深圳快速网站制作哪家快,企业网站整站,广东建设厅官网查询平台,网站建设tlmh如果让你设计一个秒杀系统#xff0c;你会如何设计#xff1f; Redis是一个分布式缓存系统#xff0c;支持多种数据结构#xff0c;我们可以利用Redis轻松实现一个强大的秒杀系统。 我们可以采用Redis 最简单的key-value数据结构#xff0c;用一个原子类型的变量值(Atomic…如果让你设计一个秒杀系统你会如何设计 Redis是一个分布式缓存系统支持多种数据结构我们可以利用Redis轻松实现一个强大的秒杀系统。 我们可以采用Redis 最简单的key-value数据结构用一个原子类型的变量值(AtomicInteger)作为key把用户id作为value库存数量便是原子变量的最大值。对于每个用户的秒杀我们使用 RPUSH key value插入秒杀请求 当插入的秒杀请求数达到上限时停止所有后续插入。 然后我们可以在台启动多个工作线程使用 LPOP key 读取秒杀成功者的用户id然后再操作数据库做最终的下订单减库存操作。 当然上面Redis也可以替换成消息中间件如ActiveMQ、RabbitMQ等也可以将缓存和消息中间件 组合起来缓存系统负责接收记录用户请求消息中间件负责将缓存中的请求同步到数据库 原文https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/52607544 学习秒杀系统架构分析与实战 https://my.oschina.net/xianggao/blog/524943 如果让你来设计一个消息中间件你会从哪些方面来考虑核心的架构以及数据结构如何设计 比如说这个消息队列系统我们来从以下几个角度来考虑一下。 1首先这个mq得支持可伸缩性吧就是需要的时候快速扩容就可以增加吞吐量和容量那怎么搞设计个分布式的系统呗参照一下kafka的设计理念broker - topic - partition每个partition放一个机器就存一部分数据。如果现在资源不够了简单啊给topic增加partition然后做数据迁移增加机器不就可以存放更多数据提供更高的吞吐量了 2其次你得考虑一下这个mq的数据要不要落地磁盘吧那肯定要了落磁盘才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊顺序写这样就没有磁盘随机读写的寻址开销磁盘顺序读写的性能是很高的这就是kafka的思路。 3其次你考虑一下你的mq的可用性啊这个事儿具体参考我们之前可用性那个环节讲解的kafka的高可用保障机制。多副本 - leader follower - broker挂了重新选举leader即可对外服务。 4能不能支持数据0丢失啊可以的参考我们之前说的那个kafka数据零丢失方案 原文https://blog.csdn.net/A_BlackMoon/article/details/85197979 如果让你来负责一个电商双11大促系统你会如何来考虑和设计 大型促销活动带来的是流量暴涨在高访问量的冲击下电商系统会受到以下挑战瞬间访问量可能是平时的几十倍网络带宽被占满用户响应很慢机器负载高甚至宕机数据库压力过大导致服务不可用,各家电商峰值系统的架构设计由于电商规模、商业模式以及技术选型的不同其技术方案多彩多样、百花齐放着实令人兴奋全面展现了互联网技术开放和创新的特征。下面从这些架构设计方案中抽象和总结出其共性相通的核心思路进行一些概述。核心思路集中表现为采用分而治之的思想大系统小做小系统大做。浓缩一下就是三个字快、稳、炫 快——天下武功唯快不破 快的目标是确保用户端快速流畅的体验。概括来说可以通过以下技术手段实现快的目标。 对前端页面的处理 · 将有效期较长的静态页面通过CDNContent Delivery Network内容分发网络缓存到离用户最近的服务节点上。 · 将有效期较短或者需要对失效时间做最大限度控制的静态页面通过类似于Memcache的高速缓存系统或类似于Squid的反向代理系统缓存在服务端。 · 将混合型页面如商品单页进行动静分离静态数据如商品介绍等缓存在本地动态数据如可用库存和促销价格等异步进行加载。 对后端数据的处理 · 数据库SQL慢查询优化。例如重构相关索引对where子句进行优化等。 · 数据库读写分离。例如MySQL的Master/Slave结构。 · 数据库分库分表。这是减轻单个数据库服务器压力的有效手段不过同时也会带来系统的复杂性是鱼和熊掌之间的关系。 对网络传输的处理 · 执行负载均衡第四层交换按实现分类分为硬件实现和软件实现。通过硬件实现一般都由专业的硬件厂商作为商业解决方案提供如F5等这些产品非常昂贵但能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。通过软件实现如LVS等虽然性能比专业硬件稍差但软件实现配置起来更灵活。 稳——不管风吹浪打胜似闲庭信步 稳的目标是确保系统端稳定可靠的服务。无论在任何情况下都要做到尽可能不宕机、不出错。要做到这一点可以在以下几个方面做文章。 系统解耦 拆分业务模块和功能模块使得每个模块都做到高度内聚然后用SOA通过严格定义模块之间的服务接口做到模块间的松散耦合。在一个模块发生问题时尽可能不影响其他模块的执行尤其不能影响关键业务的执行。同时可以对单个模块进行横向扩展尤其是对关键的业务模块以确保关键业务一定不能受影响。需要注意的是模块划分的粒度应进行权衡过细的粒度虽然可以带来更多的灵活性但也会带来编程的复杂性。 有损服务 根据CAPConsistency一致性Availability可用性Partition Tolerance分区容忍性理论三者不可得兼。对于电商平台其中多数应用并不需要很强的一致性因此合理的方式是用牺牲部分一致性来换取较高的可用性。有损服务服务降级就是一种提高系统稳定性和可用性的有效实践。在电商系统中要优先保证类目浏览、产品单页和订单流程能够执行。 数据库减负 我们知道数据库是所有节点中最不容易扩展的复杂的SQL查询条件会导致数据库负担过重此时可用增加应用计算中间服务器的方式通过高效简洁的SQL查询应用计算中间服务器一次性地从数据库中取出最小全集的数据行然后在内存中利用算法剔除冗余数据以应用算法的复杂度换数据库负担的方式。 炫——运筹于帷幄之中决胜于千里之外 炫的目标是确保业务端实时高效的调度。从日志收集和实时计算入手通过对用户行为数据的可视化图1及时发现问题和洞察商机调度应用系统对用户多样化和个性化的需求进行智能引导。 原文https://www.cnblogs.com/chunguang/p/5892274.html 出现问题 现有业务的冲击 秒杀是营销活动中的一种如果和其他营销活动应用部署在同一服务器上肯定会对现有其他活动造成冲击极端情况下可能导致整个电商系统服务宕机 直接下订单 下单页面是一个正常的 URL 地址需要控制在秒杀开始前不能下订单只能浏览对应活动商品的信息。简单来说需要 Disable 订单按钮 页面流量突增 秒杀活动开始前后会有很多用户请求对应商品页面会造成后台服务器的流量突增同时对应的网络带宽增加需要控制商品页面的流量不会对后台服务器、DB、Redis 等组件的造成过大的压力 架构设计思想 限流 由于活动库存量一般都是很少对应的只有少部分用户才能秒杀成功。所以我们需要限制大部分用户流量只准少量用户流量进入后端服务器 削峰 秒杀开始的那一瞬间会有大量用户冲击进来所以在开始时候会有一个瞬间流量峰值。如何把瞬间的流量峰值变得更平缓是能否成功设计好秒杀系统的关键因素。实现流量削峰填谷一般的采用缓存和 MQ 中间件来解决 异步 秒杀其实可以当做高并发系统来处理在这个时候可以考虑从业务上做兼容将同步的业务设计成异步处理的任务提高网站的整体可用性 缓存 秒杀系统的瓶颈主要体现在下订单、扣减库存流程中。在这些流程中主要用到 OLTP 的数据库类似 MySQL、SQLServer、Oracle。由于数据库底层采用 B 树的储存结构对应我们随机写入与读取的效率相对较低。如果我们把部分业务逻辑迁移到内存的缓存或者 Redis 中会极大的提高并发效率 整体架构 原文https://www.jianshu.com/p/62cce4ba2b8a 我们公司有这样的一个业务场景XXXX我给你画个图YYYY 就根据这样的一个场景以及面临的问题。如果让你来设计这个系统 你会如何考虑
