## 1. 问题描述
我们需要解决一个具体的问题：如何实现一个高并发的商品秒杀系统。在该系统中，有大量的用户同时参与商品的秒杀活动，而商品的数量有限，因此需要保证系统能够在高并发的情况下安全地处理用户的秒杀请求，避免出现超卖或者重复购买等问题。
## 2. 解决方案
为了实现高并发的秒杀系统，我们可以采用以下几个关键技术点：
### 2.1 数据库设计
首先，我们需要设计一个高效的数据库
原创
2023-09-12 05:05:49
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面试官问：如何设计一个高并发系统？说实话，如果面试官问你这个题目，那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥？因为你没看到现在很多公司招聘的 JD 里都是说啥有高并发经验者优先。如果你确实有真才实学，在互联网公司里干过高并发系统，那你确实拿 offer 基本如探囊取物，没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你，否则他就是蠢。假设你在某知名电商公司干过高并发系统，用户上亿，一天流量几十亿，高峰期并发量上万，甚至
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2024-06-16 13:01:58
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高并发是由于移动APP或网站PV（page view）即页面浏览量或点击量大，单台服务器无法承载大量访问所带来的压力，因此会采用服务器集群技术，用N台服务器进行分流，对于每次访问采取负载均衡策略，被分配到不同的服务器来处理请求。负载均衡种类一种是通过硬件来实现，常见硬件有F5，NetScaler、Radware和Array等商用的负载均衡器，但是它们是比较昂贵，成本比较高。另一种是通过软件来实现，
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2023-10-04 15:09:31
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Java实现百万级并发，需要注意的，三大核心问题，你知道吗？并发编程并不是一项孤立存在的技术，也不是脱离现实生活场景而提出的一项技术。
相反，实现百万级并发编是一项综合性的技术，同时，它与现实生活中 的场景有着紧密的联系。
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2023-07-19 08:19:53
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1.并发编程概念及问题上下文切换：任务从保存到再加载的过程就是一次从上下文的切换串行与并发的耗时比较：当并发执行超过百万次时，速度比串行慢，因为线程有创建和上下文切换的开销上下文切换次数和时长：每一秒切换1000多次1.1如何减少上下文切换方法有无锁并发编程、CAS算法、使用最少线程、使用协程无锁并发编程：最直接的方法就是避免使用锁，如将数据的ID按照Hash算法取模分段，不同的线程处理不同段的数
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2023-09-22 14:07:30
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关于服务器百万并发的一些整理1 初始架构图2 反向代理2.1 反向代理概念2.2 正向代理2.2.1 正向代理介绍2.2.2 关于代理总结2.3 Nginx2.3.1 Nginx服务器介绍2.3.2 Nginx安装使用2.3.3 Nginx命令2.3.4 Nginx反向代理原理2.3.5 编辑hosts文件2.3.6 修改HOSTS文件2.4 实现域名代理2.4.1 需求说明2.4.2 配置ng
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2023-08-29 23:49:34
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作者：莫那鲁道 当前的大部分 Java web 容器基于 Bio 线程模型，例如常见的 Tomcat ，默认 200 线程，即 200 连接。由此带来的问题是，如果想提高并发，或者提高资源利用率，就得加大线程数。如下图： 于是出现了类 Netty 的 Reactor 线程模型。同时，Java 官方也设计了 Servlet 3 异步 API，可以通过返回类 Feature 的方式，实现异
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2023-08-11 22:00:23
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目录(1)大部分人对Java并发仍停留在理论阶段(2)中间件系统的内核机制：双缓冲机制(3)百万并发的技术挑战(4)内存数据写入的锁机制以及串行化问题(5)内存缓冲分片机制 + 分段加锁机制(6)缓冲区写满时的双缓冲交换(7)且慢！刷写磁盘不是会导致锁持有时间过长吗？(8)内存 + 磁盘并行写机制(9)为什么必须要用双缓冲机制？(10)总结“ 这篇文章，给大家聊聊一个百万级并发的中间件系统的内核代
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2023-08-21 09:27:44
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在 Elasticsearch 中，partial update（部分更新）是一种只修改文档中特定字段值的高效更新方法，而不是替换整个文档。这种方法可以减少网络传输量、减少写放大，并且在并发更新场景下有助于减少冲突。下面详细阐述 partial update 的原理和使用方法。原理乐观锁与版本控制Elasticsearch 使用乐观锁（Optimistic Locking）机制来处理并发更新。每个
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2024-10-10 11:26:09
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Java实现百万级并发，需要注意的，三大核心问题，你知道吗？并发编程并不是一项孤立存在的技术，也不是脱离现实生活场景而提出的一项技术。相反，实现百万级并发编是一项综合性的技术，同时，它与现实生活中 的场景有着紧密的联系。搞懂并发编程有三大核心问题分工问题同步问题互斥问题本文就对这三大核心问题进行简单的介绍1、分工问题关于分工，比较官方的解释是：一个比较大的任务被拆分成多个大小合适的任务，这些大小合
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2024-02-28 08:35:30
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难题与方案1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题：对于每天上亿流量，拥有上亿页面的大型电商网站来说，能够支撑高并发访问，同时能够秒级让最新模板生效的商品详情页系统的架构是如何设计的? 解决方案：异步多级缓存架构+nginx本地化缓存+动态模板渲染的架构 2、redis企业级集群架构 面临难题：如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份
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2024-08-07 08:29:06
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Java实现百万级并发，需要注意的，三大核心问题，你知道吗？并发编程并不是一项孤立存在的技术，也不是脱离现实生活场景而提出的一项技术。相反，实现百万级并发编是一项综合性的技术，同时，它与现实生活中 的场景有着紧密的联系。搞懂并发编程有三大核心问题分工问题同步问题互斥问题本文就对这三大核心问题进行简单的介绍1、分工问题关于分工，比较官方的解释是：一个比较大的任务被拆分成多个大小合适的任务，这些大小合
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2024-05-14 19:23:32
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第1章 课程导学与准备工作本章主要介绍为何要学习WebRTC流媒体服务器开发，以及本门课能为我们带来哪些收获。之后会为大家介绍本课程内容具体安排，最后给出如何学好这门课程的一些学习建议。希望大家都能通过这门课程，学有所成，学有所归。第2章 C++语言基础回顾【已掌握，可略过】为了便于大家更好的学习流媒体服务器的开发，本章将带大家对WebRTC服务器开发中用到的C++基础知识进行回顾梳理，如类的定义
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2023-09-12 09:21:56
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最近看了一篇文章，用go处理每分钟达百万条的数据请求 这里作者为处理高峰期高并发的数据请求，用了3个版本的处理方式，下面是自己的一些理解： 第一种方式很简单，就是用go的协程处理请求，来一条请求开一个协程处理，由于每个请求是一个数据上传任务，有一定的耗时和资源消耗，当高峰期请求突然增多达到每分钟百万条的时候，不可避免的造成了携程爆炸，系统崩溃。 &nb
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2024-03-04 21:40:36
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# Python百万级并发实现流程
## 步骤表格
```mermaid
journey
title Python百万级并发实现步骤
section 创建并发任务
1. 定义并发任务函数
2. 创建并发任务池
section 执行并发任务
3. 提交并发任务
4. 等待所有任务完成
```
## 具体步骤及
原创
2024-05-10 06:45:17
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首先我们要了解高并发系统设计的三大目标：高性能、高可用、可扩展高并发，是指运用设计手段让系统能够处理更多的用户并发请求，也就是承担更大的流量。它是一切架构设计的背景和前提，脱离了它去谈性能和可用性是没有意义的。很显然嘛，你在每秒一次请求和每秒一万次请求，两种不同的场景下，分别做到毫秒级响应时间和五个九（99.999%）的可用性，无论是设计难度还是方案的复杂度，都不是一个级别的。而性能和可用性，是我
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2024-01-23 21:54:27
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增加并发量的1、是在系统架构级别，而不是业务可以处理的事情。 在增加并发方面，启用通常通过使用数据库集群、应用程序集群和负载平衡来增强。当2、有一个错误时，在大量用户访问您的程序时，它取决于您正在做什么错误，例如，如果这是严重的，当您转移钱时，您将向其他人转移更多的钱，那么您将不得不终止服务或禁用它以防止更多的用户问题。 如果正常的bug，可以事后处理，或者立即处理，通过热升级的方式部署到生产。百
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2023-11-03 09:04:02
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1 初始架构图
在一般的传统架构中，包括反向代理实现负载均衡，搭建缓存服务器实现减少数据库访问压力，实现数据库的读写分离和搭建主从关系实现数据库的高可用，通过如上图的搭建下的项目系统，基本实现了处理高并发的框架，下面来一个一个介绍一下。
2 反向代理
2.1 反向代理概念
反向代理服务器位于用户与目标服务器之间，但是对于用户而言，反向代理服务器就相当于目标服务器，即用户直接访问反向代理服务器
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2021-07-05 15:55:59
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# Java 实现百万并发接口的科普
在当今互联网时代，处理高并发请求已经成为了应用程序性能的重要考量之一。当我们提到“百万并发”时，很自然地会想起如何设计一个能够高效处理这种数量级请求的系统。本文将探讨如何用 Java 实现一个百万并发的接口，并以代码示例加深理解，还将通过图示帮助读者更好地把握这些概念。
## 1. 并发的基础知识
**并发处理**是指系统在同一时间段能够处理多个请求。J
原创
2024-09-08 06:08:56
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1.水平触发 ：buffer里面只要有数据就会一直触发。如果接收的数据比较大， recv函数一次接受不了，就会分几次接收数据。2.边沿触发 ： buffer里面从没数据到有数据会触发一次。如果接受的数据比较大，recv函数也只会接收一次。 网络io测四个方面：1.网络连接超过100w，（没有直接说并发量的说法，结合连接数说）2.每个业务qps （结合业务）3.断开连接&nbs
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2023-07-22 01:26:41
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