高并发秒杀App设计思路和注意事项
整点秒杀方案
整点秒杀方案引言随着电商行业的快速发展，秒杀活动已成为各大电商平台的常见营销手段之一。
在秒杀活动中，商家将某个商品在特定时间段内以极低的价格售卖，吸引大量消费者参与，从而扩大销售额和知名度。
然而，由于秒杀活动的高并发性和短时间内的大量用户访问，如何设计一个高效稳定的整点秒杀方案成为了商家们面临的挑战。
设计原则在设计整点秒杀方案时，我们应遵循以下原则：1.高可用性：系统应保证在秒杀活动期间能够稳定运行，避免系统崩溃或服务中断。
2.系统扩展性：考虑到秒杀活动期间的高并发访问，系统应具备良好的扩展性，能够根据需求自动调整资源配置。
3.用户体验：秒杀活动应给用户提供良好的体验，包括页面加载速度快、交互流畅等方面。
4.公平性：秒杀活动应公平对待所有参与用户，避免因网络延迟等原因导致不公平的情况出现。
技术架构整点秒杀方案的技术架构主要包括前端、后端和数据库三个部分。
前端前端部分主要负责用户界面的展示和用户交互。
在整点秒杀方案中，前端需要考虑以下几个方面：1.前端页面的优化：通过对前端页面进行优化，减少页面加载时间，提高用户访问速度。
2.静态资源的缓存：对于一些不经常变动的静态资源，可以通过设置缓存策略，减少对服务器的请求，提高性能。
3.前端负载均衡：通过在前端部署负载均衡设备，将用户的请求分发到不同的前端服务器上，分担服务器的负载压力，提高系统性能。
后端后端部分主要负责业务逻辑的处理和数据存储。
在整点秒杀方案中，后端需要考虑以下几个方面：1.服务端的负载均衡：通过在后端部署负载均衡设备，将用户的请求分发到不同的后端服务器上，分担服务器的负载压力，提高系统性能。
2.并发控制：通过使用分布式锁或队列等机制，控制并发访问，避免出现超卖或重复购买的情况。
3.数据库优化：对于秒杀活动期间的高并发写入操作，可以采用主从复制、分库分表等技术手段，来提高数据库的写入性能。
数据库数据库部分主要负责数据的存储和读取。
在整点秒杀方案中，数据库需要考虑以下几个方面：1.数据库的读写分离：将读操作和写操作分离到不同的数据库服务器上，提高数据库的处理能力。
java秒杀活动实现思路
java秒杀活动实现思路Java秒杀活动实现思路一、引言秒杀活动是电商行业中非常常见的一种促销方式，通过限时限量的特价商品吸引消费者的关注和购买。
然而，由于瞬时高并发的访问压力，以及商品数量有限等因素，秒杀活动的实现并非易事。
本文将介绍一种基于Java 的秒杀活动实现思路，帮助读者了解如何在高并发环境下实现稳定可靠的秒杀系统。
二、系统架构设计1. 单体应用架构在本文中，我们将使用传统的单体应用架构来实现秒杀活动。
单体应用架构由数据库、应用服务器和前端服务器组成，通过JDBC或ORM技术连接数据库与应用服务器，再通过Web服务器和负载均衡器将请求分发给前端服务器。
2. 高可用部署为了应对高并发的访问压力，我们可以采用多台服务器的方式进行部署。
通过负载均衡器将请求分发给多个应用服务器，从而实现水平扩展。
3. 数据库设计在秒杀活动中，商品的库存是非常关键的一部分。
我们可以设计一个商品库存表，记录商品的ID、名称、价格和库存数量等信息。
同时，为了记录秒杀活动的订单信息，我们可以设计一个订单表，记录订单的ID、商品ID、用户ID、购买数量和支付状态等信息。
三、业务逻辑设计1. 抢购接口设计首先，我们需要设计一个用于抢购的接口。
该接口接收用户ID和商品ID 作为参数，验证用户的合法性，并检查商品的库存是否充足。
如果库存充足，则扣减库存并生成订单，返回抢购成功的信息；如果库存不足，则返回抢购失败的信息。
2. 库存扣减设计在抢购接口中，库存扣减是一个非常关键的步骤。
为了避免超卖现象的发生，我们需要使用事务来保证扣减库存和生成订单的原子性操作。
通过数据库的锁机制，可以避免多个用户同时购买同一件商品的情况发生。
3. 接口限流设计由于秒杀活动往往会吸引大量用户的关注和访问，我们需要对接口进行限流，以防止服务器过载。
可以使用系统资源监控工具，统计接口的访问次数和响应时间，并设置合理的请求阈值和响应时间阈值，当超过阈值时进行限流操作，比如通过接口返回错误码或者延迟响应等方式进行限流。
秒杀活动的高并发问题和超卖问题的解决方案
秒杀活动的⾼并发问题和超卖问题的解决⽅案看到这类秒杀，估计很多开发者都头疼，因为你很少真真能在项⽬接触到，不过没关系，该了解的我们也要了解，⾼并发和超卖是秒杀活动中常见的2个问题，也是需要⾯临解决的问题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，如何避免成功下订单买到商品的⼈数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要⾯临的难题；问题：如何解决此问题？答：前端三板斧（扩容、限流、静态化），后端两条路（内存加排队）1. 前端：扩容：加机器，这是最简单的⽅法，通过增加前端池的整体承载量来扛峰值。
限流：⼀般都会采⽤IP级别的限流，即针对某⼀个IP限制单位时间内发起的请求数量，或者活动⼊⼝的时候增加游戏或者问问题环节进⾏销峰操作。
静态化：将活动页⾯中所有的可静态化元素全部静态化，并尽量减少动态元素，通过CNN（加速服务器）来扛峰值。
2. 后端：内存：将库存从MySQL前移到Redis中，所有的读写操作放到内存中，由于Redis中没有锁，所以不会存在相互等待，并且Redis的读写性能都远⾼于MySQL，这就解决了性能问题。
排队：引⼊队列，然后将所有写DB操作在单队列中排队，完全串⾏处理。
当达到库存阀值的时候就不在消费队列，并关闭购买功能。
这就解决了超卖问题。
超卖具体的实现⽅法：⽐如我们的商品表 goods , 对应的字段 num 表⽰当前库存⽅法⼀：mysql 排它锁原理通过mysql 语句 update goods set num = num - 1 WHERE id = 1001 and num > 0;假设现在商品只剩下⼀件了，此时数据库中 num = 1；但有100个线程同时读取到了这个 num = 1，所以100个线程都开始减库存了。
但最终结果，只有⼀个线程减库存成功，其他99个线程全部失败。
为何？这就是MySQL中的排他锁起了作⽤。
电商 秒杀系统 设计思路和实现方法（转载）
电商 秒杀系统 设计思路和实现⽅法（转载）电商 秒杀系统 设计思路和实现⽅法1 秒杀业务分析1. 正常电⼦商务流程（1）查询商品；（2）创建订单；（3）扣减库存；（4）更新订单；（5）付款；（6）卖家发货2. 秒杀业务的特性（1）低廉价格；（2）⼤幅推⼴；（3）瞬时售空；（4）⼀般是定时上架；（5）时间短、瞬时并发量⾼；2 秒杀技术挑战假设某⽹站秒杀活动只推出⼀件商品，预计会吸引1万⼈参加活动，也就说最⼤并发请求数是10000，秒杀系统需要⾯对的技术挑战有：1. 对现有⽹站业务造成冲击秒杀活动只是⽹站营销的⼀个附加活动，这个活动具有时间短，并发访问量⼤的特点，如果和⽹站原有应⽤部署在⼀起，必然会对现有业务造成冲击，稍有不慎可能导致整个⽹站瘫痪。
解决⽅案：将秒杀系统独⽴部署，甚⾄使⽤独⽴域名，使其与⽹站完全隔离。
2. ⾼并发下的应⽤、数据库负载⽤户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页⾯以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照⼀般的⽹站应⽤架构，访问应⽤服务器、连接数据库，会对应⽤服务器和数据库服务器造成负载压⼒。
解决⽅案：重新设计秒杀商品页⾯，不使⽤⽹站原来的商品详细页⾯，页⾯内容静态化，⽤户请求不需要经过应⽤服务。
3. 突然增加的⽹络及服务器带宽假设商品页⾯⼤⼩200K（主要是商品图⽚⼤⼩），那么需要的⽹络和服务器带宽是2G（200K×10000），这些⽹络带宽是因为秒杀活动新增的，超过⽹站平时使⽤的带宽。
解决⽅案：因为秒杀新增的⽹络带宽，必须和运营商重新购买或者租借。
为了减轻⽹站服务器的压⼒，需要将秒杀商品页⾯缓存在CDN，同样需要和CDN服务商临时租借新增的出⼝带宽。
4. 直接下单秒杀的游戏规则是到了秒杀才能开始对商品下单购买，在此时间点之前，只能浏览商品信息，不能下单。
⽽下单页⾯也是⼀个普通的URL，如果得到这个URL，不⽤等到秒杀开始就可以下单了。
解决⽅案：为了避免⽤户直接访问下单页⾯URL，需要将改URL动态化，即使秒杀系统的开发者也⽆法在秒杀开始前访问下单页⾯的URL。
电商秒杀方案
电商秒杀方案随着电商行业的迅猛发展，秒杀活动成为各大电商平台吸引用户和提升销售额的重要手段之一。
然而，由于秒杀活动的高并发和特殊性，其方案设计和执行并不容易。
本文将探讨电商秒杀方案的关键问题，包括准备工作、系统设计和优化策略。
一、准备工作1. 产品准备：在进行秒杀活动前，需要确保商品库存充足，以避免由于库存不足而导致的用户体验差和销售额损失。
此外，还需要对参与秒杀的商品进行分类和筛选，确保符合活动定位和目标用户的需求。
2. 技术准备：秒杀活动对系统的性能要求很高，需要进行充分的技术准备。
首先，需要优化服务器的配置，确保系统能够承受高并发的请求。
其次，需要对数据库进行优化，以提高读写性能和并发能力。
此外，还需要考虑系统的容错和故障恢复机制，以应对可能出现的问题。
3. 人员准备：秒杀活动需要集成多个部门的资源和力量，因此需要组建一个专业的团队来负责活动的策划、执行和监控。
这个团队应包括市场营销、技术开发、运营管理等方面的人员，以确保活动的顺利进行。
二、系统设计1. 前端设计：为了提供良好的用户体验，前端设计应简洁明了，页面加载速度快。
同时，需要考虑到各种终端设备的适配，确保在不同屏幕上都能正常显示。
另外，前端设计还需要考虑到用户参与秒杀活动的流程和操作，以提升用户的参与度和转化率。
2. 后台逻辑：为了应对高并发的情况，后台逻辑需要进行优化。
首先，可以采用分布式架构，将请求分散到多个服务器上处理，降低单一服务器的负载压力。
其次，可以使用缓存技术，将热门商品的信息缓存在缓存服务器上，减轻数据库的读负载。
另外，对于重要的数据库操作，可以使用事务来确保数据的一致性和完整性。
三、优化策略1. 流量控制：为了保证系统的稳定性，需要进行合理的流量控制。
可以通过设置访问限制、队列等方式来限制并发访问数量，防止系统崩溃或响应时间过长。
此外，还可以通过设置人机验证码等手段来防止恶意攻击和刷单行为。
2. 提前预热：为了提高系统的并发处理能力，可以在活动开始前进行系统的提前预热。
java秒杀活动实现思路
java秒杀活动实现思路Java秒杀活动的实现思路可以分为以下几个步骤：1.数据库设计：首先需要设计数据库表结构来存储参与秒杀的商品信息和用户的秒杀订单信息。
常见的表包括商品表、秒杀活动表、秒杀订单表等。
商品表存储商品的基本信息，秒杀活动表存储活动的开始时间、结束时间等信息，秒杀订单表存储用户的秒杀订单相关信息。
2.商品发布：在秒杀活动开始前，需要先将待秒杀的商品信息存储到数据库中。
可以通过后台管理系统或者接口来实现商品的发布功能，包括商品的名称、库存量、价格等。
3.秒杀接口设计：设计秒杀接口，供用户参与秒杀活动。
该接口需要处理请求的并发访问，因此要考虑到高并发场景下的性能和安全问题。
4.并发控制：在高并发场景下，秒杀活动可能会引发超卖问题，因此需要实现并发控制机制来保证商品的库存不会出现负数。
常见的控制手段包括悲观锁和乐观锁。
悲观锁是在数据库层面上对相关记录进行加锁，来保证读写的一致性。
乐观锁是通过在更新记录时比较版本号来保证操作的原子性和一致性。
5.订单生成：秒杀成功后，生成用户的秒杀订单并插入到秒杀订单表中。
该步骤要保证订单的生成是原子操作，可以通过数据库的事务来实现。
6.结果页面展示：在秒杀活动结束后，可以设计秒杀成功和秒杀失败的结果页面来展示给用户。
可以使用HTML和CSS来设计页面，并从数据库中获取相应的数据进行展示。
7.秒杀活动时间控制：对于秒杀活动的开始和结束时间需要进行控制，可以通过定时任务或者启动/停止接口来实现。
在活动开始和结束时，需要将对应的标志位设置为有效或无效。
除了以上的基本思路，还有一些技术方案可以应用到秒杀活动的实现中：1.缓存：可以使用缓存技术来提高读取商品信息的速度，如Redis 或Memcached。
将商品信息缓存在内存中，避免每次读取都要从数据库中查询。
同时缓存也可以用于减轻数据库读写压力，可以将用户的秒杀订单信息和商品库存信息等缓存到内存中。
2.分布式部署：对于高并发的秒杀活动，可以考虑将系统部署在多台服务器上，通过负载均衡来分担请求的压力。
app高并发解决方案
app高并发解决方案
《app高并发解决方案》
随着智能手机的普及，移动应用程序成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，随着用户数量的不断增加，应用程序的高并发访问问题也日益凸显。
高并发指的是在同一时刻有大量用户访问应用程序，可能会导致服务器负载过高，甚至导致应用程序崩溃。
因此，针对这一问题，开发者们需要在设计和开发应用程序时考虑是的高并发解决方案。
首先，优化数据库是解决高并发问题的关键。
数据库是应用程序的核心，必须能够支持大量用户的并发访问。
为了优化数据库，开发者可以采用垂直分片和水平分片的方式，将数据库分成多个部分，提高数据库的并发处理能力。
同时，使用缓存技术也是一个有效的方法，可以减少数据库的负载，提高数据的查询速度。
其次，采用负载均衡技术也是解决高并发问题的关键。
负载均衡可以将用户的请求分发到不同的服务器上，避免单一服务器负载过重。
通过负载均衡技术，可以提高应用程序的并发处理能力，保证用户访问的稳定性和速度。
另外，使用分布式存储系统也是一个有效的解决方案。
分布式存储系统可以将数据存储在多个节点上，提高数据的读写性能和扩展性。
通过分布式存储系统，可以有效地解决高并发访问问题，保证用户访问的稳定性和速度。
总之，高并发访问问题是移动应用程序面临的一个严峻挑战，但是通过优化数据库、采用负载均衡技术和使用分布式存储系统等解决方案，可以有效地提高应用程序的并发处理能力，保证用户访问的稳定性和速度。
开发者们需要不断地探索和创新，为应用程序的高并发访问问题寻找更多的解决方案。
秒杀场景下的高并发写请求解决方案
秒杀场景下的高并发写请求解决方案削峰：恶意用户拦截首先，最直接的就是对恶意用户进行拦截。
这类用户会在秒杀过程中疯狂刷请求，导致系统压力剧增。
我们可以通过以下几个维度来进行限制：•单用户多次点击拦截：对于同一个用户的多次点击行为，我们可以设置合理的时间间隔，比如一个用户在10秒内只能发起一次秒杀请求。
如果同一用户频繁发起秒杀请求，我们可以直接拒绝其请求。
这类限流策略可以有效减少重复请求带来的压力。
•设备标识（IMEI）限制：现在的设备都会有独一无二的标识符（IMEI），通过这个标识符，我们可以对单设备进行流量限制，防止同一个设备短时间内发起多个并发请求。
•源IP限制：对于同一个源IP发起的多个并发请求，我们可以在系统层面设置规则，比如一个IP在一分钟内只能发起N次请求。
这一措施可以有效防止单IP进行恶意刷请求，特别是在大流量活动中，能够有效减少系统负载。
这些削峰措施在高并发环境中是非常重要的，能够让你的系统在面对恶意请求时保持冷静，不至于被淹没在浪潮中。
漏桶算法与令牌桶算法：稳妥的限流方案接下来我们要聊到的是限流策略。
限流的目的在于控制请求速率，防止瞬间爆发的流量把系统击垮。
目前比较常见的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法。
两者的核心区别在于处理流量的方式。
•漏桶算法（Leaky Bucket）：漏桶算法的原理很简单，它将请求看作是往桶里加水，而桶的漏水速度是固定的。
如果水的流入速度超过了桶的出水速度，多余的水就会溢出，被丢弃。
这种方式可以保证系统以恒定的速率处理请求，避免高峰流量瞬时打垮系统。
•令牌桶算法（Token Bucket）：令牌桶算法与漏桶算法类似，但它更灵活一些。
系统以固定速率生成令牌，用户请求时需要从桶中拿到令牌才能进行操作。
如果令牌用光了，那么超出速率的请求就会被限制。
这种方式能够允许系统在短时间内处理突发请求，同时也能在流量超出预期时对请求进行限制。
•Guava 限流：Google Guava库提供了开箱即用的限流工具，可以很方便地实现漏桶和令牌桶限流。
关于秒杀的系统架构优化思路
关于秒杀的系统架构优化思路⼀、问题的提出秒杀或抢购活动⼀般会经过预约，下单，⽀付，扛不住的地⽅在于下单，⼀般会带来2个问题：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，如何避免成功下订单买到商品的⼈数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要⾯临的难题。
秒杀系统难做的原因：库存只有⼀份，瞬间⼤量⽤户读和写这些数据。
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千万⼆、架构常见站点架构如下1）浏览器端，最上层，会执⾏到⼀些JS代码2）站点层，这⼀层会访问后端数据，返回数据给浏览器3）服务层，向上游屏蔽底层数据细节4）数据层，最终的库存是存在这⾥的三、优化思路1、将请求尽量拦截在上游：传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据库读写锁冲突严重，导致响应慢，下单基本不能成功2、利⽤缓存：这是⼀个典型的读多些少的应⽤场景，⾮常适合使⽤缓存四、优化细节1 、浏览器层请求拦截a）产品层⾯，⽤户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁⽌⽤户重复提交请求b）js层⾯，限制⽤户在x秒之内只能提交⼀次请求可以拦截很多⽆效请求2、站点层请求拦截与页⾯缓存防⽌像服务器直接发送过多的恶意http请求a）同⼀个uid，限制访问频度，做页⾯缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同⼀页⾯b）同⼀个item的查询，例如⼿机车次，做页⾯缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同⼀页⾯可以拦截很多⽆效请求3、服务层请求拦截与数据缓存a）给过多的请求去数据库有什么意义呢？对于写请求，做请求队列，每次只透过有限的写请求去数据层，如果均成功再放下⼀批，如果库存不够则队列⾥的写请求全部返回“已售完b）对于读请求，cache来抗，⽤memcached or redis（10wqps）如此限流，只有⾮常少的写请求，和⾮常少的读缓存mis的请求会透到数据层去4、数据层闲庭信步到了数据这⼀层，⼏乎就没有什么请求了，库存是有限的，透过过多请求来数据库没有意义五、解决⽅案关于超卖，⾸先设定⼀个前提，为了防⽌超卖现象，所有减库存操作都需要进⾏⼀次减后检查，保证减完不能等于负数。
秒杀高并发解决方案
秒杀高并发解决方案引言随着电商行业的快速发展，秒杀活动成为各大电商平台吸引用户的一种常见方式。
然而，高并发的用户请求对于服务器来说是一种极大的挑战。
本文将介绍一种解决高并发问题的秒杀系统方案。
问题分析在秒杀活动中，大量用户在同一时间内发起购买请求，相较于平时的用户请求量，高峰期的请求量将是一个数量级的增长。
这种情况下，传统的单服务器架构很容易导致系统瓶颈，导致服务器压力过大，响应时间增加，甚至引发系统崩溃。
解决方案针对秒杀活动的高并发问题，我们提出以下解决方案。
系统架构设计为了应对高并发的用户请求，我们采用分布式系统架构。
整个系统分为多个独立的服务模块，每个模块可以独立承担一部分工作，从而提高系统的整体性能以及可靠性。
数据库优化高并发场景下，数据库成为系统的瓶颈之一。
为了提高数据库的读写性能，我们建议采用数据库读写分离的方案。
主数据库负责处理写入操作，而从数据库负责处理读操作，从而分散数据库的压力。
此外，针对高并发的读操作，我们可以使用缓存来减轻数据库的压力。
将热门商品的数据缓存在内存中，减少数据库的访问次数，提高读取速度。
负载均衡负载均衡是分布式系统中常用的一种技术，通过将请求均匀分布到多台服务器上，实现系统的高性能和高可用性。
对于秒杀系统来说，我们可以使用负载均衡器将用户的请求分发到多台服务器上，从而均衡服务器的压力。
队列技术为了实现秒杀的公平性，并发请求需要依次排队进行处理。
我们可以使用消息队列来实现请求的异步处理。
将用户请求放入队列中，然后由多个消费者进行处理，每次只处理一个请求，确保每个请求都能够得到响应。
限流措施为了避免瞬时高并发请求对系统造成的冲击，我们可以引入限流措施。
例如，可以控制每秒钟的请求数量，对于超过限制的请求，可以进行拒绝处理或暂时等待。
通过限流措施，可以有效地保护服务器免受过载的影响。
安全防护秒杀活动容易引发恶意请求，如机器人、脚本等。
为了防止此类攻击，我们可以引入验证码机制，要求用户在提交请求前进行验证。
秒杀系统解决方案
秒杀系统解决⽅案⼀、秒杀⼀般会带来2个问题：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，如何避免成功下订单买到商品的⼈数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要⾯临的难题。
⼆、如何解决？1.架构层⾯：秒杀架构设计原则：尽量将请求拦截在系统上游读多写少的常⽤多使⽤缓存扩容加机器系统隔离 为了避免短时间内的⼤访问量对现有⽹站业务造成的冲击，可以将秒杀系统独⽴部署。
系统隔离更多是运⾏时的隔离，可以通过分组部署的⽅式和另外99%分开。
秒杀还申请了单独的域名，⽬的也是让请求落到不同的集群中。
即使秒杀系统崩溃了，也不会对⽹站造成影响。
数据隔离将即将被秒杀的热数据维护到redis。
秒杀所调⽤的数据⼤部分都是热数据，⽐如会启⽤单独cache集群或MySQL数据库来放热点数据，⽬前也是不想0.01%的数据影响另外99.99%。
减库存操作⼀种是拍下减库存另外⼀种是付款减库存；⽬前采⽤的“拍下减库存”的⽅式，拍下就是⼀瞬间的事，对⽤户体验会好些。
2.产品层⾯：控制秒杀商品页⾯抢购按钮的可⽤/禁⽤。
购买按钮只有在秒杀开始的时候才能点亮，在此之前是灰⾊的，显⽰活动未开始。
增加了秒杀答题，基于时间分⽚削峰秒杀答题⼀个很重要的⽬的是为了防⽌秒杀器。
还有⼀个重要的功能，就是把峰值的下单请求给拉长了，从以前的1s之内延长到2~10s左右，请求峰值基于时间分⽚了，这个时间的分⽚对服务端处理并发⾮常重要，会减轻很⼤压⼒，另外由于请求的先后，靠后的请求⾃然也没有库存了，也根本到不了最后的下单步骤，所以真正的并发写就⾮常有限了。
其实这种设计思路⽬前也⾮常普遍，如⽀付宝的“咻⼀咻”已及微信的摇⼀摇。
秒杀页⾯设计简化秒杀场景业务需求与⼀般购物不同，⽤户更在意的是能够抢到商品⽽不是⽤户体验。
所以秒杀商品页⾯应尽可能简单并且拍下后地址等个⼈信息应该使⽤默认信息，减轻秒杀进⾏时系统负载，若有更改可以在秒杀结束后进⾏更改。
秒杀设计方案
秒杀设计方案秒杀设计方案1.需求分析秒杀活动是指在特定时间段内，以极低价格销售商品，吸引用户抢购的一种促销活动。
对于电商平台而言，秒杀活动既是一种营销手段，也是提升用户转化率和促进销量的重要途径。
2.系统架构设计秒杀系统的架构设计需要考虑高并发和高可用性。
一般可以采用分布式架构，包含前端负载均衡、缓存、消息队列等组件。
（1）前端负载均衡：通过将流量分发到多个服务器上，均衡负载，提高系统吞吐量和响应能力。
（2）缓存：秒杀活动的商品信息和库存信息需要频繁访问，可以将这些信息缓存在内存中，减少数据库访问压力，提高系统性能。
（3）消息队列：在秒杀活动期间，用户的访问可能会突然增加，为了避免系统崩溃，可以将用户请求先放入消息队列中，再按照顺序进行处理，保证系统的稳定性和可靠性。
（4）数据库设计：数据库设计要注意优化查询效率。
可以使用分库分表、索引优化等方式，提高数据库的读写性能。
3.用户访问流程设计（1）用户浏览商品列表：用户可以通过网站或APP浏览参与秒杀活动的商品列表，查看商品信息和剩余库存。
（2）用户下单：用户选择心仪的商品，点击购买按钮，进入确认订单页面。
在确认订单页面，用户可以选择收货地址、支付方式等信息，并提交订单。
（3）限流措施：为了保护系统的稳定性，需要设置访问限制。
可以限制用户在一段时间内的访问频率，或者通过验证码等方式确认用户的身份。
（4）秒杀效果展示：为了增加用户体验，可以设置秒杀页面，在秒杀开始前进行倒计时，提醒用户准备抢购。
秒杀结束后，展示秒杀结果页面，显示用户是否秒杀成功。
4.库存控制方案秒杀活动因为价格优惠，用户参与热情高涨，需要合理控制库存，防止超售或存货过剩。
（1）预售和限购：可以提前设置秒杀商品的数量和限购数量，合理分配商品资源，避免供不应求或者商品积压。
（2）库存监控：实时监控秒杀活动的库存情况，当库存低于一定阈值时，提醒用户并停止秒杀活动，防止用户下单但无法发货的情况。
秒杀活动技术方案
秒杀活动技术方案
实现秒杀活动的技术方案通常包括以下几个方面：
1. 优化数据库设计：使用高性能、高并发的数据库系统，如MySQL、Redis等，采用分库分表等技术提高数据库的并发读
写能力。
2. 缓存优化：使用缓存系统，如Redis、Memcache等，将热
门商品信息、库存信息等缓存起来，减轻数据库的访问压力，提高页面打开速度。
3. 异步处理：将秒杀请求与正常请求进行隔离，采用异步处理的方式，如消息队列、异步任务等，将请求发送给后台异步处理，减轻服务器的压力，提高系统的并发处理能力。
4. 分布式架构：将系统进行分布式部署，使用负载均衡器、反向代理等技术，将请求均匀分配到多台服务器上，提高系统的整体性能和稳定性。
5. 限流控制：设置限流策略，如令牌桶算法、漏桶算法等，限制用户的请求频率和并发数量，避免系统遭受恶意攻击或过载。
6. 预热机制：提前将商品信息、库存信息等加载到缓存系统中，减少请求到达时的查询时间，提高系统的响应速度。
7. 前端优化：采用CDN加速、页面静态化等技术，减少网络
延迟，提高页面加载速度，同时优化前端代码，减少页面渲染
时间。
8. 安全防护：使用验证码、IP限制、用户身份验证等手段，防止恶意攻击和刷单行为，确保系统的安全性和公平性。
以上是一些常见的秒杀活动技术方案，具体实施时需要根据实际情况进行调整和优化。
同时，由于秒杀活动对系统的并发、性能要求较高，可能需要在系统硬件、网络带宽、数据库配置等方面进行相应的升级和优化。
秒杀系统项目开发计划书
秒杀系统项目开发计划书一、项目背景随着电商市场的不断发展壮大，消费者对于商品购买的需求也变得越来越迫切。
而秒杀活动作为电商行业的一种热门促销方式，将商品以超低价抢购的方式呈现给消费者，吸引了大量用户参与。
然而，由于秒杀活动的巨大吸引力，往往会导致网站服务器崩溃、系统崩溃等问题，给用户和企业都造成了不好的体验和损失。
因此，开发一个高效稳定的秒杀系统是非常有必要的。
二、项目目标1. 提供一个高性能、高并发、稳定可靠的秒杀系统，满足大规模用户同时访问的需求。
2. 保障系统的安全性，防止黑客攻击、恶意刷单等违规行为。
3. 提高系统的用户体验，确保用户在参与秒杀活动时能够顺利购买到心仪的商品。
4. 提升电商平台的竞争力，增加销售额和用户粘性。
三、项目范围1. 系统架构设计：包括数据库设计、后台管理系统设计、前端页面设计等。
2. 功能开发：包括用户注册登录、商品管理、订单管理、支付接口等功能的开发。
3. 性能优化：对系统进行性能优化，提高系统的并发能力和稳定性。
4. 安全防护：采取多种安全防护措施，保护系统的安全。
5. 用户体验优化：优化用户界面设计，提高用户体验。
四、项目计划1. 需求分析阶段（2周）1.1 调研市场需求，确定系统功能需求。
1.2 制定产品需求文档，明确系统功能和用户交互流程。
1.3 确定系统设计方案，包括系统架构设计和功能设计。
2. 系统设计阶段（4周）2.1 确定系统技术栈，包括后端技术和前端技术。
2.2 进行数据库设计，设计数据库表结构和关系。
2.3 设计系统架构，确定系统各个模块的功能和调用关系。
3. 系统开发阶段（8周）3.1 开发用户注册登录功能，实现用户管理功能。
3.2 开发商品管理功能，包括商品添加、删除和修改功能。
3.3 开发订单管理功能，实现订单生成和支付功能。
3.4 开发支付接口，与第三方支付平台对接。
3.5 进行系统功能测试，确保功能正常。
4. 性能优化阶段（4周）4.1 进行系统性能测试，找出性能瓶颈和问题。
高并发设计：实现高并发处理,提高系统的并发执行能力
高并发设计：实现高并发处理，提高系统的并发执行能力高并发设计：实现高并发处理，提高系统的并发执行能力引言随着互联网的发展，越来越多的应用程序需要处理大量的并发请求。
高并发处理成为了系统设计中的重要问题。
如何实现高并发处理，提高系统的并发执行能力，成为了开发人员需要面对的挑战。
本文将介绍高并发设计的基本概念及实现方法，帮助读者更好地理解并应对高并发场景。
一、什么是高并发设计高并发设计是指系统能够同时处理大量并发请求的能力。
在实际应用中，如电商平台的秒杀活动、社交网络的热点话题等，都需要系统能够同时处理大量的请求。
高并发设计不仅仅是提高系统的性能，还需要考虑系统的稳定性、可用性和可扩展性等方面。
高并发设计的目标是将系统的并发执行能力提高到最大化，并保持系统的稳定性。
通过合理的设计和优化，可以有效地提高系统的吞吐量和响应速度，降低系统的延迟和错误率。
二、高并发设计的挑战高并发设计面临着一系列挑战。
首先，系统需要处理大量的并发请求，需要解决请求的排队、调度和资源分配等问题。
其次，系统需要保证数据的一致性和完整性，避免并发操作导致的数据错误。
此外，系统还需要考虑负载均衡、容灾备份和故障恢复等方面，以保证系统的高可用性和可靠性。
针对这些挑战，我们可以采取一系列的高并发设计策略和技术手段，来提高系统的并发执行能力。
三、高并发设计的策略和技术手段1. 分布式架构分布式架构是实现高并发处理的重要手段之一。
通过将系统拆分成多个独立的组件，使得每个组件可以独立地处理请求，从而提高系统的并发能力。
常见的分布式架构包括微服务架构、集群架构和分布式缓存架构等。
微服务架构将系统拆分成多个小型的服务，每个服务独立部署和运行。
通过服务间的通信和协作，实现系统的功能。
微服务架构可以提高系统的可扩展性和灵活性，适用于高并发场景。
集群架构将系统部署在多台服务器上，每台服务器处理部分请求。
通过负载均衡，将请求均匀地分配给各个服务器，提高系统的并发能力和响应速度。
秒杀高并发处理方法
秒杀⾼并发处理⽅法
（1）在秒杀过程前是如何防⽌⽤户在秒杀开始防⽌服务器宕机的（3分）·
秒杀系统单独部署避免整个项⽬崩溃
或者静态化整个页⾯将静态化页⾯分发到每个cdn边缘节点上起到压⼒分散的效果
（2）在秒杀前的准备⼯作中是如何防⽌⽤户提前下单的（3分）
将秒杀按钮置灰，到时间变亮，限制⽤户x秒点击⼀次。
（3）在秒杀过程中是如何防⽌超卖的（3分）
使⽤redis可以把并发的请求进⾏队列⼀个⼀个进⾏请求，先通过redis减库存后，再去数据库减库存，当redis缓存中没有了请求就不会在进⼊
（4）为何秒杀成功后⽤异步处理订单⽐较好（3分）、
因为秒杀是个⾼并发系统，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
（5）简述⼀下⽀付宝⽀付的异步和同步的回调地址（3分）
当发起⼀个⽀付请求后，⽀付渠道⽅会很快返回⼀个结果，但只是告诉你调⽤成功，⽽不是付款成功，这是同步调⽤。
同步请求参数⾥会有⼀个回调地址，这个地址是扣款成功后调⽤，这是异步调⽤。
高并发架构设计指南
高并发架构设计指南随着互联网的快速发展和用户数量的不断增多，高并发架构设计已经成为了互联网企业必须要面对的一个难题。
高并发架构设计需要在架构设计、负载均衡、缓存设计、数据存储等方面做出足够的考虑，才能够有效地保证系统的稳定性和处理能力。
本文将从以上几个方方面分别论述高并发架构设计的重点和注意事项。
一、架构设计在架构设计方面，高并发架构设计需要考虑以下几个方面：1.可扩展性高并发架构需要具备良好的可扩展性，通过增加服务器、分布式部署、分库分表等方式，实现系统的水平扩展。
2.负载均衡负载均衡是高并发架构设计中不可或缺的一部分，通过负载均衡可以将请求均匀地分配到多个服务器上，降低单个服务器的压力。
3.异步处理为了避免系统因请求处理时间过长而阻塞，高并发架构设计中需要考虑利用异步处理的方式，将请求排队或者异步处理，提高系统的吞吐量。
二、负载均衡负载均衡是高并发架构设计中十分重要的一部分，负载均衡需要考虑以下几个方面：1.硬件负载均衡硬件负载均衡可以通过使用硬件设备，如F5负载均衡器、硬件交换机等，将请求均匀地分配到多个服务器上，提高系统的可靠性和稳定性。
2.软件负载均衡软件负载均衡可以通过使用软件方式，如Nginx、LVS等，将请求均匀地分配到多个服务器上，为系统提供高效和稳定的负载均衡服务。
3.会话保持会话保持可以保证同一个用户的请求总是访问同一个服务器，从而保证用户的体验和系统的稳定性。
三、缓存设计缓存设计是高并发架构设计中必须考虑的一部分，缓存设计需要考虑以下几个方面：1.缓存策略缓存策略需要根据实际需求和系统特点而定，一般可以采用热点数据、冷启动、过期时间等策略来进行缓存。
2.缓存技术缓存技术可以使用多种技术，如Redis、Memcache等，选择合适的缓存技术可以极大地提高系统的性能和稳定性。
3.缓存预热缓存预热是缓存设计中必须考虑的一个问题，通过预先加载热门数据到缓存中，可以避免系统因为缓存未命中而造成性能下降的情况。
京东高并发秒杀解决方案
京东⾼并发秒杀解决⽅案
秒杀系统经常出现在例如淘宝京东这类购物⽹站，由于商品的优惠、商品数量有限制，其特点是在特定的时间会有⼤量⽤户对服务器发起请求，容易对服务器造成巨⼤压⼒。
对于⼀个秒杀系统，需要有特殊的设计才能解决秒杀场景下的巨⼤流量洪峰以及数据的⼀致性问题。
秒杀架构设计理念：
防刷设计：设计有效的防刷机制，有效拦截⽆效请求，避免⽤户恶意调⽤秒杀相关接⼝。
数据分层校验：尽可能在不同层将⽆效请求拦截并过滤掉，让真正有效的请求落⼊后端服务。
限流：鉴于只有少部分⽤户能够秒杀成功，所以要限制⼤部分流量，只允许少部分流量进⼊服务后端。
流量削峰：对于秒杀系统瞬时会有⼤量⽤户涌⼊，所以在抢购⼀开始会有很⾼的瞬间流量峰值。
⾼峰值流量是压垮系统很重要的原因，所以如何把瞬间的⾼峰流量变成⼀段时间内的平稳流量是设计秒杀系统很重要的思路，实现削峰的常⽤的⽅法是利⽤缓存和消息中间件等技术。
超卖设计：库存数量有限，如何有效控制商品超卖是秒杀系统不可避免的⼀个问题；
异步处理：秒杀系统是⼀个⾼并发系统，采⽤异步处理模式可以极⼤地提⾼系统并发量，当然异步处理也是削峰的⼀种实现⽅式。
内存缓存：秒杀系统最⼤的瓶颈⼀般都是数据库读写，由于数据库读写属于磁盘IO，性能很低，如果能够把部分数据或业务逻辑转移到内存缓存，效率会有极⼤地提升。
动静分离：将⼤量静态资源进⾏CDN缓存，减少后端服务器的请求压⼒。
主备容灾：在有条件的情况下做好主备容灾，提前预防被恶意攻击；
可拓展：当然如果我们想⽀持更多⽤户，更⼤的并发，最好将系统设计成弹性可拓展的，如果流量迅速增⼤，拓展机器即可。
像淘宝、京东等双⼗⼀活动时会增加⼤量服务器来应对流量洪峰。
php如何应对秒杀抢购高并发思路
php如何应对秒杀抢购⾼并发思路我们常⽤QPS（Query Per Second，每秒处理请求数）来衡量⼀个web应⽤的吞吐率，解决每秒数万次的⾼并发场景，这个指标⾮常关键。
举个栗⼦：假设⼀个业务请求平均为100ms，同时系统内有20台apache web服务器，MaxClients（apache的最⼤连接数）设置为500，那么理论QPS峰值就是20*500/0.1=100000（理论与实际肯定有差异）。
这系统貌似理论上来说很强⼤1秒钟处理100000个请求，实际当然没有这么理想。
在⾼并发的实际场景下，机器都处于⾼负载的状态，在这个时候平均响应时间会被⼤⼤增加。
就Web服务器⽽⾔，Apache打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下⽂切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。
因此上述的MaxClient数⽬，要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑，绝对不是越多越好。
可以通过Apache⾃带的abench来测试⼀下，取⼀个合适的值。
然后，我们选择内存操作级别的存储的Redis，在⾼并发的状态下，存储的响应时间⾄关重要。
⽹络带宽虽然也是⼀个因素，不过，这种请求数据包⼀般⽐较⼩，⼀般很少成为请求的瓶颈。
负载均衡成为系统瓶颈的情况⽐较少，在这⾥不做讨论。
那么问题来了，假设我们的系统，在5w/s的⾼并发状态下，平均响应时间从100ms变为250ms（实际情况，甚⾄更多）：20*500/0.25 = 40000 （4万QPS）于是，我们的系统剩下了4w的QPS，⾯对5w每秒的请求，中间相差了1w。
举个例⼦，⾼速路⼝，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，⾼速路⼝运作正常。
突然，这个路⼝1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现⼤塞车。
（5条车道忽然变成4条车道的感觉）同理，某⼀个秒内，20*500个可⽤连接进程都在满负荷⼯作中，却仍然有1万个新来请求，没有连接进程可⽤，系统陷⼊到异常状态也是预期之内。
app高并发解决方案
App高并发解决方案引言随着移动互联网的快速发展，越来越多的应用程序（App）面临着高并发的挑战。
大量用户同时访问应用程序，会给服务器和网络带来巨大的压力，导致应用程序的性能下降甚至崩溃。
因此，开发高并发解决方案成为保障应用程序稳定运行的关键。
本文将介绍一些常见和有效的App高并发解决方案，旨在帮助开发者们应对高并发的问题，同时提高应用程序的性能和稳定性。
1. 使用负载均衡技术负载均衡技术是解决高并发的重要手段之一。
通过将用户请求均匀地分发给多个服务器，可有效减轻单一服务器的压力，并提高系统的并发处理能力。
常见的负载均衡技术包括：•硬件负载均衡器：通过硬件设备分发请求，能够快速进行流量分发。
•软件负载均衡器：在应用服务器上使用软件实现负载均衡，成本较低，但性能较硬件负载均衡器差一些。
选择合适的负载均衡技术，结合应用程序的实际需求，能够有效提升系统的并发处理能力。
2. 数据库优化数据库是应用程序最核心的存储模块之一，对数据库的优化对于应对高并发至关重要。
以下是一些数据库优化的常见措施：•合理设计数据库表结构：减少表之间的关联，避免冗余字段。
•使用索引：为经常使用的字段添加索引，加快查询速度。
•数据库缓存：使用缓存技术，如Redis、Memcached等，减少数据库的访问次数。
•数据库分库分表：将数据库数据按照一定规则进行拆分，减轻单一数据库的负荷。
通过对数据库的优化，可以提高数据的读写效率，进而提升应用程序的并发能力。
3. 异步处理高并发场景下，同步处理可能会造成线程阻塞，降低应用程序的并发能力。
因此，采用异步处理方式可以有效提升系统的并发处理能力。
以下是一些常见的异步处理方式：•异步任务队列：将前端请求转化为异步任务，加入任务队列中，由后台进行异步处理。
•异步消息中间件：使用消息队列进行异步消息处理，提高处理效率和并发能力。
选择适合应用程序业务逻辑的异步处理方式，可以显著提高系统的并发处理能力。
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高并发秒杀App设计思路和注意事项
一、明确问题：
设计一款具有高并发的负载能力、稳定性、准确性、可运营性的APP。
二、系统目标：
1.并发能力要尽量的高，能承受瞬时的峰值，系统必须顺畅运行；
2.面对海量用户的并发抢购，不能超卖（可容忍小量的超卖）；
3.只有预约用户可以购买，一个用户只能买一台；
4.抢购结果必须非常可靠，购买记录不可丢失；
5.用户体验尽可能好。
三、设计思路（硬件+部署+软件+业务）：
（一）硬件（在有条件的情况下）：
1.处理能力的提升：部署多颗CPU，选择多核心、具备更高运算频率、更大高速缓存的CPU；处理能力的提升最直接的反应在于Web请求的处理效率和PHP程序的执行效率。
2.内存容量：更大的内存容量；内存容量的提升最直接的反应在于应对数据库大量
的数据交换。
3.磁盘搜索与I/O能力：选择更高的转速、更大的硬盘缓存、组件磁盘阵列（RAID）；
磁盘搜索与I/O能力的提升最直接反应在于数据库大量的查询和读写以及文件的读写。
4.网络带宽的提升可考虑的因素包括：更大带宽、多线路接入、独享带宽；
（二）部署：
1.服务器分离
将web服务器和数据库服务器分离：增加安全性、提高处理效率；
2.数据库集群和库表散列
很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案和在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列
3.基于请求的负载均衡
在客户端发起登陆的时候，集群网关会同时登录到集群各节点数据库，此后所有的客户端请求，经过集群网关的分析被分成两类，查询请求根据负载均衡算法挑选一个节点执行，数据更新请求则有主机执行并实时同步数据到集群各节点）
（三）软件：
1.在秒杀系统中进行限制流量操作，尽量将并发量拦截在系统上游。
比如通过用户预约验证和每秒向后端放行流量控制等措施（客户端验证、JS层面提交请求的限制、站点层面对用户的访问拦截等措施减少最终放行的并发流量）；
2.对于写请求，数量较少，使用请求队列，每次只放有限的写请求去数据层。
如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”。
3.对于读请求，可以使用数据缓存来抗压力，比如memcached或者redis等（Redis 是一个高性能的key-value数据库，支持主从数据库同步）。
memcached是高性能的分布式内存缓存服务器，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。
4.浏览器拦截了大量流量，站点层拦截了几乎拦截了绝大多数流量并做了页面缓存，服务层又做了写请求队列与数据缓存，每次透到数据库层的请求都是可控的，所以数据库层的压力也是足够承受的。
（四）业务：
1.将商城系统和秒杀系统分离，从而减小商城系统压力，在秒杀系统中成功秒杀后，再讲数据导入到商城系统中。
附1-1：HTTP服务层（站点层）主要功能如下：
1.进行基本的URL正确性校验；
2.对恶意访问的用户进行过滤，拦截黄牛；
3.提供用户验证码；
4.将正常访问用户数据放入相应商品队列中；
5.等待业务处理层返回的处理结果。
附1-2：业务处理层（服务层）主要功能如下：
1.接收商品队列中的数据；
2.对用户请求进行处理；
3.将请求结果放入相应的返回队列中。
附2-1：注意事项：
1.数据一致性：在分布式系统设计中，有一个CAP原理（“一致性、可用性、分区容忍性”三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾）。
针对秒杀活动，要面对极端的爆发流量负载，分区容忍性和可用性会非常重要，因此决定牺牲数据的强一致性要求。