在《 高并发场景微服务实战（一）》一文中，我提到决定以一个虚拟的高并发场景的微服务系统为主线，系统性从 0 到 1 的创造一个高并发场景的微服务系统。这个高并发业务场景是——订票系统机票秒杀。
OctShop是一个底层用C#，.net core 6.0编写的大型专业级的，B2B2C+O2O一体化的商城系统，并免费提供商城所有系统源码。
本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架，并添加了一系列高级功能以及代码优化，特性如下：
电商是典型的促销拉动式场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
近期，某电商小程序举办美食节营销活动，提供高额折扣券，并允许用户进行秒杀。然而，羊毛党团伙利用作弊手段，抢购囤券，然后倒卖变现，严重损害了商家的利益。
上周，前1号店技术总监、海尔农业电商CTO，《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享，包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践；从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面，结合大型移动电商系统等应用案例，全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
在当今互联网时代，秒杀活动成为了各大电商平台吸引用户的重要手段。然而，秒杀活动的高并发场景对系统的性能和稳定性提出了巨大的挑战。为了保证秒杀链路中的事务一致性，我们需要借助Redis和MQ这两个强大的工具。本文将详细介绍Redis与MQ如何保证事务一致性，并给出相应的代码demo。
首先，我觉得 “秒杀” 是一个中国色彩浓重的词，这样的概念在西方电商系统中也有，但只有在中国，本来业务量就已经如此之巨大了，还将其如此发扬开来。因此顶尖的秒杀高并发场景，还真是基本上只有在中国的电商平台系统中，才能见得到。
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
方案和技术架构 方案：秒杀方案（ [之前单体服务项目] https://blog.csdn.net/qq_17236715/article/details/122333668?spm=1001.
秒杀专区为用户展示了后台设置的秒杀商品，在秒杀有效期内可以进行商品秒杀操作. 后台使用了储存过程提高秒杀操作的tps
生活中，我们总是用各种电商 APP 抢购商品，但是库存数是很少的，特别是秒杀场景，商品可能就一件，那如何保证不会出现超卖的情况呢？
用户登录可以分为用户名密码登录和短信登录，用户注册就必须拥有属于自己的手机号才能进行注册。具体测试用例分析如下表6-5所示：
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？
下面是我的答案，与 PHP 和 MySQL 没什么关系，因为本人认为高并发是不能到 PHP 处理和 MySQL 层面的，
高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。
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。
哈喽，我是狗哥。高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。
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？
本文是新系列“实战高并发”的开篇作。这个系列作为“我说分布式”的子系列，将着重挑选若干典型的分布式实战场景，尽量对当下高并发领域较为热门的架构及业务场景做一次较为深入的实践与总结。
PS：BAT这种大公司里面的秒杀系统，一般涉及到7,8个中心，每个中心之前可能有2个开发人员，一个秒杀系统大概15,16个人员，在加上单元测试人员，功能测试人员。分布式并发问题就是很复杂，复杂就是在细节里面，用数据库是可以查询出来实时的。
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
每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00 / 19:00 开抢
活动时间：2018年12月12日至2018年12月31日，每天两场秒杀，时间分别为：9：00-12：00，14：00-18：00。
当然有，当一个业务技术难度非常大的时候，可以通过业务和产品的优化，来简化系统架构。
用户每次抢单的时候，一旦排队，我们设置一个自增值，让该值的初始值为1，每次进入抢单的时候，对它进行递增，如果值>1，则表明已经排队,不允许重复排队,如果重复排队，则对外抛出异常，并抛出异常信息100表示已经正在排队。
秒杀时为了公平起见，往往是单个用户只能购买一件商品，但是又要做到不能少买，那么问题来了，如何保证？
java面试(2)关于并发、超卖处理的思路
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 。
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
生活中，我们总是用各种电商app抢购商品，但是库存数是很少的，特别是秒杀场景，商品可能就一件，那如何保证不会出现超卖的情况呢？
今天来补一下秒杀系统的业务分析，前几天发了PPT，今天把业务这块内容摘出来补充到「http://skrshop.tech/」的文档里。另外，关于秒杀系统核心设计可以看之前的文章《什么，秒杀系统也有这么多种！》。
分享的项目包含2个，一套是SpringCloud的电商系统，一个是基于SpringBoot博客系统。 SpringCloud的电商系统 Spring Cloud ES Redis FastDFS Kafka 等主流框架构建的电商系统，一个可实际落地的电商项目，以下是学习课程目录和核心功能，有视频和源码 1.框架搭建 - 电商项目介绍 - 微服务环境搭建 - 数据库搭建 2.分布式存储系统 - FastDFS原理讲解 - 文件上传 - 文件下载 3.商品发布 - 表结构梳理 - 代码生成器的使用 - 商品增
分享的项目包含2个，一套是SpringCloud的电商系统，一个是基于SpringBoot博客系统。
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
当然开源项目中很少涉及到业务相关的内容，都是直接堆技术栈，因为每个公司的业务都不一样，没办法对业务进行展开。
一、秒杀业务为什么难做 1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）； 2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据； 3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。 例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。 又例如：12306抢票，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读相同的库存。读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？ 二、优化方向
一般在具体的业务中，平台方会发布秒杀席位个数，秒杀的时间段，让各个商家报名，将自己的产品参与秒杀活动。这里将同事画的一张图放上来，大致是这么一个流程。关于秒杀原理可以参考单机秒杀系统样例
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
