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。
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。
秒杀（Spike）是电子商务领域的一项重要业务，指的是在短时间内，大量用户竞相购买某一特定商品或服务。秒杀活动常常伴随着高并发、高延迟故障、商品售罄等挑战。本文将深入讨论秒杀技术瓶颈的原因，并提出一些解决之道，帮助您更好地应对秒杀活动中的挑战。
第一个购买请求来了，想买2个，从数据库中读取到库存有3个，数量够，可以买，减库存后，更新库存为1个。
本文主要目的还是用代码实现一下防止商品超卖的功能，所以像制定秒杀计划，展示商品等功能就不着重写了。
在处理并发操作和复杂的数据库交互时，事务提供了一种确保数据一致性的机制。Redis，作为一种高性能的键值存储数据库，虽然其设计初衷是为了提供高速的数据读写能力，但也支持事务功能，允许用户将一组操作打包在一起，作为一个整体提交或回滚，从而提高了数据处理的安全性和一致性。本文将深入探讨 Redis 事务的工作原理、使用方法，并通过实战案例展示如何在实际项目中利用 Redis 事务来处理复杂的业务逻辑。
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 。
Redis已经大量应用于各种互联网架构场景中，其优异的性能，良好的操作性，以及大量的场景应用案例，使得Redis备受瞩目。本文作者向大家介绍了一种Redis在非大集群分布式应用场景下的灾备解决方案。一起来品读一下吧~
Redis是一个高性能的key-value非关系型数据库，由于其具有高性能的特性，支持高可用、持久化、多种数据结构、集群等，使其脱颖而出，成为常用的非关系型数据库。 此外，Redis的使用场景也比较多。
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云存储Redis（Cloud Redis Store）是腾讯云打造的兼容Redis协议的缓存和存储服务，提供主从版和集群版。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备，提供自动容灾
演示如何使用分布式锁（基于Redis的分布式锁）和消息队列（基于Spring Boot和RabbitMQ）来优化高并发抢购场景。请注意，这只是一个基本示例，实际场景可能需要更多的细节和安全性考虑。
上述的超发现象，归根到底在于数据库时被多个线程同时访问的，在没有加锁的情况下，上述代码并不是线程安全的。
在网络爬虫的过程中，使用HTTP代理可以帮助我们实现更高效、稳定和隐匿的爬取，而代理池则提供了一种管理和维护大量可用代理的机制，以确保我们的爬虫程序始终能够获取可靠的代理服务。 在本次分享中，我将为大家详细介绍如何将HTTP代理配置到爬虫中，并展示如何创建一个链接代理池。 通过掌握这些技巧，您将能够在爬虫程序中灵活运用代理，并维护一个可靠的代理资源池。
为了大家能够熟练应用 Spring Boot 相关技术，前几天菜菜同学基于 Spring Boot 快速搭建了一个商品售卖网站(V1)，然后一起演示了商品超卖问题(V2)，并对其进行分析，引入了悲观锁、乐观锁、可重入锁来解决商品超卖的问题，并借机提了提 CAS 的概念，以及 CAS 带来的 ABA 问题的解决方案。
首先找到云产品体验在找到云数据库redis 的页面，（注：云产品试用必须要先实名注册）
大家好，我是Coder哥，最近在准备面试鸽了一段时间，面试告一段落了，今天我们来聊一下基于Redis锁中的那些坑。这篇分析比较全面，记得点赞收藏哟！！！
玩转 Spring Boot 集成篇（Actuator、Spring Boot Admin）
Redis是一个内存中的NoSQL，键值缓存和存储，也可以保存到磁盘。它越来越受欢迎，并且在大型和小型项目中被用作数据存储区。出于多种原因，例如转换到功能更强大的服务器，有时需要将数据从一台服务器迁移到另一台服务器。
Hello读者朋友们，今天分享一篇实践测评类的文章，用充分的代码与真实的数据来讲述在分布式场景下，不同方式实现的分布式锁，分别探究每一种方式的性能与最终的优劣分析。
一般情况下，直播流有三种状态：active活跃、inactive非活跃、forbid禁播，当主播上线推流了之后，该直播间就处于活跃状态，当主播下线断流了之后，就处于非活跃状态，或叫做断流状态；
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：
上次分享通过集成 Redis 技术组件，让请求不再直接查询数据库，而是优先从 Redis 查询商品信息，进而来解决数据库高并发读的问题。
1，安装Redis，根据自己的PHP版本安装对应的redis扩展（此步骤简单的描述一下） 1.1，安装 php_igbinary.dll，php_redis.dll扩展此处需要注意你的php版本如图： 1.2，php.ini文件新增 extension=php_igbinary.dll;extension=php_redis.dll两处扩展 ok此处已经完成第一步redis环境搭建完成看看phpinfo
1，安装redis，根据自己的php版本安装对应的redis扩展（此步骤简单的描述一下）
打开腾讯云控制台，进入到环境详情页面，点击左侧的「拓展管理」，进入到拓展管理详情页，并点击 Redis 拓展，安装拓展。
在上一节我们一起了解了 string 存储类型。但是如果是对象数据的存储具有较频繁的更新需求，操作会显得笨重。例如：user:id:100 -> {"id":100,"name":"春晚","fans":12355,"blogs":99,"focus:83}，如果需要更新一个对象中的局部数据，就需要替换掉所有数据，于是有了以下的需求
假设有这样一个场景，在一个购票软件上买一张票，但是此时剩余票数只有一张或几张，这个时候有几十个人都在同时使用这个软件购票。在不考虑任何影响下，正常的逻辑是首先判断当前是否还有剩余的票，如果有，那么就进行购买并扣减库存数，否则就会提示票数不足，购买失败。伪代码如下：
分析： 在高并的场景下，假设库存只有 2 件 ，两个请求同时进来，抢购改商品，购买数量都是 2. A请求 此时去获取库存，发现库存刚好足够，执行扣库存下单操作。 在 A 请求为完成的时候（事务未提交），B请求 此时也去获取库存，发现库存还有2. 此时也去执行扣库存，下单操作。
介绍 推荐系统并不总是需要用到复杂的机器学习技术．只要手头上有足够的数据，你就可以花很少的功夫开发一个推荐系统．一个最简单的推荐系统可以只是从用户感兴趣的表中查找所需要的推荐信息．当你已经有很多用户和其行为的数据时，使用协同过滤就是一个简单的推荐方案．例如，对于一个运用了协同过滤推荐算法的电子商务网站，你就可以知道哪些购买过睡袋的用户也购买了手电筒，灯笼和驱虫剂．而基于内容的推荐系统则进一步，它具有强大的预测功能，如基于用户的交互就能预测一个用户想要什么．本文将演示如何使用Redis基于用户的兴趣和协同过滤
上期我比较了腾讯云和阿里云的MySQL数据库，文章发布之后引起了一些反响，有质疑数据的，也有希望了解更多细节的同学。其实一个数据库产品的好坏，不光是QPS、TPS这种吞吐量指标，其他特性如主从复制、灾备、稳定性、可视化管理等也起着重要作用，有兴趣的同学可以自己去体验一下，我也会逐步完善这些数据库测试。这期我们来看另一个常用的数据库：Redis。
Redis 事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
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。
订单定时取消是一个非常常见的需求,尤其是上面说到的下单减库存模式,因为我们有时候会比较担心用户下单了,但是不支付,这时候又锁住了库存,那其他用户就一直没法购买了,所以我们其实就需要进行订单的自动取消功能,避免长期锁住库存让其他人无法购买;
我们的互联网客户经常用“秒杀”营销技巧吸引客户的观注，比如秒杀购房优惠券、秒杀汽车使用权等活动。正是巨大的优惠，让很多平常没有需求的客户也集中在一个时间点关注这个营销活动网页，对后台的IT支撑能力带来巨大的挑战。今天我们用实际案例看一看上云后，如何承接秒杀业务。
自己购买 腾讯云 ，自带 CentoOS 或者 Ubuntu 环境，直接开干。如果使用想更快捷安装 Redis 的话，即可使用 Docker 容器进行安装，可以参考我这一篇博客 Doker 部署前后端分离项目
来源：github.com/coderliguoqing/distributed-seckill/
导语 | 最近梳理了一下如何用Flink来实现实时的UV、PV指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用Flink SQL来实现这些指标的统计会更加便捷。 一、解决方案描述 （一）概述 本方案结合本地自建Kafka集群、腾讯云流计算Oceanus（Flink)、云数据库Redis对博客、购物等网站UV、PV指标进行实时可视化分析。分析指标包含网站的独立访客数量（UV）、产品的点击量（PV）、转化率（转化率=成交次数/点击量）等。 相关概念介绍： UV（Unique
注意事项：EVS硬盘需要和ECS在同一可用分区下，当购买完EVS磁盘后，在EVS管理界面点击挂载选择ECS服务器。
一看就会的超详细教程：SpringBoot整合MybatisPlus！>>> 1.自己实现 private static String REDIS_LOCK = "redis_lock";
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。
最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。
出处：https://my.oschina.net/u/1170843/blog/2878515
要说在近几年的面试里，考察难度只增不减的，Redis可谓是当仁不让！ 而往前倒推几年，最人气的NoSQL数据库还是MongoDB，同一年发布的Redis甚至排不上号。 归功于这几年缓存技术的发展、企业对性能的要越来越高，而Redis最大的优势，就是快！（快字我已经说腻了） 网友对几大主流数据库的形象总结 因此，现在出去面试Java/后端开发等类型的岗位，Redis是绝对绕不开的一趴： Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 单线程的Redis为什么这么快 Redi
互联网购物现在已经是非常普遍的购物方式，在互联网上购买商品并且使用之后，很多人都会回过头来对自己购买的商品进行一些评价，以此来表达自己对于该商品使用后的看法。商品评价的好坏对于一个商品的重要性显而易见，大部分消费者都以此作为快速评判该商品质量优劣的方式。所以，与此同时，有些商家为了获得好评，还会做一些 "好评优惠" 或者 "返点" 活动来刺激消费者评价商品。 既然商品评价对于消费者选购商品而言至关重要，那么我想试试可以从这些评价信息中获取到怎样的价值，来帮助消费者快速获取到关于该商品的一些重要信息，给他们的
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