领取数量有限制，所以用户在领取的时候就需要先统计一下以领用的优惠券数量。 然后在生成这张优惠券领取记录。那么此时就会出现并发问题，当多个用户领取同一个优惠券活动的时候，他们统计的优惠券已领数量小于限定可领取数量，所以都可以执行生成 优惠券领取记录的操作，但是剩下的可领取数量可能小于这些用户数量。如何来解决这个问题呢，首先我
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2023-06-15 08:58:03
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目录1、问题抛出2、问题引发3、问题解决3.1.解决方案 1（Java 代码加锁）3.2.解决方案 2（SQL 层面解决超发） 3.3.解决方案 3（通过 Redis 分布式锁来解决问题）3.4. 解决方案 4（使用 Redis 推荐的方式）1、问题抛出问题描述：每一个优惠券一共发行多少张，每个用户可以领取多少张，如：A 优惠券一共发行 120 张，每一个用户可以领取 140
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2023-07-16 02:23:51
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在高并发情况下如何解决单用户超领优惠券问题一. 场景描述在近期的项目里面有一个功能是领取优惠券的功能，每一个优惠券一共发行多少张，每个用户可以领取多少张： 如：A优惠券一共发行120张，每一个用户可以领取140张，当一个用户领取优惠券成功的时候，把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B)<!--减优惠券库存的SQL-->
<update id="reduceStoc
背景之前工作中用了很多防并发和幂等，一般也是使用前辈们常用的手段，今天系统梳理下之前用的手段 防并发1.手段一分布式锁（redis/zk）2.请求ID作为UK，用DB兜底3.乐观锁更新争抢4.悲观锁等待 一锁二判三更新其实不管 乐观锁，分布式锁，悲观锁 都是根据全局单点锁住了操作对象就是第一步 幂等其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同幂等只是在
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2023-05-25 20:16:13
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参考之前的文章优惠券秒杀功能，我们完成了基于单体或者集群项目的秒杀业务。但分析时其吞吐量并不是很高，延迟也有点高。我们来回顾一下下单流程当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤查询优惠卷判断秒杀库存是否足够查询订单校验是否是一人一单扣减库存创建订单【结构图】 其中扣减库存和创建订单两个业务是比较耗费时间
问题抛出在近期的项目里面有一个功能是领取优惠券的功能，问题描述：每一个优惠券一共发行多少张，每个用户可以领取多少张：如：A优惠券一共发行120张，每一个用户可以领取140张，当一个用户领取优惠券成功的时候，把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B)<!--减优惠券库存的SQL-->
<update id="reduceStock">
update c
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2023-07-17 12:15:56
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题目范例：输入 2008 2 3 ，然后输入需要添加的天数 100 ，输出 2008 5 13 可以用于设置优惠卷过期时间的应用有两种方式实现，一种是自己写逻辑的方式，第二种是利用date对象直接让date去处理第一种方式：自己去实现内部判断逻辑思路：将日期参数放到一个数组当中，然后利用得到的添加天数100，进行循环遍历，一天一天的加，每循环一次，添加天数 -1 ，直到添加天数为0，输出即可。（其
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2023-09-10 15:46:06
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Redis+消息通知处理代金券过期问题###1.过期问题解决方案的分析课程引导语在电商系统中，秒杀，抢购，红包优惠卷等操作，一般都会设置时间限制，比如订单15分钟不付款自动关闭，红包有效期24小时等等。那对于这种需求最简单的处理方式就是使用定时任务，定时扫描数据库的方式处理。但是为了更加精确的时间控制，定时任务的执行时间会设置的很短，所以会造成很大的数据库压力。是否有更加稳妥的解决方式呢？我们可以
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2023-09-21 10:28:55
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聊聊高并发之隔离术 隔离是指将系统或资源分割开，系统隔离是为了在系统发生故障时能限定传播范围和影响范围，即发生故障后不会出现滚雪球效应，从而保证只有出问题的服务不可用，其他服务还是可用的；而资源隔离有脏数据隔离、通过隔离后减少资源竞争提升性能等。我遇到的比较多的隔离手段有线程隔离、进程隔离、集群隔离、机房隔离、读写隔离、动静隔离、爬虫隔离等。而出现系统问题时可以考虑负载均衡路由、自动/手动
如何设计一个优惠卷系统场景优惠券的种类优惠券系统的核心流程发券领券用券需求拆解商家侧用户侧编码Service 服务服务结构设计优惠券系统设计技术难点Storage存储表单设计券批次（券模板），coupon_batch券规则创建优惠卷发劵领券用券扩展快过期券提醒数据库层面优化 - 索引发券接口，限流保护前端限流后端限流 场景电商大厂常见促销手段：优惠券拼团砍价老带新优惠券的种类满减券直减券折扣券优
马上要到中秋节了，忙碌的我们马上要进入走亲访友环节了，接下来的一段时间大大小小的快递都会陆陆续续的到你手中，喜欢买买买的你，有没有用过小编分享的这9款超级好用的APP呢？一、购物省钱类APP1、高省app 淘宝领券的平台特别的多，这里只选一个的话就是高省，它的平台最全面，而且佣金是所有同类APP里面最高的。所以如果只选一个的话那就是它了，热别适合我们这种不喜欢推广跟繁琐升级任务的普通用户来使用，下
本篇，咱们来实现优惠券秒杀下单功能。通过本篇学习，我们将会有如下收获：1：优惠券领券业务逻辑；2：分析在高并发情况下，出现超卖问题产生的原因；3：解决超卖问题两种方案：版本号法及CAS法4：乐观锁弊端改进方案；本文涉及内容比较多，篇幅会比较长，同时有大量截图。希望大家能耐心看完。好了，话不对说，咱们开始go go go~一：基本的秒杀实现 下单时候需要判断:1：秒杀是否开始或结束，如果尚
天天跟我做，每天十分钟前言(〃･ิ‿･ิ)ゞ踩坑坑 (☄ฺ◣ω◢)☄ฺ爬坑坑 ( ⁼̴̀ .̫ ⁼̴́ )✧搞事事(ˊo̴̶̷̤ ᴗ o̴̶̷̤ˋ)大功告成₍˄·͈༝·͈˄₎ฅ˒˒ 前言(〃･ิ‿･ิ)ゞ最近在和订单打交道，其中关于过期这一块费了不少时间，分享出来给大家作为一种思路。踩坑坑 (☄ฺ◣ω◢)☄ฺ下单、支付、取消都很容易解决，但是最后竟然漏了最重要的订单过期！ 根据公司业务的不同，订
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2023-07-17 18:39:26
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