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。
卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
云组件检查项案例全球加速ECDN限频： 压测时需绕过ECDN20200506，项目压测经过ecdn，导致触发了ecdn单个ip的限频安全产品WAF限频： 确保WAF套餐配置达到容量要求20200602，某项目中使用的WAF的QPS套餐最大10w，导致压测QPS达到10w后出现限频限频： 确保压测机IP被添加到安全打击白名单20200605，某项目压测时未将压测机IP未加入白名单，导致触发WAF限频，接口QPS曲线不平稳连接方式：确保回源连接方式为长连接，短连接需解释20220510，系统中WAF的回源方式设
2007年，淘宝已经拥有超过500人的技术团队规模，整个淘宝网站是一个几百兆字节的WAR包，大小功能模块超过200个。
首先设计一个系统之前，我们需要先确认我们的业务场景是怎么样子的，我就带着大家一起假设一个场景好吧。
拿以前springboot整合布隆过滤网篇的一个接口直接做改造：假设编号为2的苹果库存还有一个，现在有个接口去买这个苹果并生成订单号以便于后期支付，得到如下：
我也是最近刚想明白这件事情的（参见昨天的SQL SERVER 我没有消失，SQL SERVER下一个版本是2025 (功能领先大多数数据库）），最近在看一些国外的IT 方面的信息，让我发现一个十分有意思的事情，大部分大型数据库产品和数据库企业都在构建成熟的云数据库产品，线下的数据库产品逐渐成为陪跑或云上数据库的扩展方案而已。
注意：我本身没有测试过这个程序，只是看到群里一堆人在卖，免费开源的东西搞不懂为什么那么多人卖
之前的文章中通过电商场景中秒杀的例子和大家分享了单体架构中锁的使用方式，但是现在很多应用系统都是相当庞大的，很多应用系统都是微服务的架构体系，那么在这种跨jvm的场景下，我们又该如何去解决并发。
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？
运维不仅仅是懂Linux就行，因为还有一大部分的Windows运维，向windows运维人员致敬。 当然我们这篇文章不是说运维除了懂Linux，还要懂Windows，而是涉及运维的其他方方面面。 如：环境部署、排错和调优、备份、高可用和集群、监控告警、安全和审计、自动化和DevOps、虚拟化和云服务。 环境部署 一开始这个世界是开发的，然后才是运维的。 开发实现产品逻辑，将产品开发完成后，然后提交运维进行部署。此时允许就需要准备好部署环境，如部署在Linux服务器上，安装相应的软件，如Apache、Ng
听说你精通运维？Apache、Nginx、tomcat、vmstat、iftop、awk、sed、sar、iostat、LVS、HA-proxy、MHA、Zookeeper、Zabbix、Nagios、Cacti、Prometheus、shell、python、go、rundeck、ansible、saltstack、puppet、chef、cobbler、fabric、docker、Moby, kubernetes 了解一下？
我之前写过一个秒杀系统的文章不过有些许瑕疵，所以我准备在之前的基础上进行二次创作，不过让我决心二创秒杀系统的原因是我最近面试了很多读者，动不动就是秒杀系统把我整蒙蔽了，我懵的主要是秒杀系统的细节大家都不知道，甚至不知道电商公司一个秒杀系统的组成部分。
本文是秒杀系统的第二篇，通过实际代码讲解，帮助你快速的了解秒杀系统的关键点，上手实际项目。
在互联网系统发展之初，系统比较简单，消耗资源小，用户访问量也比较少，我们只部署一个Tomcat应用就可以满足需求。系统架构图如下:
分布式是现在的比较主流的技术，常常和微服务一起出现。那么对于多个实例之间，如何证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源呢？我们其实一想到的就是锁，我们在java里边有 synchronized, 在python里有lock，但是这个只能到证在单机的时候不会出现线程安全问题，但是在分布式的环境下，这种方式就没有任何的作用了。shigen在实习的时候就遇到了这样的问题，最开始还不知道分布式锁。但是今天，这篇文章将会带你读懂分布式锁和它的实现方式。
电商行业在近十几年中，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？
大家好，我是Kuls。 今天咱们聊聊chatgpt吧~ 最近实在是太火了，之前写过一篇如何注册的文章，大家可以关注公众号查看。 其实国内大部分人都困在了注册这一关上，其实这里面最关键的就是🪜 根据我的经验，大家如果有公司的🪜就使用公司的，这比绝大多数外面购买的要好很多。其次一点就是要找真实国外服务器，很多卖家实际上并不是真正国外的服务器，所以就会导致OpenAI直接拒绝你的请求。 当然最好的方式就是自己搭建，只是成本稍微高点。 除了注册，很多人都会关注chatgpt能不能给我赚钱？ 说实话，肯定能，确实从一
在Java中，注解（Annotation）和反射（Reflection）是两个重要的特性，它们分别用于在代码中添加元数据和动态地操作类、对象和方法。
httpjuejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
招行ACS私有云上线投产后, MySQL作为云上主要服务的RDS数据库服务,规模急剧增长且部分承载着分行核心业务，对业务连续性要求也越来越高，因此迫切需要建立并完善云MySQL支持服务体系和提升MySQL服务能力。
Java开发教程视频 关注我们，领取500G开发教程视频 现在这个互联网时代，什么都跟互联网挂钩，哪怕卖水果都开始用网店了（其实我也想卖水果%>_<%）。下面就讲一下水果哥和水果妹的依托互联网+卖水果的故事。 背景介绍 话说再很久很久以前，有两个小伙伴一起合伙卖水果。一个叫做水果哥，一个叫做水果妹。地点是一个普通的小乡村，水果哥只会闷头搞技术，水果妹却是精通运营之道。（怎么一看这么像程序猿跟产品|运营的关系%>_<%，其实他们关系很好的啦，绝对不会见面对喷） 水果店网站雏形 一开始水果哥和水果妹都是正常的
在电商中经常会有防超卖的需求，本质上是对一条数据的多线程并发情况下的数据安全性进行控制。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
真实的云计算什么样？ 云计算对普通用户来说，总是一个云里雾里的话题。本文从最基础的概念开始科普，说明了四个常见的错误理解，和作者的四个猜想。 IaaS(Infrastructure as a Service)，指基础设施即服务，消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。基于Internet的服务(如存储和数据库)是IaaS的一部分。Internet上其他类型的服务包括平台即服务(Platform as a Service，PaaS)和软件即服务(Software as a Service
电商系统中秒杀是一种常见的业务场景需求，其中核心设计之一就是如何扣减库存。本篇主要分享一些常见库存扣减技术方案，库存扣减设计选择并非一味追求性能更佳，更多的应该考虑根据实际情况来进行架构取舍。在商品购买的过程中，库存的抵扣过程通常包括以下步骤：
本文介绍一个实际开发并上线的加密货币交易所项目的逻辑架构设计，其中包括撮合服务、做市服务、用户服务、市场数据服务、钱包服务、报表服务等核心组件，并采用了基于AKKA集群的微服务架构。
这篇分享源自之前购买的极客时间课程《如何设计一个秒杀系统》，以及书籍《亿级流量网站架构核心技术》。
0 月 23 日，EGO 北京分会会员、PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭作为 EGO 线上分享第二季嘉宾，与超过 400 位 EGO 会员交流了自己在开源软件和创业方面的感悟。本文为根据口
编者：T 客汇 张苏月，原文作者 Tomasz Tunguz 关键词：SaaS，工作流 网址：www.tikehui.com 一位资深 SaaS 高管曾经说过，「因为需求才产生了软件的
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。
在电子商务和抢购等场景中，同一秒内多次点击可以导致超卖问题，即商品库存数减少超过实际库存数量。为了解决这个问题，我们需要一种可靠的机制来防止同一秒内多次点击的影响。本文将介绍一种解决方案，并提供相应的代码示例。
早上被微盟运维人员删库的事件刷屏了，超过36小时，仍未完全恢复，我花了点时间从通告的信息中做了一些深入地分析解读，分享给大家。
缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。
Redis是一个key-value存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下Redis经常遇到的使用场景。 Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点： 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代mem
不过在上海达到这个水平，至少可以说是能达到财务自由了吧。况且，根据马太效应的说法，和年入20万到50万这个增加阶段相比，年入50万到100万这个增长难度会小很多。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
周日分享了一个power bi环境部署的踩坑经验，读者群里扯起来了这么一个话题，于是我们来聊聊dev\uat\prod\test\sit等环境到底是什么玩意~
本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构，包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案，其实超卖问题在实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
这个问题其实可以说是随便一百度几乎可以出来全是解决方案，其实超卖问题再实际业务场景中是十分复杂的。没有什么绝对的解决方案。都是因人而异的。
如何确保一个方法，或者一块代码在高并发情况下，同一时间只能被一个线程执行，单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制，但单体应用架构演变为分布式微服务架构后，跨进程的实例部署，显然就没办法通过应用层锁的机制来控制并发了。
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。
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。从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。而打造并维护一个超大流量的秒杀系统需要进行哪些关注，就是本文讨论的话题。
原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000时，还是会出现超卖现象。
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