背景:做电商网站，经常会有各种秒杀和热门商品，所以高并发的处理一直是电商最重要的事情。这里记录下当初自己是如何处理的!!!设置条件:1、本文设计到的并发处理均是针对纵向，不针对横向扩展，即只设计从PHP层面到数据库层面的处理，不涉及多台服务器，集群、大带宽等的横向设计。2、本文中涉及到的高并发并不是淘宝京东等几百万几千万等的高并发，仅仅只是普通最多上万的并发处理3、本文不对悲观锁乐观锁做设计问题：
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2023-09-01 12:27:23
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如何实现 Java 订单高并发
## 简介
在一个电商平台或者订票系统中，高并发是一个非常常见的问题。当用户量增大时，订单的处理速度需要能够跟上用户的操作速度，以保证用户体验和系统的稳定性。本文将介绍如何使用Java实现订单高并发的解决方案。
## 整体流程
下面是实现Java订单高并发的流程图：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[接收订单请求]
B
原创
2024-01-08 07:19:31
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引子： 高并发是互联网应用的一大特点，也是互联网应用不可避免的一个问题；比如 淘宝双11购物狂欢节，京东618购物促销节，12306春节火车票，促销，秒杀等；解决高并发问题是一个系统工程，需要站在全局高度统筹谋划，从多个角度进行架构设计，在实践中，我们探索、总结和提炼出来了很多应对高并发的方案或者说手段，分别如下：***A.硬件解决方案： 方式一： 单体应用----单体应用也叫集中式应用； 产品或
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2023-09-18 19:36:23
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# Java处理高并发订单
## 概述
本文将介绍如何使用Java处理高并发订单的问题。通过学习本文，你将了解到处理高并发订单的整个流程，并掌握每一步需要做的事情和相应的代码实现。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A[接收订单请求] --> B[验证订单]
B --> C[生成订单]
C --> D[处理库存]
D --> E[生成
原创
2023-11-22 15:32:12
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本文Java高并发的内容将从三个阶段记录，参考资料【Java并发编程详解】：多线程基础Java内存模型（高并发设计模式）Java并发包JUCJava并发包源码AQS线程通信线程通信与网络间的通信不一样，线程通信又称进程内通信，多个线程实现互斥访问共享资源时会互相发送信号或等待信号。wait和notify我们都知道wait是等待的意思，notify是通知、通告的意思。但是wait和notify并不是
# Redission订单高并发实现教程
## 1. 简介
在面对高并发场景下，使用Redission可以有效地实现订单的高并发处理。本教程将介绍Redission的使用流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 流程
下面是实现"Redission订单高并发"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入Redission库 |
| 2 |
原创
2023-09-07 20:38:58
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# Java订单功能实现高并发
在现代电子商务领域，订单功能是一个非常重要的模块。随着用户数量和交易量的增加，实现高并发成为了许多企业所面临的挑战。本文将介绍如何使用Java实现高并发的订单功能，并提供相应的代码示例。
## 系统设计
在设计高并发的订单功能时，需要考虑以下几个方面：
1. 数据库设计：选择合适的数据库来存储订单数据，并进行适当的索引和分库分表操作，以提高读写性能。
2.
原创
2023-09-22 08:03:44
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文章目录一、缓存方案1.1 引入缓存二、实战-获取商品详情信息（zk分布式锁+本地缓存+Redis）2.1 现在有什么问题了？问题一：数据压缩问题二：并发带来的多次访问数据库问题2.2 加入分布式锁:2.2.1 Redis实现分布式锁优化后代码2.2.2 ZK分布式锁实现引入本地缓存LocalCache （解决Redis网络IO问题）优化后的代码2.3 ZK分布式锁原理2.4 如何保证数据一致性
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2024-10-18 10:54:56
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目录扣减库存需要注意的点方案一： 纯mysql扣减实现原理实现优点缺点MYSQL架构升级读写分离再次升级代码实现：方案二：缓存实现扣减方案三：数据库+缓存顺序写的架构扣减流程总结扣减库存的操作节点下单减库存付款减库存预扣减库存防范恶意用户小结 高并发场景下，商品展示页上面的信息，除了库存的其他信息属于静态数据，静态数据是可以缓存的。动态数据只有库存。 电商项目对并发数据处理要求较高。 扣减库
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2023-08-29 10:05:51
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1、并发程序设计模式：1）、Future-Callable模式：FutureTask类实现了Runnable接口，可以作为单独的线程运行，其Run方法中通过Sync内部类调用Callable接口，并维护Callable接口的返回值。当调用FutureTask.get()的时候将返回Callable接口的返回对象。Callable接口是用户自定义的实现，通过实现Callable接口的call()方法
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2024-06-24 05:49:59
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一，常见的下单途径Web网站下单手机Wap下单打电话到呼叫中心下单(少见)如果采用常见的单数据库来存储的话，随着订单量的增加，单库的写压力增大，造成数据库服务器性能降低，一般会采用分库来缓解数据库服务器的压力，分库就分成不同的几个订单数据库，Web来源订单，存入Web订单库；手机Wap来源，存入Wap订单库等。最后再将这几种类型的数据库同步到订单主库中。在同步到订单主库的时候，首先电商网站一般用订
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2023-11-14 10:29:39
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1：什么是高并发？什么是高并发，比如从网上下载一个电影，全国有很多人同时在下载这个电影。比如某个淘宝店铺，有很多店员，某个用户买了这个店铺的商品，多个店员同时去处理这个订单。从程序的角度来讲，高并发，就是很多人同时访问同一段程序代码，同一个网页，同一个web服务器，同一个数据库，数据表。2：高并发会引起那些问题？还是上面的例子，多个人同时去下载一个服务器上的电影，如果服务器不够好，是不是容易挂掉？
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2024-05-20 11:29:09
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1：商品列表 2：商品详情判断是否可以开始秒杀，要考虑校验活动的商品id和商品秒杀时间是否有效
商品详情判断是否可以开始秒杀，
未开始不显示秒杀按钮显示倒计时，
开始显示秒杀按钮，同时会显示验证码输入框以及验证码图片
（会通过userid和productid作为key验证码结果作为value存储在redis中），
当点击秒杀按钮的时候会首先判断验证码是否正确，如果正确会返回一个加密的秒杀地址（通
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2024-04-23 14:20:21
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“上一篇文章我们聊了聊Redisson这个开源框架对Redis分布式锁的实现原理，如果有不了解的兄弟可以看一下：《拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁实现原理》。今天就给大家聊一个有意思的话题：每秒上千订单场景下，如何对分布式锁的并发能力进行优化？背景引入首先，我们一起来看看这个问题的背景？前段时间有个朋友在外面面试，然后有一天找我聊说：有一个国内不错的电商公司，面试官给他出了一个场景题：假如
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2024-06-13 06:14:37
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高并发分布式系统中生成全局唯一订单号 我了解的方案如下……………………………………………………………………1、 使用数据库自增Id优势：编码简单，无需考虑记录唯一标识的问题。缺陷：1) 在大表做水平分表时，就不能使用自增Id，因为Insert的记录插入到哪个分表依分表规则
## java spring boot 高并发订单结算的复盘记录
在构建高并发的订单结算系统时，我们面临的主要挑战是如何在繁忙时段处理大量订单请求，同时确保数据一致性和系统的高可用性。本文将以一系列的模块化结构来记录这个过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和多协议对比。
### 协议背景
为了理解高并发订单结算的背景，我们可以借用**四象限图**来展示当前协议的层级结
# Java实现高并发订单系统
随着电子商务的快速发展，订单系统成为了电商平台中至关重要的一环。一个高效、高并发的订单系统可以有效提升用户体验，提高交易效率，从而为电商平台带来更多的收益。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现一个高并发订单系统，并通过代码示例展示实现过程。
## 需求分析
在设计高并发订单系统之前，首先需要对需求进行分析。一个典型的订单系统通常包括以下功能：
1. 下单
原创
2024-04-14 03:59:15
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说明前天分享了一篇关于阿里的“Java常见疑惑和陷阱”的文章，有人说这个很早就有了，可能我才注意到，看完之后发现内容非常不错，有几个我也是需要停顿下想想。题目我个人一直认为： 网络、并发相关的知识，相对其他一些编程知识点更难一些，主要是不好调试并且涉及内容太多 ！所以今天就取一篇并发相关的内容分享下，我相信大家认真看完会有收获的。大家可以先看看这个问题，看看这个是否有问题呢？ 那里有问题呢？如果你
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2024-10-24 10:08:17
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# 如何实现Java中Redis高并发抢订单
## 一、流程概述
在高并发的场景中，使用Redis作为缓存，可以有效提高系统的性能。下面是抢订单的流程：
```mermaid
journey
title 抢订单流程
section 初始化
开发者 -> 小白: 介绍Redis高并发抢订单流程
section 抢单
小白 -> Redis
原创
2024-07-06 05:34:22
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【高并发概述】1.怎么理解高并发？所谓高并发指的是：在同时或极短时间内，有大量的请求到达服务端，每个请求都需要服务端耗费资源进行处理，并做出相应的反馈。2.从服务端视角看高并发服务端处理请求需要耗费服务端的资源，比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等， 由于服务端资源是有限的，那么服务端能同时处理的请求也是有限的。 高并发问题的本质就是：资源的有限性。3.
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2023-08-23 16:42:02
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