# 使用MySQL实现秒杀系统
秒杀系统是一种常见的电商系统，通常用于在特定时间内以低价销售商品。为了防止超卖和确保数据的一致性，我们需要实现高效的数据库管理与并发处理。在这篇文章中，我们将构建一个简单的秒杀系统，并详细讲解每一步的实现过程。
## 任务流程
我们可以把秒杀系统的实施过程大致分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 06:39:42
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由之前的文章，我们可以看到数据库为保证数据持久化，需要落盘，而该操作将会成为秒杀系统的瓶颈所在。那在数据库层面如何进行优化呢，可以分为以下几点来考虑：库存拆分将同一个商品的库存记录拆分为多行甚至多个表，降低并发冲突。举一个简单的例子：对业务请求中的userId计算hash取模后确定查询哪个库那张表的哪行记录，然后在做库存更新操作。这样能够在业务层极大的降低并发冲突，不需要数据库做相关优化，是成本较
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2024-08-09 21:38:39
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前言如果你使用过mysql数据库，对它的存储引擎：innodb，一定不会感到陌生。众所周知，在mysql5以前，默认的存储引擎是：myslam。但mysql5之后，默认的存储引擎已经变成了：innodb，它是我们建表的首选存储引擎。那么，问题来了：innodb底层是如何存储数据的？表中有哪些隐藏列？用户记录之间是如何关联起来的？如果你想知道上面三个问题的答案，那么，请继续往下面看。本文主要包含如下
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2023-08-31 16:09:46
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使用MySQL实现秒杀的关键是要解决高并发的问题。在秒杀活动中，可能会有大量的用户同时请求购买同一件商品，这就需要我们使用合适的方案来保证系统的稳定性和性能。
## 1. 数据库设计
首先，我们需要设计一个商品表来保存秒杀商品的信息。可以包含以下字段：
- 商品ID
- 商品名称
- 商品库存
- 商品价格
- 秒杀开始时间
- 秒杀结束时间
另外，我们还需要一个订单表来保存秒杀成功的订单
原创
2024-02-04 04:50:18
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之前完成了一个秒杀下单系统的开发，现在总结一下，起因业务场景是社区电商， 疫情期间，社区准备了一批口罩，打算分批让用户抢购。那时我们还在过年，客户也没通知我们，然后我们这个小电商系统，在当晚就挂掉了。下面是我们当时的架构：类似下面稍微思考到这个架构的问题，用户下单时,redisson进行加锁时，会让其他线程等待。所以在并发大时，会导致tomcat连接数超限。后面查询日志也证明了如此，所以当时临时的
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2024-05-30 00:34:33
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Redisson场景介绍首先在了解一个陌生的技术的时候，首先在你的脑海中有这么几个问题？ 它是来干嘛的？ 哦，你发现它是用来解决高并发下线程不安全的问题的。怎么说呢？比方说现在要抢小米手机了；中午10点估计会有100万人抢1000个手机；但是你发现有2000个人都抢到手机了；我库存就1000个啊，怎么会有2000个人抢购成功呢？ ok，我们这样想一下；小米的秒杀服务肯定时高可用的对吧；那么它就会有
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2023-10-07 20:14:44
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什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。秒杀系统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数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功
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2023-07-20 17:28:52
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写在前面本文一起看下Redis在秒杀场景中的应用。1：秒杀都有哪些阶段redis并非在秒杀的所有阶段都需要使用到，为了更好的了解redis在秒杀场景中的应用，我们先来看下秒杀的不同阶段，基本可以分为秒杀前，秒杀进行时，秒杀后。1.1：秒杀前秒杀前用户的动作就是在自己想要购买的页面等待倒计时，并且不断的刷新页面，等待倒计时变为购买，此时的请求量会比较大，所以我们需要做的就是尽量将一些静态资源使用CD
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2023-08-10 15:31:11
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写入内存实现多线程异步操作实现分布式处理1下面采用多线程的方式展示一个1000人秒杀100部手机的实例 代码如下1.1秒杀实现：创建多线程，并利用Redis的事务功能，实现秒杀功能package com.ruoyi.project.redis.secondkill;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Tran
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2023-07-19 21:29:00
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JAVA电商秒杀实战第一节环境的搭建集成MyBatis和Druid什么是MyBatis什么是Druid集成Redis什么是Redis添加依赖添加Redis配置信息 环境的搭建基于SpringBoot的电商秒杀项目Spring Boot环境搭建集成Thymeleaf，Result结果封装集成Mybatis和Druid集成Jedis和Redis安装和通用缓存Key封装集成MyBatis和Druid什
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2024-06-03 06:59:46
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背景分布式锁的核心是把并发操作强行串行化，在面试过程中非常常见，在高并发场景的编程下也非常常见。本wiki将进行简易的编程实践。注：代码没有在线上工程中实际应用，仅供学习参考重点关注： redis并不是最佳的实现分布式锁的方式，集群中master出现问题后，slave的数据并不能即时地同步锁信息。实践过程搭建环境使用docker搭建redis环境sudo docker run --name red
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2024-02-22 12:46:51
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本文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第六篇，本文我们将进入整个秒杀系统核心功能模块的代码开发，即“商品秒杀”功能模块的代码实战。“商品秒杀”功能模块是建立在“商品详情”功能模块的基础之上，对于这一功能模块而言，其主要的核心流程在于：前端发起抢购请求，该请求将携带着一些请求数据：待秒杀Id跟当前用户Id等数据；后端接口在接收到请求之后，将执行一系列的判断与秒杀处理逻辑，最终将处理结果返
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2023-08-20 20:00:50
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本篇博文是“Java秒杀系统实战系列文章”的第六篇，本篇博文我们将进入整个秒杀系统核心功能模块的代码开发，即“商品秒杀”功能模块的代码实战。
内容：“商品秒杀”功能模块是建立在“商品详情”功能模块的基础之上，对于这一功能模块而言，其主要的核心流程在于：前端发起抢购请求，该请求将携带着一些请求数据：待秒杀Id跟当前用户Id等数据；后端接口在接收到请求之后，
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2024-02-05 16:48:03
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redis中的list类型是很好的一个队列，可以在秒杀的高并发中暂存缓存，然后过了秒杀峰期再去插入数据库，可以减轻服务器很大的压力。基本思路：先要做一个token防止表单重复提交，这里用session存一下token，然后前端先请求token的接口把token存到hidden的input中，提交时把token一并提交。这时后端判断token是否与session中的一致，一致就刷新token使其重复
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2023-07-27 17:00:23
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# Java秒杀实现
## 1. 导言
随着电子商务的兴起，秒杀活动成为了各大电商平台的常见促销方式。然而，在大规模的秒杀活动中，高并发量和大量请求会给系统带来很大的压力。为了应对这种情况，我们需要设计一个高效的秒杀系统。本文将介绍如何使用Java来实现一个简单的秒杀系统，并通过代码示例来详细解释。
## 2. 系统架构设计
在开始编写代码之前，我们需要设计一个合理的系统架构来支持秒杀活动
原创
2023-08-04 06:18:09
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# 秒杀架构实现指南
随着电商的发展，秒杀活动成为了吸引顾客的重要手段。实现在秒杀活动中的高并发处理，需要具备一个合理的架构。以下是实现秒杀架构的一个基本流程以及代码示例。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|--------|-------------------------------------
秒杀业务代码 @ResponseBody @Reques
原创
2022-07-06 13:10:01
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一、限流与降级客户端限流按钮置灰js控制每秒只能发送一个请求站点层限流1. Nginx限流Nginx官方版本限制IP的连接和并发分别有两个模块：limit_req_zone： 用来限制单位时间内的请求数，即速率限制,采用的漏桶算法。limit_req_conn： 用来限制同一时间连接数，即并发限制。2. 站点层限流客户端限流一般可以限制住普通用户，对于高端用户，则可能使用脚本刷，或者实际抢购的用户
秒杀场景包含了多个环节，可以分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三个阶段，每个阶段的请求处理需求并不相同，Redis 并不能支撑秒杀场景的每一个环节。秒杀场景的负载特征对支撑系统的要求第一个特征是瞬时并发访问量非常高一般数据库每秒只能支撑千级别的并发请求，而 Redis 的并发处理能力（每秒处理请求数）能达到万级别，甚至更高。所以，当有大量并发请求涌入秒杀系统时，我们就需要使用 Redis 先拦截大部分请求
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2023-09-18 06:32:35
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秒杀与其他业务最大的区别在于：秒杀的瞬间，（1）系统的并发量会非常的大（2）并发量大的同时，网络的流量也会瞬间变大。关于（2），最常用的办法就是做页面静态化，也就是常说的前后端分离，把静态页面直接缓存到用户的浏览器端，所需要的数据从服务端接口动态获取。这样会大大节省网络的流量，再加上CDN，一般不会有大问题。关于（1），这里的核心问题就在于如何在大并发的情况下能保证DB能扛得住压力，因为大并发的
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2023-09-01 21:26:46
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