消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术，反正我是觉得它好像是挺牛逼的。
公司用到的很多技术，自己之前都没学过(尬)，于是只能慢慢补了。这次给大家写写我学习消息队列的笔记，希望对大家有帮助。
高并发场景在现场的日常工作中很常见，特别是在互联网公司中，这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。文章末尾会附上文章的所有代码、脚本和测试用例。
假设我们3个用户（用户id分别是1、2、3），现在他们都要查询自己的基本信息，请求到服务器，服务器端请求数据库，发出3次请求。我们都知道数据库连接资源是相当宝贵的，那么我们怎么尽可能节省连接资源呢？
我回来啦，前段时间忙得不可开交。这段时间终于能喘口气了，继续把之前挖的坑填起来。写完上一篇秒杀系统（四）：数据库与缓存双写一致性深入分析后，感觉文章深度一下子被我抬高了一些，现在构思新文章的时候，反而畏手畏脚，不敢随便写了。对于未来文章内容的想法，我写在了本文的末尾。
#springboot集成rabbitmq商品秒杀业务实战（流量削峰）消息队列如何实现流量削峰？
本文内容是对并发业务场景出现超卖情况而写的一pian解决方案。主要是利用到了 Redis 中的队列技术。
过期时间TTL表示可以对消息设置预期的时间，在这个时间内都可以被消费者接收获取；过了之后消息将自动被删除。RabbitMQ可以对消息和队列设置TTL。目前有两种方法可以设置。
前言：前面在本地的windows通过apache的ab工具测试了600并发下“查询指定手机是否存在再提交数据”的注册功能会出现重复提交的情况，并且在注册完成时还需要对邀请人进行奖励，记录邀请记录，对该新用户自动发布动态信息，发短信或发邮件等其他业务功能。所以这里当并发时，注册功能就变得低效且容易出现问题。
在高并发场景下，接口限流能够防止系统过载，确保服务的可用性和稳定性。限流策略的选择和实现方式，直接影响到用户体验和系统的负载能力。而Redis作为强大的内存数据库，以其卓越的性能和原子操作特性，成为了实现接口限流的理想选择。它不仅可以快速响应请求，还能通过其丰富的数据结构，如字符串、列表、有序集合等，来辅助实现多样化的限流逻辑。
在一年前我写过一篇关于分布式事务的文章： 再有人问你分布式事务，把这篇扔给他，在这篇文章中我详细介绍了分布式事务是什么，实现分布式事务有哪些常用的方案，但是其中的东西很多是偏于理论，很多读者对其真正在实战上的使用可能还是有点差距。所以在前几次文章的更新中，我介绍了很多关于Seata（一款由阿里开源的分布式事务框架）的内容，如果大家对Seata不是很熟悉的可以阅读下面的内容：
1. 延迟加载：// 将商品信息加载到缓存中public void loadGoodsToCache() { List<Goods> goodsList = goodsService.getGoodsList(); for (Goods goods : goodsList) { redisTemplate.opsForValue().set("goods:" + goods.getId(), goods); }}// 秒杀开始时将缓存中的商品信息加载到数据库中public v
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
秒杀架构到后期，我们采用了消息队列的形式实现抢购逻辑，那么之前抛出过这样一个问题：消息队列异步处理完每个用户请求后，如何通知给相应用户秒杀成功？
来源：https://juejin.cn/post/6844903901758504973
最近工作室的一个业务跟另一个业务合并 自然要用到MQ（消息队列Message Queue）那么很显然 就要部署个RabbitMQ到服务器上了
Redis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一。 如果 key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作。且将key的有效时间设置为长期有效 。
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题
作者：锦成同学 来源：juejin.im/post/5d3c46d2f265da1b9163dbce 什么?对你没有听错,也没有看错 ..多线程并发执行任务，取结果归集~~ 不再忧愁…. 1引言 先来
前期准备 背景 相信很多在小公司打拼的小伙伴 对于秒杀系统真的是可遇不可求 我们只能通过模拟演练 一方面熟悉高并发场景、提升编码技能 另一方面，为进入大厂做好准备 此处，我主要还是阐述下设计思路 有不同见解，欢迎指摘 … 模拟环境 PHP7.2、CentOS7.9、Redis6.0.8、ab 压测工具 ☛ 设计思路 首先，要明确的一点是，不能直接按照传统商品订单思路处理，毕竟大流量下不能丢失用户美好的交互性 然后，准备秒杀服务器，不影响主业务运行 用户在秒杀等待页面，使用
电商项目一直都是大家非常关心的项目，但真的要搞一个完整的电商项目真的没那么简单。但是话又说回来，再大的项目也是有一堆功能堆积起来的。
优先级详情:https://www.php.net/manual/zh/language.operators.precedence.php
产品需求，实现类似微博的持续点赞再取消功能，因为自己也偶尔刷微博，对这功能有一定的使用上的了解,
Java集合是我认为在Java基础中最最重要的知识点了，Java集合是必须掌握的。我在实习/秋招面试的时候，只要是面到Java，那一定是少不了Java集合。
团购订单系统简介 美团团购订单系统主要作用是支撑美团的团购业务，为上亿美团用户购买、消费提供服务保障。2015年初时，日订单量约400万~500万，同年七夕订单量达到800万。 目标 作为线上S级服务，稳定性的提升是我们不断的追求。尤其像七夕这类节日，高流量，高并发请求不断挑战着我们的系统。发现系统瓶颈，并有效地解决，使其能够稳定高效运行，为业务增长提供可靠保障是我们的目标。 优化思路 2015年初的订单系统，和团购其它系统如商品信息、促销活动、商家结算等强耦合在一起，约50多个研发同时在同一个代码库上开发
某一天，系统B的负责人告诉系统A的负责人，现在系统B的SystemBNeed2do(String userId)这个接口不再使用了，让系统A别去调它了。 于是，系统A的负责人说"好的，那我就不调用你了。"，于是就把调用系统B接口的代码给删掉了。代码变成这样了：
通常，在处理增、删、改之前，还存在相关的检查，特别是删、改的操作之前，都应该检查被操作的数据是否存在、是否具有权限对该数据进行操作，及可能存在的其它业务规则。
我们在之前的两个章节第四十一章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息消费、第四十二章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息多消费者消费提高了RabbitMQ消息队列的DirectExchange交换类型的消息消费，我们之前的章节提到了RabbitMQ比较常用的交换类型有三种，我们今天来看看TopicExchange主题交换类型。 本章目标 基于SpringBoot平台完成RabbitMQ的TopicE
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
Redis 是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。
抢红包的场景有点像秒杀，但是要比秒杀简单点。 因为秒杀通常要和库存相关。而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到，因为发红包的人不会有损失，没抢完的钱再退回给发红包的人即可。 另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单，也是因为像小米这样是一个公司的，如果有少量没有抢到，则下次再抢，人工修复下数据是很简单的事。而像淘宝这么多商品，要是每一个都存在着修复数据的风险，那如果出故障了则很麻烦。
Asynq[1]是一个Go实现的分布式任务队列和异步处理库，基于redis，类似Ruby的sidekiq[2]和Python的celery[3]。Go生态类似的还有machinery[4]和goworker
今天给大家推荐一个基于redis实现的简单、可靠且高效的分布式任务队列：asynq。该队列出自谷歌员工Ken Hibino。
前两天，有位星友（知识星球里的朋友简称）私信我，问在项目中如何使用线程池，关于线程池的原理和八股文相关的都可以背，但是要是问到你们项目中是怎么用的，心里总是有点慌。
公众号改版后文章乱序推荐，希望你可以点击上方“Java进阶架构师”，点击右上角，将我们设为★“星标”！这样才不会错过每日进阶架构文章呀。
这里我们使用Java内置的DelayQueue来实现，DelayQueue是一个无界的BlockingQueue，用于放置实现了Delayed接口的对象，其中的对象只能在其到期时才能从队列中取走。这种队列是有序的，即队头对象的延迟到期时间最长。
消息队列（Message Queue，简称 MQ）是阿里巴巴集团中间件技术部自主研发的专业消息中间件。用于保证异构应用之间的消息传递。应用程序通过MQ接口进行互连通信，可以不必关心网络上的通信细节，从而将更多的注意力集中于应用本身。
前言 Redis 是一个强大的内存型存储，具有丰富的数据结构，使其可以应用于很多方面，包括作为数据库、缓存、消息队列等等。 如果你的印象中Redis只是一个 key-value 存储，那就错过了Redis很多强大的功能，下面就是实际应用场景中5个最普遍的案例。 1. 全页面缓存 如果你使用的是服务器端内容渲染，你又不想为每个请求重新渲染每个页面，就可以使用 Redis 把常被请求的内容缓存起来，能够大大的降低页面请求的延迟，已经有很多框架用Redis来缓存页面，这就是页面静态化的一种方式。 // Set t
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
秒杀架构持续优化中，基于自身认知不足之处在所难免，也请大家指正，共同进步。文章标题来自码友<tukangzheng>的建议，希望可以把阻塞队列ArrayBlockingQueue这个队列替换成Disruptor，由于之前曾接触过这个东西，听说很不错，正好借此机会整合进来。
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