秒杀场景整体要求保证系统的高可用和正确性一致性：保证秒杀减库存中的数据一致性。高性能：涉及大量并发读写，需要支持高并发，从动静分离、热点发现与隔离、请求削峰与分层过滤、服务端极致优化来介绍。数据预热（预加载）将秒杀商品提前加入到缓存系统入ES、Redis等，防止商品超卖和缓存穿透甚至雪崩。限制通过网络代理层、SLB负载均衡层、程序阻流组件与算法（如Guava限流）、前端逻辑过滤等多种手段，防止大流
专注于Java领域优质技术号，欢迎关注作者：一个Java菜鸟 1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1)响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2)机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3)从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1)某业务线对有限的产品进行推广；2)在短时间内有大量重复数据查询请求；3)短
什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。秒杀系统场景特点秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功
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2023-08-11 19:25:45
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# 实现Redis削峰
## 简介
在高并发场景下，为了保护系统的稳定性，我们需要对请求进行限流和削峰处理。Redis作为一个高性能的内存数据库，可以用来实现请求的削峰处理。本文将介绍如何使用Redis实现请求的削峰策略。
## 削峰流程
下面是实现Redis削峰的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设置Redis的限流规则 |
| 2 | 在请求
限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如 何阻止计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比 如在 UGC 社区，用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限 定某行为在规定时间内允许的次数，超过了次数那就是非法行为。对非法行为， 业务必须规定适当的惩处策略。这个限流需求中存在一个
有一个这样的需求： 客户端不间断上报数据到后台服务器，后台服务判断TOP N里面是否包含当前上报的客户端，其中TOP N来源于上报数据值为前N的客户端。即这个top N数据是不断在变化的。 若客户端在TOP N中则可以继续上报，否则停止上报，如果之前属于TOP N，但后面又被移除的要告知客户端停止上报，新加入的要告知继续上报。 方案1：mysql服务端收集客户端上报的数据同步写到mysql的一张表
秒杀业务流程用户点击商品列表页中的商品，进入商品详情页，如果秒杀成功，则跳转订单详情页。瞬间的并发非常大，系统很可能出现问题，瓶颈在数据库（加缓存，异步化来减轻数据库压力，防止直接穿透到数据库）秒杀架构设计理念限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。 削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，所以在抢购一开始会有很高的瞬间峰值。高峰值流量是压垮系统很
一、MQ的意义 主要目的 ：解耦、异步、削峰 解耦：一个业务需要多个模块共同实现，或者一条消息有多个系统需要对应处理，只需要主业务完成以后，发送一条MQ，其余模块消费MQ消息，即可实现业务，降低模块之间的耦合 异步：主业务执行结束后从属业务通过MQ，异步执行，减低业务的响应时间，提高用户体验 削峰：高并发情况下，业务异步处理，提供高峰期业务处理能力，避免系统瘫痪 二、MQ的优点
目录一、Redis 集群形式1. 数据分区方案2. 高可用方式二、Redis-Cluster1. 槽2. 一致性 hash3. 部署 Cluster 一、Redis 集群形式1. 数据分区方案A、客户端分区客户端分区方案的代表为 Redis Sharding，Redis Sharding 是 Redis Cluster 出来之前，业界普遍使用的 Redis 多实例集群方法。Java 的 Redi
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2023-08-12 02:12:23
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一、限流算法分类简单限流算法漏斗限流算法(令牌桶算法)分布式漏斗限流算法(分布式令牌桶算法)二、简单限流算法1. 问题引入系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生 N 次，如何使用 Redis 的数据结构来实现这个限流的功能？2. 解决方案这个限流需求中存在一个滑动时间窗口，想想 zset 数据结构的 score 值，是不是可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这
一、.rabbitmq三大特点：1.异步2.解耦3.削峰：假如现在有一个秒杀活动，秒杀10000件商品，这时抢购的人可能有十万或一百万人，采用rabbitmq就可以设置消息队列中最多放10000条数据，这样只有前一万名用户可以存进Rabbitmq，存进rabbitmq之后，后面的代码就可以一个一个取出数据进行处理。这就叫流量削峰。 二、核心概念1.Message 消息，消息是不具名的，
之前很泛的介绍了消息队列常见的问题，本篇聚焦到 Kafka，记录 Kafka 相关知识：Kafka 是一款分布式发布/订阅消息系统，也就是常说的消息队列。目前市面上绝大多数业务系统使用消息队列的主要原因如下：解耦：当下游系统需要当前系统数据时，无需通过 RPC 或 HTTP 接口的方式传递，直接发送 MQ，下游需要时直接从队列消费即可削峰：对于突发性的流量，通过消息队列将请求先保存在队列，之后从队
一：什么是MQ？MQ是消息队列，主要为了解决传统消息传递上管理困难的问题。MQ有三大优点：异步、削峰、解耦异步：比如淘宝，当下了订单后，系统会走积分系统、物流系统、供货商系统等，如果是串行，那走完一个订单所需要的时间就是走完所有子系统时间总和。当异步时，走完订单系统，不需要知道后续系统的运行情况，还可以继续发送其他信息。削峰：比如经典的双十一期间，电商系统会面临极大的压力，在短时间内，会有极大量的
Kafka概述为什么要使用Kafka削峰：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。 如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列 能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。解耦和扩展性：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。缓冲：有助于控制和优化数据流经过系统的速
秒杀笔记 —— 流量削峰秒杀业务场景，商品是有限的，请求数无论多少，最终获得商品的用户还是有限的。可是在业务的角度讲，能承载越多的人参与当然越好，但是实际下单时，秒杀请求并不是越多越好。因此可以设计一些规则，让并发请求可以延缓，甚至过滤一部分无效请求。为什么要削峰削峰，为什么？峰值有什么坏处？控制成本，保证质量 服务器资源是恒等的，假设满分资源是100分，平时保证系统正常运行使用是80分，可是秒杀
前言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。所以协调好处理流量洪峰和资源利用率，最好的方式就是设计错峰方案进行流量削峰。削峰目的：让服务处理请求更加平缓，节省服务器资源。针对于削峰来说，本质上是延缓用户请求的发送，减少和过滤一些无效请求。
目录?1 概述1.1 综合负荷成本以及电动汽车电池退化损耗成本1.2 削峰填谷的峰谷差最低1.3 负荷波动最低?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、文章讲解?1 概述大量电动汽车投入运营，将对电力系统产生很大影响。电动汽车充放电机产生的谐波将恶化局部电网的电能质量; 同时，电动汽车充放电在时间和空间上具有一定的随机性和间歇性。在非低谷用电期的充电行为将拉高负荷峰值
技术要点：* 掌握秒杀令牌的原理和使用方式* 掌握秒杀大闸的原理和使用方式* 掌握队列泄洪的原理是使用方式缺陷原因：* 秒杀下单接口会被脚本不停的刷* 秒杀验证逻辑和秒杀下单接口强关联，代码冗余度高* 秒杀验证逻辑复杂，对交易系统产生无关联负载秒杀令牌原理：* 秒杀接口需要依靠令牌才能进入* 秒杀的令牌由秒杀活动模块负责生成* 秒杀活动模块对秒杀令牌生产全权处理，逻辑收口* 秒杀下单前需要先获得秒
1.秒杀并发控制设计1.页面设置成静态html2.限流： 鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。3.削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，把瞬间的高流量变成一段时间平稳的流量。 实现削峰的常用的方法有利用缓存和消息中间件等技术。4.异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量， 其实异步处理就是削峰的一种实现方式。ni
作者：一个Java菜鸟 1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1)响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2)机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3)从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1)某业务线对有限的产品进行推广；2)在短时间内有大量重复数据查询请求；3)短时间从redis获取大量数据。1.3、
