秒杀场景整体要求保证系统的高可用和正确性一致性：保证秒杀减库存中的数据一致性。高性能：涉及大量并发读写，需要支持高并发，从动静分离、热点发现与隔离、请求削峰与分层过滤、服务端极致优化来介绍。数据预热（预加载）将秒杀商品提前加入到缓存系统入ES、Redis等，防止商品超卖和缓存穿透甚至雪崩。限制通过网络代理层、SLB负载均衡层、程序阻流组件与算法（如Guava限流）、前端逻辑过滤等多种手段，防止大流
专注于Java领域优质技术号，欢迎关注作者：一个Java菜鸟 1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1)响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2)机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3)从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1)某业务线对有限的产品进行推广；2)在短时间内有大量重复数据查询请求；3)短
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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2023-08-11 19:25:45
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1.秒杀并发控制设计1.页面设置成静态html2.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。3.削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，把瞬间的高流量变成一段时间平稳的流量。 实现削峰的常用的方法有利用缓存和消息中间件等技术。4.异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量， 其实异步处理就是削峰的一种实现方式。ni
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2023-10-15 16:58:35
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技术要点：* 掌握秒杀令牌的原理和使用方式* 掌握秒杀大闸的原理和使用方式* 掌握队列泄洪的原理是使用方式缺陷原因：* 秒杀下单接口会被脚本不停的刷* 秒杀验证逻辑和秒杀下单接口强关联，代码冗余度高* 秒杀验证逻辑复杂，对交易系统产生无关联负载秒杀令牌原理：* 秒杀接口需要依靠令牌才能进入* 秒杀的令牌由秒杀活动模块负责生成* 秒杀活动模块对秒杀令牌生产全权处理，逻辑收口* 秒杀下单前需要先获得秒
作者：一个Java菜鸟 1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1)响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2)机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3)从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1)某业务线对有限的产品进行推广；2)在短时间内有大量重复数据查询请求；3)短时间从redis获取大量数据。1.3、
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2023-11-06 15:30:00
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目录一、Redis 集群形式1. 数据分区方案2. 高可用方式二、Redis-Cluster1. 槽2. 一致性 hash3. 部署 Cluster 一、Redis 集群形式1. 数据分区方案A、客户端分区客户端分区方案的代表为 Redis Sharding，Redis Sharding 是 Redis Cluster 出来之前，业界普遍使用的 Redis 多实例集群方法。Java 的 Redi
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2023-08-12 02:12:23
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如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始的那一秒是一条很直很直的直线，这时因为秒杀请求在时间上高度集中于某一个特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。 对于秒杀这个场景来说，最终能够抢购到商品的人数是固定的。也就是说，100个人和1
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2019-08-02 00:47:00
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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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2023-12-16 15:41:26
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MQ总结MQ是什么MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。MQ的应用场景解耦：一个业务需要多个模块共同实现，或者一条消息有多个系统需要对应处理，只需要主业务完成以后，发送一条MQ，其余模块消费MQ消息，即可实现业务，降低模块之间的耦合。异步：主业务执行结束后从
一、Kafka 简介1.Kafka 创建背景Kafka 是一个消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量（Page Vie
排队 要对流量进行削峰，最容易想到的解决方案就是用消息队列来缓冲瞬时流量，把 同步的直接调用转换成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流 量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。在这里，消息队列就像“水库”一 样， 拦蓄上游的洪水，削减进入下游河道的洪峰流量，从而达到减免洪水灾害 的目的。但是，如果流量峰值持续一段时间达到了消息队列的处理上限，例如本机的消息 积压达到了存储空间的上限，
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2023-12-10 10:12:40
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以下是基于spring cloud 2.1.4+rabbitmq-server-3.8.22的实现代码设置：spring:
rabbitmq:
port: 5672
host: localhost
username: guest
password: guest
virtual-host: /
#开启confirms这个模式
#spring
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2023-08-23 22:55:23
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1、MQ有哪些使用场景？(高频)异步处理：用户注册后，发送注册邮件和注册短信。用户注册完成后，提交任务到 MQ，发送模块并行获取 MQ 中的任务。系统解耦：比如用注册完成，再加一个发送微信通知。只需要新增发送微信消息模块，从 MQ 中读取任务，发送消息即可。无需改动注册模块的代码，这样注册模块与发送模块通过 MQ 解耦。流量削峰：秒杀和抢购等场景经常使用 MQ 进行流量削峰。活动开始时流量暴增，用
利用Redis实现限流思路步骤1.准备工作2.限流核心类实现3.aop相关逻辑实现4.全局异常拦截5.测试执行完整代码 思路redis实现限流的核心思路是利用redis提供的key过期时间作为限流窗口期,key的值记录该窗口期内已经产生的访问资源次数，key本身记录限流的资源范围。具体步骤如下:首先规定资源限制范围，一般都是限制对某个接口的调用频率，因此key使用接口方法名即可第一次访问资源时,
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2023-09-10 21:01:57
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如何保证Kafka不丢失消息
引入 MQ 消息中间件最直接的目的：系统解耦以及流量控制（削峰填谷）。 系统解耦： 上下游系统之间的通信相互依赖，利用 MQ 消息队列可以隔离上下游环境变化带来的不稳定因素。 流量控制： 超高并发场景中，引入 MQ 可以实现流量 “削峰填谷” 的作用以及服务异步处理，不至于打崩服务。&
为什么要用kafka? 1.流量削峰：在秒杀或抢购活动中，一般会因为流量暴增，应用因处理不过来而挂掉，此时一般会引入消息队列，这样流量会先进入消息队列，我们的应用再根据自己的实际处理能力来消费这些消息，从而达到缓解流量暴增对系统构成的压力。 2.应用解耦：在系统交互时，有时我们很难一次性就设计出非常完善的接口，可能会随着业务发展，这些交互接口也会不断的变迁，如果我们的系统较多，系统间交互也较多，维
文章目录使用场景（限流削峰、异步解耦、数据收集）1、限流削峰场景一、场景二、2、异步解耦1、微服务间基于Feign的调用——同步调用缺点2、 异步线程池存在很多缺点：3、使用异步消息队列好处：缺点：3、数据收集 使用场景（限流削峰、异步解耦、数据收集）1、限流削峰MQ可以将系统的超量请求暂存其中，以便系统后期可以慢慢进行处理，从而避免了请求的丢失或系统 被压垮。场景一、 用户发起的请求5000次
Kafka 消峰一般采用以下几个方法：增加分区数 Kafka 的分区数越多，可以同时处理的消息就越多，因此可以通过增加分区数来提高 Kafka 的吞吐量，从而缓解峰值时的消息积压问题。需要注意的是，增加分区数也会增加 Kafka 集群的管理和维护成本，因此需要根据实际情况进行权衡。提高 Kafka 集群的硬件配置 提高 Kafka 集群的硬件配置，如增加磁盘空间、加大内存等，可以提高 Kafka
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2023-12-31 18:28:12
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文章目录RocketMQ流量削峰总体思路服务项目flowpeakclipping-gateway：网关服务flowpeakclipping-mq：mq服务flowpeakclipping-businessService：消费mq消息，进行业务处理代码地址测试 RocketMQ流量削峰总体思路请求到gateway网关gateway通过RouteLocator配置路由信息转发到mq服务mq服
