究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，当一个获取了事务的线程
很多小伙伴反馈说，高并发专题学了那么久，但是，在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景！甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口（CRUD）阶段，不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中，就更别提如何构建高并发系统了！
并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，每当一个获取了事务的线程把锁释放，另一个排队线程才能拿到写锁，QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系，事务执行时间越短，并发性越高，这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
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一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的，为了让系统能够支持足够大的业务量，从前端到后端也采用了各种各样技术，前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的，但是今天先不细说，而先谈谈在这些架构既定的情况下，一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则，以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动，来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口，增加两个H5页面作为前端秒
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曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。
在电商系统中，为了推荐自己的品牌和吸引用户量，那么会推出一个产品，这个产品只能被一个用户购买，如果一个用户正在购买时，其他用户点击购买的时候，则告知该用户，商品已经售出。
其实，整个秒杀的业务场景并不复杂，可即查看参与秒杀的商品信息，加上购买和支付的动作，如下图所示。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高，如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动，最典型的就是“双11抢购”。“秒杀”是指在有限的时间内对有限的商品数量进行抢购的一种行为，这是商家以“低价量少”的商品来获取用户的一种营销手段。
在当今电商行业中，商品秒杀活动已经成为四大电商平台争相推出的一种促销方式。然而，随着用户数量的增加和秒杀活动的火爆，商品秒杀系统面临着巨大的为了提高系统的并发处理能力，我们需要寻找一种高效的解决方案。
秒杀具有瞬间高并发的特点，针对这一特点，必须要做限流 + 异步 + 缓存（页面静态化）+ 独立部署
秒杀系统是电子商务领域的一个热门应用场景，它要求在极短的时间内处理大量用户请求，确保高可用性和数据一致性。其中，Redis是一个常用的数据存储组件，但在极端情况下，Redis集群可能会崩溃，导致系统不可用。本文将介绍如何构建一个高可用的秒杀系统，特别关注在Redis集群崩溃时如何保证系统的高可用性。
如果刚开始QPS并不高，redis完全抗的下来的情况，完全可以依赖这个「简单秒杀系统」。
秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。
这天我在 Nginx 转发服务器上遇见了请求小空 ，我跟小空说有重要消息不方便在现在告诉他，下班再约，然后就都匆匆赶路了，因为我俩都要快速将请求数据运送到订单星球去。
秒杀商品的库存都会放到redis缓存中，在客户下单时就减库存，我们设置库存库存闸值，用于某些商品数量非单件不可分割，减完库存会判断库存是否为大于库存闸值，如果小于,表示库存不足，刚才减去的数量再恢复，整个过程使用redis的watch锁 。
Spring事务的本质是对数据库事务的封装支持，没有数据库对事务的支持，Spring本身无法提供事务管理功能。
各位小伙伴大家好，有段时间没有更新文章了，最近打算更新一个系列文章，给大家手把手的完成一个基于SpringCloudAlibaba的分布式商城系统，以下是内容的相关大纲
京东秒杀是京东最大的营销频道，近年来随着业务的高速发展，频道商品数量和用户流量都呈现出迅猛增长的态势。
秒杀系统之所以难做，是因为在极短的时间内涌入大量的请求，来同时访问有限的服务资源，从而造成系统负载压力大，甚至导致系统服务瘫痪以及宕机的可能。本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。
最后一篇案例篇，"愿站在巨人的肩膀上"，加油熊二同学。 常见案例 淘宝网架构演进 2017年5月18日，阿里巴巴集团公布2016财年的全年业绩，集团收入为1582.73亿元人民币，同比增长56％
通过之前的文章我们了解到，引入MQ后主要可以解决三个问题：异步、解耦、削峰，小伙伴们可以回顾一下这篇文章什么是消息中间件？主要作用是什么？
1.在淘宝网中，商家为了促销经常搞一些活动，例如限时秒杀是常见的一种活动，来增加消费者购买商品。
本文记录对某网站A的秒杀活动编写秒杀器的经历和技术重点。 故事回顾 某日早上，朋友给我说最近A网站在开展秒杀活动，有IPad、IPhone，让大家一起去秒杀。结果我们四个人一起秒，都没有别人快，没有一个人秒到。然后下午我就开始尝试分析它网站的秒杀流程，并尝试使用自动提交数据的方案来进行秒杀。结果，在晚上的时候，成功做出了第一个版本的秒杀器，然后我们一起秒杀了几个IPad（大家都想要IPad，而对IPhone没兴趣，汗）。 当时就用网银付了帐，等待它发货。接下来我们每个人一个接一个地接
在购买商品的时候，进入到商品详情页，如果该商品也参与了秒杀活动，那么对应的需要展示相关的信息
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热，放到Redis，信号量控制进来秒杀的请求。
原文链接：https://www.cnblogs.com/chenyanbin/p/13587508.html
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了，你准备好剁手了吗？我每年都要购买好几百，有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题，直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
出处：https://my.oschina.net/u/1170843/blog/2878515
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。
来源：github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/
秒杀活动是电商项目中常出现的活动。比如演唱会门票抢购，京东淘宝秒杀商品抢购。在抢购那一刻，会有大量用户同时高并发的请求应用系统，可能会达到每秒几万、几十万的请求。如果系统无法处理这么高的请求，那么就会崩溃，从而导致系统不可用。
电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，为什么我们总是不容易抢到火车票的原因？
本节从功能入手重点介绍Spring Cloud秒杀实战业务处理的3层实现：dao层、service层、controller层。
项目简介 在慕课网上发现了一个JavaWeb项目，内容讲的是高并发秒杀，觉得挺有意思的，就进去学习了一番。 记录在该项目中学到了什么玩意.. 该项目源码对应的gitHub地址（由观看其视频的人编写，并非视频源代码）：https://github.com/codingXiaxw/seckill 我结合其资料和观看视频的时候整理出从该项目学到了什么… 项目Dao层 日志记录工具：
个人从事电商行业十几年，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日常业务不受影响呢？
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