秒杀场景简介虽然秒杀已经很普遍了，但是出于文章的完整性，还是简单介绍一下秒杀的业务背景。例如，Iphone的1元秒杀，如果我只放出1台Iphone，我们把它看成一条记录，秒杀开始后，谁先抢到（更新这条记录的锁），谁就算秒杀成功。对数据库来说，秒杀瓶颈在于并发的对同一条记录的多次更新请求，只有一个或者少量请求是成功的，其他请求是以失败或更新不到记录而告终。例如有100台IPHONE参与秒杀，并发来抢
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2023-12-31 21:30:45
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基于redis和MySQL乐观锁实现秒杀优惠券场景，一人一单。MySQL乐观锁改良控制不出现超卖和少卖问题，使用redisson分布式锁在用户维度加锁控制一人一单。源码：://github.com/hanhanhanxu/SeckillTest文中图片看不清的地方可以鼠标右键->在新标签页中打开图片。
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2023-09-22 16:11:18
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# 秒杀场景中的Java开发
## 引言
秒杀是一种常见的电商活动，顾客在特定时间内以极低的价格购买商品。由于参与人数众多，这种场景往往会造成服务器瞬间承受巨大的压力。因此，在Java开发中，设计良好的秒杀系统非常关键。本文将探讨在Java中实现秒杀场景的基本思路和示例代码。
## 秒杀系统的需求
在秒杀活动中，以下是一些基本需求：
1. **高并发处理**：系统需要能够处理大量请求。
原创
2024-10-21 05:46:10
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# Java 秒杀场景实现指南
## 步骤流程
下面是实现 Java 秒杀场景的流程表格：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ------ | ------ | ------ |
| 1 | 初始化商品库存 | `int stock = 1000;` |
| 2 | 接收用户请求 | 无需代码 |
| 3 | 判断库存是否充足 | `if (stock > 0) { // 执行秒杀逻辑
原创
2024-05-06 04:12:44
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# Java秒杀场景设计
在电商领域，秒杀活动是一种非常常见的促销方式。通过限时、限量的特殊促销活动，可以吸引大量用户参与，提高销售量和品牌知名度。然而，秒杀活动需要处理大量的并发请求，保证高并发下系统的稳定性和性能是非常具有挑战性的。本文将介绍如何在Java中设计实现一个秒杀场景系统。
## 秒杀场景设计
### 业务需求
假设我们有一个电商平台，现在要举办一个秒杀活动，商品数量有限，每
原创
2024-03-17 06:20:11
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关于秒杀的场景特点分析秒杀系统的场景特点- 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量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功；- 秒杀业务流程比较简单，一般就是下订单操作； 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（暂未处理）；- 削峰：对
上一篇解决了在高并发秒杀场景下的超卖问题，这一篇主要解决如何利用Sentinel防止服务器雪崩。文章目录一、 商品微服务集成Sentinel1. 引入
原创
2022-09-05 23:10:08
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一、Jmeter压测的学习。1、下载地址：https://archive.apache.org/dist/jmeter/binaries/2、选一个版本下载 3、下载完，解压，运行二、页面缓存1、将页面的html内容，保存在缓存中，下次访问这个页面的时候，先从缓存中判断有没有这个页面的数据。2、静态资源缓存。利用html、js。springboot配置设置。三、索引唯一性为了
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2023-08-09 14:02:51
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本场 Chat 将为您介绍，如何从 0 到 1 搭建一个分布式架构的秒杀系统，如何利用 Redis 的特性发挥它在秒杀系统中的大作用，如何利用消息队列实现请求的异步处理。带您思考实现秒杀系统过程中需要注意的点，以及需要掌握的技巧。架构介绍一个基于 Spring Cloud + Spring Boot 搭建的服务框架。核心支撑组件服务网关 Zuul服务注册发现 Eureka + Ribbon认证授权
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2023-09-14 20:34:31
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由于Mysql在处理并发业务的时候,性能欠佳,尤其是使用到了悲观锁,阻塞形式的悲观锁,如果在用户量少的情况下还可以使用,如果在用户量大的情况下使用,用户体验会非常差,这里介绍Redis中的并发队列使用Redis中由于pop这个出队的操作是原子性的,不论请求有多大,它都是按顺序来的,因此实现秒杀的业务需求会比mysql简单许多。以下是代码解释:商品入队操作PHP
$redis=new Redis()
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2023-08-11 16:05:58
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秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了，不过因为又临近一年一度的双11，而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题，所以还是准备拿出来说说。 秒杀设计要面对的压力和难度有几点：1、怎么保证超高的流量和并发下系统的稳定性？如果峰值的QPS达到几十万，面对巨大的流量的压力系统怎么设计保证不被打崩？2、怎么保证数据最终一致性？比如库存不能超
# 秒杀场景下的Redis库存管理
秒杀活动是电商平台常见的促销方式，但是由于短时间内会有大量用户同时抢购同一商品，很容易导致库存不足或者超卖等问题。为了解决这个问题，我们可以利用Redis作为库存管理工具来进行秒杀活动的库存控制。
## Redis库存管理的优势
1. **高性能**：Redis是一个内存数据库，读写速度非常快，能够支持高并发场景下的库存操作。
2. **原子性操作**：R
原创
2024-06-07 05:57:47
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1，安装redis，根据自己的php版本安装对应的redis扩展（此步骤简单的描述一下） 1.1，安装 php_igbinary.dll，php_redis.dll扩展此处需要注意你的php版本如图： 1.2，php.ini文件新增 extension=php_igbinary.dll;extension=php_redis.dll两处扩展ok此处已经完成第一步redis环境搭建
# Java秒杀场景架构设计
## 引言
随着电商行业的蓬勃发展，秒杀活动成为各大电商平台吸引用户的重要手段之一。然而，秒杀场景下的高并发访问和大量请求处理给系统带来了巨大的挑战。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java编写一个高性能的秒杀系统，并对其架构进行设计。
## 1. 架构设计
秒杀场景下的架构设计需要考虑以下几个关键点：
1. 高并发访问：秒杀活动通常会吸引大量用户参与，对系
原创
2023-10-21 04:58:46
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# Java 使用Redisson解决秒杀场景
在高并发的场景下，如何解决秒杀活动中的超卖问题是一个常见的挑战。Redisson是一个基于Redis的分布式Java对象和服务框架，它提供了一系列的解决方案来处理分布式环境中的并发问题。本文将介绍如何使用Redisson来解决秒杀场景中的超卖问题，并提供相应的代码示例。
## 什么是秒杀场景？
秒杀场景是指在限定时间内，通过抢购商品的方式进行交
原创
2023-08-10 14:03:31
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我们先来看普通的加锁加事务秒杀性能,说明:1.这里的秒杀业务执行一次耗时100毫秒2.电脑配置16g内存 4核8线程 cpu i7 7代,数据库连接池max=20 @RequestMapping("/purchase2")
public ResultJson purchase2( Long productId){
int userId = new Random()
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2023-08-01 17:43:45
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随着项目的上线与稳定运行，有关小程序秒杀系统的工作也算是告一段落了，最近也是抽空整理整理相关资料，留下了这篇文档；分析，在做秒杀系统的设计之初，一直在思考如何去设计这个秒杀系统，使之在现有的技术基础和认知范围内，能够做到最好；同时也能充分的利用公司现有的中间件来完成系统的实现。我们都知道，正常去实现一个WEB端的秒杀系统，前端的处理和后端的处理一样重要；前端一般会做CDN，后端一般会做分布式部署，
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2024-08-28 22:04:27
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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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无论是秒杀还是其他的减库存业务，一个最基本的原则就是不能超卖和少卖。物品的库存都在一个篮子里，要想不超卖，就必须得加锁控制，而对于分布式系统中，使用redis实现分布式锁也不是什么新鲜事物了。但是控制不好，即便使用redis进行分布式锁的话也有可能在高并发的情况下出现问题，比如超卖、redis连接不上等在这里使用原生的Jedis和RedisTemplate分别写了两个简单的示例，模拟300并发下，
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2023-08-24 11:12:20
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# 实现“秒杀场景架构设计 ”教程
## 一、流程概述
为了实现“秒杀场景架构设计 ”，我们可以分为以下几个步骤：
1. 用户进入秒杀页面，查看商品信息；
2. 用户点击秒杀按钮，进行秒杀操作；
3. 系统判断用户是否有资格参与秒杀，若有则进行下一步，若无则提示秒杀失败；
4. 用户成功参与秒杀，生成订单并扣减库存；
5. 返回秒杀结果给用户。
下面我们逐步介绍每个步骤需要做的
原创
2024-02-23 06:49:09
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