背景 秒杀是我们ServiceComb开源团队以领域驱动设计(DDD)为背景,从零开始构建一个微服务架构的示例项目:在<秒杀开发历程>系列博文中提到它作为一个高并发压力场景的应用,采用了CQRS模式构建,因此我们将使用JMeter来对其进行性能评估. 制定用户行为模型 因为秒杀的场景在现实生活中非常常见,所以用户行为模型非常容易设计: 客户不停的刷秒杀活动,直到刷出一个正在进行的秒杀活动: 刷出了秒杀活动后,马上请求秒杀优惠券: 无论是否成功,客户会稍后查询一次自己已经拥有的优惠券确定优惠券是

一.引入Jedis依赖 可以新建Spring或Maven工程,在pom文件中引入Jedis依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 二.Jedis工具类 JedisUtil.java package com.jake

转载地址:http://bradyzhu.iteye.com/blog/2270698 1,Redis 丰富的数据结构(Data Structures) 字符串(String) Redis字符串能包含任意类型的数据 一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容 利用INCR命令簇(INCR, DECR, INCRBY)来把字符串当作原子计数器使用 使用APPEND命令在字符串后添加内容 列表(List) Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序 你可以添加一个元素到列表的头部(左边:

1,Redis 丰富的数据结构(Data Structures) 字符串(String) Redis字符串能包含任意类型的数据 一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容 利用INCR命令簇(INCR, DECR, INCRBY)来把字符串当作原子计数器使用 使用APPEND命令在字符串后添加内容 列表(List) Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序 你可以添加一个元素到列表的头部(左边:LPUSH)或者尾部(右边:RPUSH) 一个列表最多可以包含232-1个元素(4294

商城在秒杀活动开始时,同时有好多人来请求这个接口,即便做了判断库存逻辑,也难免防止库存出现超卖,造成损失 Django中的ORM本身就对数据库做了防范,但再过亿级访问也扛不住 下面利用Redis的过载防止负库存 #使用REDIS 阻止秒杀时并发状态造成的负库存 import redis #定义过载 def limit_handler(): r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) """ return True: 允许; Fal

0 引言 本文主要描述,服务端做相关秒杀活动的时候,对应的解决方案,即高并发下的数据安全. 1 优化方案 1.1 乐观锁思路 Redis中的watch,请求时,通过Redis查询当前抢购数据,如果当前抢购数据已经到达临界值,则直接提示相应的页面/信息,如返回已抢购完的页面. 1.2 分布式限流 当然,对于很大量的秒杀,可以准备多个Redis实例,用户请求时,可以随机数或者散列取模,找对应实例来进行抢购. 采用Redis有一个好处,比如支持很多应用服务器一起抢…… 1.3 提高吞吐量 Nigix反

一.命题提出背景 公司是O2O生鲜行业,公司的业务部门提出要做秒杀活动.产品负责人听到后说没意义,秒杀不适合O2O生鲜.(产品负责人据说是阿里出来的P8,后来去微信,去永辉带运营.研发,做大佬,再后来自己创业搞零售saas系统.) 由此引起我对这个命题的思考:秒杀活动是否适合O2O生鲜,并且在线上商城实现?首先虽然大佬说没意义,他信誓旦旦说他行业经验丰富,已经尝试过,但是没经过自己分析,没经过数据验证,很难确定. 二.分析过程 1.(what)分析秒杀活动与O2O生鲜的各自特点 A.秒杀活动的目

今天在网上看到一篇思路+代码的商城秒杀实例,我觉得非常不错,借鉴一下分享给大家: 一.前言 双十一刚过不久,大家都知道在天猫.京东.苏宁等等电商网站上有很多秒杀活动,例如在某一个时刻抢购一个原价1999现在秒杀价只要999的手机时,会迎来一个用户请求的高峰期,可能会有几十万几百万的并发量,来抢这个手机,在高并发的情形下会对数据库服务器或者是文件服务器应用服务器造成巨大的压力,严重时说不定就宕机了,另一个问题是,秒杀的东西都是有量的,例如一款手机只有10台的量秒杀,那么,在高并发的情况下,成千上万

在运营活动测试过程中,经常需要对秒杀活动或定时抽奖活动进行并发测试.那么怎样快速便捷的模拟多用户同时参与活动,抽取奖品,进行并发测试呢?尤其是,当奖品总数N<用户总数M时,代码是否会存在奖品多发给用户,导致奖品剩余总数出现负数的严重bug? 下面介绍使用轻量级开源测试工具Jmeter进行并发测试的方法——巧用集合点. 以总产品数为3,模拟多用户(5个用户)同时进行抽奖并发测试为例,进行介绍.         思路:首先在运营后台配置产品总数为3,其次模拟多用户登陆,最后通过设置集合点的方式,模拟

1.首先我们新建一个Controller用于秒杀: package com.imooc.Controller; import com.imooc.service.impl.SeckillServiceImpl; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.

开篇叙 本篇将和大家分享一下秒杀商品活动架构,采用的架构方案正如标题名称.NetCore+Jexus代理+Redis,由于精力有限所以这里只设计到商品添加,抢购,订单查询,处理队列抢购订单的功能:有不足或者不够详细的还请见谅,顺手点个推荐也不错: a. 秒杀流程 b. 封装StackExchange.Redis的使用类 c. Ubuntu16.04上使用Jexus搭建代理完成分布式部署 d. NetCore写实时监控队列服务 秒杀架构设计图︿(￣︶￣)︿三幅 1. 一般业务性架构 2. 后端分布

在运营活动测试过程中,经常需要对秒杀活动或定时抽奖活动进行并发测试.那么怎样快速便捷的模拟多用户同时参与活动,抽取奖品,进行并发测试呢?尤其是,当奖品总数N<用户总数M时,代码是否会存在奖品多发给用户,导致奖品剩余总数出现负数的严重bug? 下面介绍使用轻量级开源测试工具Jmeter进行并发测试的方法——巧用集合点. 以总产品数为3,模拟多用户(5个用户)同时进行抽奖并发测试为例,进行介绍.         思路:首先在运营后台配置产品总数为3,其次模拟多用户登陆,最后通过设置集合点的方式,模拟

疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列之15 [博客园总入口 ] 前言 前言 疯狂创客圈(笔者尼恩创建的高并发研习社群)Springcloud 高并发系列文章,将为大家介绍三个版本的 高并发秒杀: 一.版本1 :springcloud + zookeeper 秒杀 二.版本2 :springcloud + redis 分布式锁秒杀 三.版本3 :springcloud + Nginx + Lua 高性能版本秒杀 以及有关Springcloud 几篇核心.重要的文章: 一.S

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

课程目标掌握如何基于Spring Boot构建秒杀系统或者高并发业务系统,以及构建系统时采用的前后端技术栈适用人群Spring Boot实战者,微服务或分布式系统架构实战者,秒杀系统和高并发实战者,中间件实战者课程简介 本课程是一门具有很强实践性质的“项目实战”课程,俗称“Java商城秒杀系统”,主要介绍了当前一些电商平台或者商城在举办一些商品秒杀.抢购活动时所涉及的相关业务流程,其中,主要包括“秒杀活动列表的展示”.“秒杀活动详情的获取”.“用户登录认证服务”.“高并发秒杀-抢购业务”.“秒杀

1.简介 用户实际操作时,并非是连续点击,而是存在很多停顿的情况,例如:用户需要时间阅读文字内容.填表.或者查找正确的链接等.为了模拟用户实际情况,在性能测试中我们需要考虑思考时间.若不认真考虑思考时间很可能会导致测试结果的失真.例如,估计的可支撑用户数偏小.在性能测试中,访问请求之间的停顿时间被称之为思考时间,那么如何模拟这种停顿呢?我们可以借助JMeter的定时器实现. JMeter中的定时器一般被我们用来设置延迟与同步.定时器的执行优先级高于Sampler(取样器),在同一作用域(例如控制

一,秒杀需要具备的功能: 秒杀通常是电商中用到的吸引流量的促销活动方式 搭建秒杀系统,需要具备以下几点: 1,限制每个用户购买的商品数量,(秒杀价格为吸引流量一般会订的很低,不能让一个用户全部抢购到手) 2,处理速度要快,避免在高并发的情况下发生堵塞 3,高并发情况下,不能出现库存超卖的情况 因为redis中对lua脚本执行的原子性,不会出现因高并发而导致数据查询的延迟 所以我们选择使用redis+lua来实现秒杀的功能 例子:如果同一个秒杀活动中有多件商品,而有人用软件刷接口的方式来下单, 这

本文写的较为零散,对没有基础的同学不太友好. 一.秒杀系统项目总结(基础版) classpath 在.properties中时常需要读取资源,定位文件地址时经常用到classpath 类路径指的是src/main/java,或者是src/main/resource下的路径.例如:resource 下的 classpath:mapping/*.xml,经常用于Mybatis中配置mapping文件地址. Mybatis-generator 在写项目中可以利用mybatis-generator进行一

1.什么是秒杀 秒杀活动是一些购物平台推出的集中人气的活动,一般商品数量很少,价格很便宜,限定开始购买的时间,会在以秒为单位的时间内被购买一空.比如原价千元甚至万元的商品以一元的价格出售,但数量只有一件,在某天的某个时间开始出售,这就造成很多人去抢这一件商品.当然想抢到是需要很多因素的,比如你的电脑配置.网速,还有你的运气. 2.秒杀会带来的问题 (1).高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的,如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验. (2).超卖 任何商品都会有数量上限,如何

package com.test; import java.io.IOException; import java.util.List; import java.util.concurrent.CyclicBarrier; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.