秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本次主要讨论阿里云云数据库Redis缓存设计高并发的秒杀系统。秒杀的特征秒杀活动对稀缺或者特价的商品进行定时，定量售卖，吸引成大量的消费者进行抢购，但又只有少部分消费者可以下单成功
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2023-09-24 17:07:40
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1.前言很多人以为，有了redis缓存，就可以支持对高并发的业务场景了。其实做复杂的缓存，如支撑电商复杂的场景下的高并发的缓存，遇到的问题是非常非常之多，绝对不是说简单的访问一下redis就可以了。2.介绍时效性要求高的，如商品价格/库存等，采取相关的服务系统每次发生了变更的时候，直接采取数据库和redis缓存双写的方案，这样缓存的时效性最高。时效性要求不高的数据，如商品的基本信息（名称、颜色、版
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2024-05-15 09:22:57
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随着业务的高速发展, 产品的UV/PV 已经有了数量级的提升，作为访问量的聚集地之一的商品详情页逐步的感受到了压力，特别是活动和大促期间，这样的感觉越发明显。所以除了服务化改造本身，今年我们的重点改造目标之一，就是提升商品详情页的性能和体验。被动式缓存先行为了尽快解决页面访问的性能问题，第一步往往会选用最快最有效的方式，我们也不例外，所以在第一个版本中，我们的改造方案如下：商品详情页的所有数据
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2024-06-26 13:44:29
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# 电商商品列表 Redis 缓存设计指南
在电商平台中，商品列表是一个核心功能，其性能直接影响到用户体验和业务效率。使用 Redis 缓存可以大大提高系统的性能和响应速度。本文将介绍如何实现电商商品列表的 Redis 缓存设计，具体步骤和代码示例都将一一呈现。
## 设计流程
在实现 Redis 缓存的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
目录1. 什么是缓存?1.1 为什么要使用缓存1.2 如何使用缓存2. 添加商户缓存2.1 、缓存模型和思路2.2、代码如下3. 缓存更新策略3.1 、数据库缓存不一致解决方案：3.2 、数据库和缓存不一致采用什么方案4. 实现商铺和缓存与数据库双写一致5. 缓存穿透问题的解决思路6. 编码解决商品查询的缓存穿透问题：7. 缓存雪崩问题及解决思路8. 缓存击穿问题及解决思路9. 利用互斥锁解决缓存
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2024-09-30 10:28:49
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购物车是电商APP的一个关键功能点，一般购物车包含 3～4 个页面，分别是：1.购物车的商品列表页
2.商品下单页
3.订单付款页面
4.订单付款成功页面由于现有购物车逻辑相对混乱，这里重新整理一下商品下单页的业务流程设计1.生成订单这里在业务层面把订单的生命周期划分为4个阶段，分别是：订单的初始阶段订单的完备阶段订单的支付阶段订单的服务阶段1.1 订单的初始阶段订单的初始阶段是在 购物车商品列表
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2023-12-02 09:19:50
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背景秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。本文讨论云数据库 Redis 版缓存设计高并发的秒杀系统。秒杀的特征秒杀活动对稀缺或者特价的商品进行定时定量售卖，吸引成大量的消费者进行抢购，但又只有少部分消费者可以下单成功。因
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2024-07-13 06:56:29
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电商平台的架构一般包括：客户自建应用、安全与监控、存储、弹性计算、分布式服务和后台数据库等模块大致分布如下图：上图是基于 Mysql 的架构设计上图是基于 SQL Server 的架构设计 一、客户自建应用客户自建应用一般包括客户管理中心、商品管理中心、营销管理中心、订单管理中心、积分管理中心、店铺管理中心等管理应用，除此之外还包括支付、客服、财务等简单来讲，就是整个电商系统
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2023-09-14 23:01:08
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# 分页缓存设计方案（使用Redis）
在现代应用中，尤其是涉及大量数据展示的场景，分页是不可或缺的功能。然而，如何高效地处理分页数据成为我们面临的一个重要问题。使用Redis作为缓存可以显著提升性能，减少数据库的压力。本文将介绍一种基于Redis的分页缓存设计方案，并附带示例代码。
## 问题背景
在没有缓存的情况下，每次请求都会去数据库中查询分页数据，这样对于查询频繁的数据会造成很大的负
原创
2024-10-14 03:57:30
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缓存更新策略策略一致性维护成本LRU、LRF、FIFO最差低超时剔除较差较低主动更新强高低一致性业务：最大内存和淘汰策略的方式，maxmemory-policy高一致性业务：超时剔除和主动更新缓存穿透解决缓存穿透适用场景维护成本缓存空对象数据命中不高，数据频繁变化实时性高代码维护简单，需要过多的缓存空间，数据不一致布隆过滤器数据命中不高、数据相对固定、实时性低代码维护复杂，缓存占用空间小缓存空对象
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2024-05-30 19:28:04
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缓存设计可谓老生常谈了，早些时候都是采用memcache，现在大家更多倾向使用redis，除了知晓常用的数据存储类型，结合业务场景有针对性选择，好像其他也没有什么大的难点。工程中引入Redis Client二方包，初始化一个Bean实例RedisTemplate ，一切搞定，so easy。如果是几十、几百并发的业务场景，缓存设计可能并不需要考虑那么多，但如果是亿级的系统呢？
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2023-08-27 10:31:43
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豆瓣项目中 收藏按钮 当用户点击收藏按钮 他会判断用户当前状态 这里状态分为 登陆 和 没有登陆状态没登陆状态：他会调用登陆界面（这里必须是登陆界面已经设计好）让用户登陆 用户登陆后自动判断是否已经收藏 #pragma mark 收藏按钮
- (void)addButtonItem
{
//收藏按钮
UIBarButtonItem * rightButtonItem = [[U
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2024-09-28 21:58:38
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原创
2024-04-03 16:36:39
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课程融合之电商购物平台，将之前所学的知识都融合起来运用，是我目前做过最复杂的项目，不出意外会长期更新 文章目录 前言实验内容：根据电商购物平台项目需求说明书的要求，抽象出电商购物平台中商品类目类和商品类，并用数组模拟商品数据库，完成商品信息录入，修改，查询等功能。一、类图二、实验过程1.创建onlineshop project2.创建onlineshop包3.创建entity包3.1 创建cete
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2023-07-01 17:46:35
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前段时间，在和朋友讨论和研究缓存的使用，一直对缓存的使用搞的不太清楚，所以这次把和朋友讨论过缓存系统的设计的相关问题总结总结。
对于一个电商系统，缓存是重要组成部分，提升系统性能的主要方式之一就是缓存。它可以挡掉大部分的数据库访问的冲击，如果没有它，系统很可能会因为数据库不可用导致整个系统崩溃。
但是缓存带来了另外一些棘手的问题： 数据的一致性和实时性。
例如，数据库中的数据状
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2016-09-21 17:35:00
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商品批量导入、导出、批量编辑是指可以对全部或指定的部分商品进行一次性批量上传、批量编辑，此方法可以大大方便用户对商品的处理，还可以为商品 添加远程图片。可以节约用户的商品处理时间，缩短整店的设置周期。此操作过程一般是通过CSV文件来进行的，CSV文件可以通过Excel等软件打开和编 辑。如果您已经能够熟练的添加复杂商品了，可以用此方式。如果您还是初入门，建议您先不必如此操作，可先掌握简单的商品添加
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2024-08-14 18:59:19
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一、多级缓存架构二、缓存设计2.1 缓存穿透缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询， 失去了缓存保护后端存储的意义。 造成缓存穿透的基本原因有两个： 第一， 自身业务代码或者数据出现问题。 第二， 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。解决方案缓存空对象空
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2023-05-30 15:47:56
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我们的系统引入redis之后虽然会带来很多收益，但是同时也会增加很多负担，所以这就需要我们对缓存根据需求进行一定的设计。缓存引入带来的收益：1.加速读写2.降低后端负载成本1.一个窗口期内的数据不一致2.代码有维护成本3运维成本下面就几个方面来说明缓存的设计-----------------------------------------------------------------------
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2023-08-10 17:16:11
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# 实现Java电商优惠券到期设计方案
## 一、流程概述
为了实现Java电商优惠券到期设计方案，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建优惠券类 |
| 2 | 设计优惠券到期策略 |
| 3 | 实现优惠券到期处理逻辑 |
| 4 | 测试优惠券到期功能 |
## 二、具体步骤与代码示例
### 1. 创建优惠券类
首先，我
原创
2024-06-19 05:03:00
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需求1.实现任意数据行的可以设计不同的延迟周期进行刷新或者同步任务2.最热的2000个商品缓存自动延迟调度加入调度列表/**
* 将需要主动更新的的数据加入自动调度列表
* @param conn
* @param row_id
* @param delay
*/
public static void scheduleRowCache(J
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2023-05-25 16:02:20
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