摘要： 我们的秒杀是基于纯redis的秒杀，库存和商品都是放到redis中，然后库存使用redisson和信号量来保证原子性，用户发起秒杀请求，直接走redis进行秒杀商品，如果符合资格，就预扣减库存，并生成预创订单写入redis，然后将单号返回，然后获取一个防重token并查询商品详情，进入商品详情页，用户带着订单号点击确认
# Java秒杀项目实现指南
## 1. 项目概述
在这个项目中，我们将实现一个简单的Java秒杀系统，允许用户在特定的时间段内以优惠价格购买特定商品。整个流程包括用户登录、商品展示、秒杀活动、订单生成等步骤。
## 2. 项目流程
下面是整个项目的流程图：
```mermaid
pie
title 项目流程
"用户登录" : 10
"商品展示" : 30
原创
2023-08-30 13:22:39
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在开始总结之前，先记录一个刚看到的博客，编程规约。该博客记录了一些java开发上的规范，可以在编码的时候引入这些规范。无论流行框架一直怎么改变，web开发中的三层架构一直属于理论的基础存在。表现层 -> 业务层 -> 持久层箭头所指的方向就是层之间调用的方向，在SSM框架中，利用springmvc来实现表现层，利用spring来实现业务层，用mybatis来实现持久层。简单来说，一个w
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2024-05-21 06:25:52
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前言 首先，要明确一点，高并发场景下系统的瓶颈出现在哪里，其实主要就是数据库，那么就要想办法为数据库做层层防护，减轻数据库的压力。一、简单图示我用一个比较简单直观的图来表达大概的处理思路二、生产环境中秒杀抢购的解决方案 1、前端 主要是为了防止重复点击提交 类似于斗鱼等直播平台抢礼物的场景，你几乎每次在最后一秒点击的时候都会弹出比较复杂的图形验证码，感官上好像是耽误了你一两秒的时间，实际上这种
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2023-12-26 12:17:42
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晚上听了架构师之路沈剑老师的一场关于秒杀业务的直播分享，总结了一下，分享一下给大家。秒杀业务最大的业务特点，短时间内，高并发，大量读请求，大量的写请求。如果不经任何优化，直接将全部读写请求打到数据库层，数据库层由于锁冲突，特别是热点数据行锁冲突，很容易造成死锁，降低数据库执行效率。而且流量很大的情况，很容易将会把数据库压死。数据库层若挂了，如果再次启动，很可能又会被大流量再次压垮。从系统的角度来看
三、HashMap底层实现原理（基于JDK1.8） 面试中，你是否也曾被问过以下问题呢： 你知道HashMap的数据结构吗？HashMap是如何实现存储的？底层采用了什么算法？为什么采用这种算法？如何对HashMap进行优化？如果HashMap的大小超过了负载因子定义的容量，怎么办？等等。 有
一.思路 将秒杀商品的信息存入redis中，减少对数据库在瞬发时的压力，读取商品信息及减少库存时运用缓存，当库存为0时再同步到数据库，产生的订单也是先存入缓存中，当用户支付成功后再存入数据库当中。二.代码实现public void getSecKill() {
HashMap<Long,Production> linkedHashMap=secKillMapper.ge
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2023-08-10 10:47:20
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秒杀系统项目的设计：项目使用了spring-boot集成了Mybatis，使用Druid配置mysql数据库的连接信息。4个优化：
优化1：使用Redis做页面缓存+对象缓存优化2：Redis预减库存 + 内存标记减少Redis访问 + RabbitMQ队列缓冲，异步下单优化3：关于多线程下超卖问题解决优化4：页面静态化4个封装
封装1：Redis通用缓存Key类封装设计封装2：分布式Sess
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2023-10-09 21:55:41
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# Java秒杀项目架构解析
随着电商行业的高速发展，秒杀活动成为了商家吸引顾客、提升销量的重要手段。然而，秒杀活动的实现涉及到高并发处理和数据一致性等问题。本文将通过一个简化的Java秒杀项目架构进行介绍，并通过代码示例加以说明。
## 项目架构概述
秒杀项目通常由以下几个核心模块组成：
1. **用户模块**：用户注册、登录等功能。
2. **商品模块**：商品信息的管理。
3. **
原创
2024-09-13 07:26:07
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# Java 秒杀项目实现指南
在电商平台中，秒杀是一项很受欢迎的促销活动。在这一活动中，用户在特定的时间内抢购特定商品，订单量通常在短时间内激增。我们来详细讲解如何实现一个“Java 秒杀项目”的流水功能。
## 项目流程
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|------|-------------------------------
原创
2024-10-21 04:11:45
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随着电商等业务场景的迅猛发展，秒杀（flash sale）机制作为一种极具吸引力的促销手段，逐渐成为了众多企业的关注焦点。秒杀活动在短时间内吸引大量用户参与，带来的高并发请求往往会导致系统过载或崩溃，从而影响用户体验。因此，开发一个高效、可靠的秒杀系统对于企业的成功至关重要。本文将通过复盘记录的方式，系统阐述如何解决“秒杀开源Java项目”中的关键技术问题与挑战。
## 背景定位
在开展秒杀活
1. Java 堆空间**发生频率：**5颗星造成原因无法在 Java 堆中分配对象吞吐量增加应用程序无意中保存了对象引用，对象无法被 GC 回收应用程序过度使用 finalizer。finalizer 对象不能被 GC 立刻回收。finalizer 由结束队列服务的守护线程调用，有时 finalizer 线程的处理能力无法跟上结束队列的增长解决方案单位对应：GB -> G, g；MB -&
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2023-11-13 06:28:36
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秒杀商城项目总结1.多模块项目的搭建 先创建父工程，再在父工程中创建子模块 主要流程：在父工程的pom文件中声明子模块，在子模块的pom文件中声明父工程，然后子模块间相互依赖2.数据库设计本项目共4张表：商品表，秒杀项目表，订单表，用户表 其中订单表设有字段product_id, seckill_id, user_id用以关联其他3张表3.MyBatis逆向工程加入MyBatis逆向工程插件依赖添
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2023-11-01 19:33:17
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Java 秒杀系统方案优化这几天一直在看这方面的视频教程，今天总算是结束了，秒杀大体流程是很清楚的，但是一落到细节还是挺懵的，总结一下学到的知识点吧，写的不好，还请见谅哈 ⊙ω⊙一. 表结构的设计：订单表 商品表 秒杀订单表 秒杀商品表1. 为什么要这么设计？原因：假如没有下面这两张秒杀表的存在（自然，就需要向上面两张表中添加关于秒杀的字段），这次我们仅仅是做了一个秒杀的业务，如果以后我们需要扩展
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2023-08-10 10:47:49
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在电商中经常会遇到秒杀/限时抢购等一系列高并发的应用场景.整理一下秒杀/抢购的设计全过程1.架构思路问题1:在高并发下,数据库的性能下降很大,mysql下降的特别严重,而且io操作会消耗大量的资源.这个时候我们选择使用基于内存的redis,redis的密集io.问题2:秒杀/限购系统是一个集群系统,在硬件不提升的情况下,使用nginx做负载均衡2.实现的难点超买超卖的解决订单持久化,多线程将订单写
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2023-08-10 10:48:36
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1、秒杀流程 1、首先前端商品界面显示秒杀倒计时，秒杀开始，显示秒杀按钮。输入验证码。2、用户在商品详情面点击按钮后验证码和用户id校验。验证商品id和秒杀唯一标志是否合法（避免暴露秒杀地址）判断秒杀时间（判断秒杀开始和结束时间）判断商品是否抢光。redis中的库存>0 ? 判断用户是否已经秒杀过该商品
（判断redis中的key是否存在，用户秒杀后会在redis中
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2023-12-11 13:33:55
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一位ID是jackson1225的网友在javaeye询问了一个大型Web系统的架构和部署选型问题，希望能提高现有的基于Java的Web应用的服务能力。由于架构模式和部署调优一直是Java社区的热门话题，这个问题引发了很多热心网友的讨论，其中一些意见对其它大型Web项目也有很好的指导意义。在讨论之初jackson1225这样描述了当前的应用的架构和部署方案：
[plain] 
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2023-09-05 15:29:29
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秒杀系统项目的设计： 首先讲一下使用到的技术，这个实战项目使用了spring-boot集成了Mybatis，使用Druid配置mysql数据库的连接信息。 3个优化： 优化1：使用Redis做页面缓存+对象缓存 优化2：Redis预减库存 + 内存标记减少Redis访问 + RabbitMQ队列缓冲 ...
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2021-09-06 16:47:00
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Java高并发秒杀APi之业务分析与DAO层代码编写具体可以参考githubMaven创建项目seckillmvn archetype:generate -DgroupId=cn.codingxiaxw.seckill -DartifactId=seckill -Dpackage=cn.codingxiaxw.seckill -Dversion=1.0-SNAPSHOT -DarchetypeAr
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2024-04-10 17:57:10
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大家好，我是方圆 重中之重！秒杀接口优化 目录1. 秒杀接口优化思路2. 清晰框图解析3. 代码中我们如何实现3.1 库存预加载到Redis中3.2 开始秒杀，预减库存3.3 加入消息队列中（Direct Exchange）3.4 消息发送过程3.5 消息出队处理3.5.1 秒杀方法3.6 与前端进行交互的秒杀结果3.6.1 getMiaoshaResult方法 1. 秒杀接口优化思路重点我们是要
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2023-08-19 21:14:00
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