当前位置: 首页 > article >正文

01-秒杀系统设计详解

秒杀系统设计详解一、知识概述秒杀系统是电商领域最具挑战性的高并发场景之一,典型特征是瞬时高并发、库存有限、时间敏感。一个成功的秒杀系统需要在极短时间内处理海量请求,同时保证数据一致性和用户体验。核心挑战:流量突增:平时QPS可能只有几十,秒杀开始瞬间可能达到数万甚至数十万库存竞争:大量用户同时抢购有限库存,如何避免超卖系统稳定性:流量洪峰下保证系统不崩溃公平性:如何保证用户公平参与,防止黄牛作弊技术指标:QPS:10万+响应时间:P99 100ms可用性:99.99%超卖率:0%二、知识点详细讲解2.1 秒杀系统架构设计2.1.1 整体架构┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 客户端层 │ │ (App/Web/H5 → CDN静态资源 → 本地缓存) │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 接入层 │ │ (DNS负载均衡 → Nginx网关 → 限流熔断) │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 应用层 │ │ (API网关 → 秒杀服务 → 订单服务 → 支付服务) │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 数据层 │ │ (Redis缓存 → MySQL主从 → 消息队列) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘2.1.2 核心流程秒杀前:预热缓存:将商品信息、库存加载到Redis生成令牌:预生成秒杀令牌,防止脚本刷单CDN预热:静态资源提前推送到CDN秒杀中:用户请求 → 限流校验 → 令牌验证库存预扣减(Redis原子操作)异步创建订单(消息队列)返回排队结果秒杀后:订单支付(限时未支付自动取消)库存回滚(订单取消时)数据同步到MySQL2.2 库存扣减方案2.2.1 方案对比方案实现方式优点缺点适用场景数据库乐观锁UPDATE ... WHERE stock0 AND version=old强一致性性能差,大量失败低并发场景Redis DECRDECR stock_key高性能需要预加载库存中等并发Redis Lua脚本原子性扣减高性能+原子性需要脚本维护高并发场景预扣减+异步Redis预扣+MQ异步下单削峰填谷最终一致性超高并发2.2.2 Redis Lua脚本扣减-- seckill_deduct.lualocalstock_key=KEYS[1]localuser_key=KEYS[2]localuser_id=ARGV[1]localdeduct_num=tonumber(ARGV[2])-- 检查是否已购买(防重复)ifredis.call('sismember',user_key,user_id)==1thenreturn-1-- 已购买end-- 检查库存localstock=tonumber(redis.call('get',stock_key))ifnotstockorstockdeduct_numthenreturn0-- 库存不足end-- 扣减库存redis.call('decrby',stock_key,deduct_num)-- 记录购买用户redis.call('sadd',user_key,user_id)return1-- 扣减成功2.3 防超卖机制2.3.1 多层次防护/** * 秒杀服务 - 防超卖实现 */@ServicepublicclassSeckillService{@AutowiredprivateStringRedisTemplateredisTemplate;@AutowiredprivateRocketMQTemplaterocketMQTemplate;// Redis Lua脚本privatestaticfinalStringDEDUCT_SCRIPT="local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1]))\n"+"if not stock or stock tonumber(ARGV[1]) then\n"+" return 0\n"+"end\n"+"redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1])\n"+"return 1";/** * 秒杀入口 - 多层次防护 */@TransactionalpublicSeckillResultdoSeckill(LonguserId,LongproductId,intquantity){// 第一层:本地标记(JVM级别快速失败)if(!localStockFlag.get(productId)){returnSeckillResult.fail("商品已售罄");}// 第二层:Redis令牌桶限流if(!rateLimiter.tryAcquire()){returnSeckillResult.fail("系统繁忙,请稍后重试");}// 第三层:用户购买资格校验if(hasPurchased(userId,productId)){returnSeckillResult.fail("您已购买过该商品");}// 第四层:Redis原子扣减库存Longresult=redisTemplate.execute(newDefaultRedisScript(DEDUCT_SCRIPT,Long.class),Collections.singletonList("seckill:stock:"+productId),String.valueOf(quantity));if(result==null||result==0){// 更新本地标记localStockFlag.put(productId,false);returnSeckillResult.fail("商品已售罄");}// 第五层:异步创建订单(消息队列)SeckillOrderorder=SeckillOrder.builder().userId(userId).productId(productId).quantity(quantity).status(OrderStatus.PENDING).createTime(newDate()).build();rocketMQTemplate.asyncSend("seckill-order-topic",order,newSendCallback(){@OverridepublicvoidonSuccess(SendResultsendResult){log.info("订单消息发送成功: {}",order);}@OverridepublicvoidonException(Throwablee){log.error("订单消息发送失败,需要回滚库存",e);rollbackStock(productId,quantity);}});

相关文章:

01-秒杀系统设计详解

秒杀系统设计详解 一、知识概述 秒杀系统是电商领域最具挑战性的高并发场景之一,典型特征是瞬时高并发、库存有限、时间敏感。一个成功的秒杀系统需要在极短时间内处理海量请求,同时保证数据一致性和用户体验。 核心挑战: 流量突增:平时QPS可能只有几十,秒杀开始瞬间可…...

MiniCPM-V-2_6部署不求人:Ollama三步走,小白也能轻松玩转

MiniCPM-V-2_6部署不求人:Ollama三步走,小白也能轻松玩转 1. 为什么选择MiniCPM-V-2_6? MiniCPM-V-2_6是目前视觉多模态领域的一颗新星,它虽然体积小巧(仅8B参数),但性能却能与GPT-4V、Gemini…...

AudioSeal Pixel Studio快速上手:移动端Safari/Chrome对Streamlit音频组件兼容性

AudioSeal Pixel Studio快速上手:移动端Safari/Chrome对Streamlit音频组件兼容性 1. 工具简介与核心价值 AudioSeal Pixel Studio是一款基于Meta开源的AudioSeal算法构建的专业音频水印工具。它能够在保持原始音质几乎不变的情况下,为音频文件嵌入隐形…...

Python 多线程爬虫性能调优方案

Python多线程爬虫性能调优方案 在当今大数据时代,网络爬虫已成为数据采集的重要工具。面对海量数据和高频请求,单线程爬虫往往效率低下,难以满足需求。Python多线程爬虫因其并发特性,能够显著提升爬取效率,但若未合理…...

Phi-4-mini-reasoning多场景落地:教育科技公司AI助教产品核心推理模块

Phi-4-mini-reasoning多场景落地:教育科技公司AI助教产品核心推理模块 1. 模型介绍与定位 Phi-4-mini-reasoning是一款专注于推理任务的文本生成模型,特别适合数学题解答、逻辑推理、多步分析和简洁结论输出等场景。与通用聊天模型不同,它被…...

从人工到智能:Ostrakon-VL-8B助力中小餐饮企业巡检效率提升80%

从人工到智能:Ostrakon-VL-8B助力中小餐饮企业巡检效率提升80% 1. 引言:餐饮老板的日常烦恼与AI解法 开过餐馆的朋友都懂,每天一睁眼就是各种操心。后厨的卫生达标了吗?食材新鲜度够不够?员工操作规范吗?…...

层次化文本分类:利用文档结构与类别树提升分类性能

点击 “AladdinEdu,你的AI学习实践工作坊”,注册即送-H卡级别算力,沉浸式云原生集成开发环境,80G大显存多卡并行,按量弹性计费,教育用户更享超低价。 1. 引言:当分类问题有了“上下级” 传统的…...

MiniCPM-o-4.5-nvidia-FlagOS本地化部署:Ollama模式与星图GPU方案对比

MiniCPM-o-4.5-nvidia-FlagOS本地化部署:Ollama模式与星图GPU方案对比 最近在折腾MiniCPM-o-4.5-nvidia-FlagOS这个模型,发现不少朋友在部署时有点纠结。有人想在自己笔记本上快速跑起来试试,也有人希望找个稳定、性能好的地方长期用。我花时…...

Python的__enter__方法返回非自身对象与资源管理代理模式的设计

Python的上下文管理器通过__enter__和__exit__方法实现了资源的自动管理,但鲜为人知的是,__enter__方法可以返回非自身对象,这一特性为资源管理代理模式的设计提供了更多可能性。这种设计模式不仅简化了代码结构,还增强了灵活性和…...

Redis 菜鸟学习

目录 第1章 Redis入门——五个核心的数据结构 Redis 简介 1. Redis 是什么? 2. Redis 的典型应用场景(它用来干嘛?) 3. 开启命令面板、退出、中文显示 4. 侦探三件套 字符串(String)—— 最基础的存…...

**RISC-V生态下的轻量级RTOS移植实战:从零开始构建嵌入式系统核心**在当前国产化

RISC-V生态下的轻量级RTOS移植实战:从零开始构建嵌入式系统核心 在当前国产化替代浪潮中,RISC-V架构凭借其开源、灵活、可定制等优势迅速崛起,成为嵌入式开发领域的热点方向。本文将深入探讨如何在RISC-V平台上移植一个轻量级实时操作系统&am…...

别再死记硬背ESP32 BLE API了!用这个“事件驱动”思维导图,5分钟理清GAP/GATT回调逻辑

用事件驱动思维重构ESP32 BLE开发:从API记忆到逻辑推演的艺术 在物联网设备开发中,BLE(低功耗蓝牙)技术因其低功耗特性成为连接智能设备的首选方案。ESP32作为集成BLE功能的明星芯片,其开发门槛却让不少工程师望而生畏…...

Rust的匹配中的使用规范

Rust的匹配机制是其语言设计中极具特色的一部分,它不仅提供了强大的模式匹配能力,还能在编译时确保代码的完备性和安全性。匹配(match)是Rust中处理多分支逻辑的核心工具,广泛应用于枚举解构、错误处理、条件分支等场景…...

ACE-Step音乐模型部署体验:一键生成高质量音频,创作效率大提升

ACE-Step音乐模型部署体验:一键生成高质量音频,创作效率大提升 1. 音乐创作的新时代 你是否曾经遇到过这样的困境:脑海中有一段美妙的旋律,却苦于不会乐器或不懂乐理,无法将它变成现实?或者作为一名内容创…...

SDPose-Wholebody在Linux系统下的高效部署方案

SDPose-Wholebody在Linux系统下的高效部署方案 1. 引言 想试试那个能精准识别人体133个关键点的SDPose-Wholebody模型吗?作为基于Stable Diffusion的新一代姿态估计方案,它在处理复杂场景和跨域数据时表现相当出色。不过很多朋友在Linux系统上部署时遇…...

Vue实战:打造智能视频播放器——倍速控制、音量调节、进度拖拽与AI字幕生成

1. 从零开始构建Vue智能视频播放器 最近在做一个在线教育项目时,我发现现有的视频播放器功能太过基础,无法满足用户对学习效率的需求。于是决定用Vue自己开发一个带倍速控制、音量调节、进度拖拽和AI字幕的智能播放器。经过两周的实战,我把踩…...

JavaScript跨平台OCR引擎:Tesseract.js实现浏览器与Node.js图像文字识别

JavaScript跨平台OCR引擎:Tesseract.js实现浏览器与Node.js图像文字识别 【免费下载链接】tesseract.js Pure Javascript OCR for more than 100 Languages 📖🎉🖥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tesseract.js …...

5步搞定!BAAI/bge-m3+ChromaDB搭建语义搜索服务

5步搞定!BAAI/bge-m3ChromaDB搭建语义搜索服务 1. 项目概述与核心价值 BAAI/bge-m3是当前开源领域最强大的多语言语义嵌入模型之一,在MTEB榜单上表现优异。结合ChromaDB这一轻量级向量数据库,我们可以快速搭建一个高性能的本地语义搜索服务…...

Wan2.2-I2V-A14B私有化部署完整指南:系统盘50G+数据盘40G配置解析

Wan2.2-I2V-A14B私有化部署完整指南:系统盘50G数据盘40G配置解析 1. 镜像概述与核心特性 Wan2.2-I2V-A14B是一款专为文生视频任务优化的私有部署镜像,针对RTX 4090D 24GB显存显卡进行了深度优化。本镜像开箱即用,内置完整运行环境和模型权重…...

Graphormer模型持续集成与持续部署(CI/CD)流水线搭建

Graphormer模型持续集成与持续部署(CI/CD)流水线搭建 1. 为什么Graphormer需要CI/CD 在机器学习项目中,特别是像Graphormer这样的图神经网络模型,代码和模型的迭代频率往往很高。每次修改代码后手动运行测试、训练模型和部署新版…...

NaViT实战:如何用Patch n‘ Pack技术处理任意分辨率图像(附代码示例)

NaViT实战:突破固定分辨率限制的视觉Transformer进阶指南 当计算机视觉工程师面对现实世界中的图像数据时,总会遇到一个棘手问题:如何高效处理千差万别的图像分辨率?传统Vision Transformer(ViT)要求将所有…...

SpringBoot微服务集成Phi-4-mini-reasoning指南:构建智能业务逻辑层

SpringBoot微服务集成Phi-4-mini-reasoning指南:构建智能业务逻辑层 1. 引言 作为一名Java开发者,你是否遇到过这样的场景:业务逻辑越来越复杂,传统的规则引擎已经难以应对多变的业务需求?或者需要为系统添加智能决策…...

奇瑞在线上开卖人形机器人,奇瑞机器人玩法该咋看?

奇瑞旗下墨甲机器人的人形机器人产品正式在线上开售。4月13日,界面新闻查询发现,墨甲机器人的墨茵M1全尺寸通用具身智能机器人,已经在“AiMOGA智能机器人京东自营旗舰店”上线,该店铺具体开店时间为2026年4月2日。首先&#xff0c…...

告别枯燥文本!用像素语言·维度裂变器一键生成10种创意文案

告别枯燥文本!用像素语言维度裂变器一键生成10种创意文案 1. 创意文案生成新体验 在内容创作领域,我们常常面临创意枯竭的困境。传统AI文本生成工具虽然能提供基础内容,但往往缺乏创意和个性,生成的文本千篇一律。像素语言维度裂…...

MogFace人脸检测镜像异构计算:CPU+GPU混合推理负载均衡配置

MogFace人脸检测镜像异构计算:CPUGPU混合推理负载均衡配置 1. 引言:当人脸检测遇上异构计算 想象一下,你正在开发一个智能安防系统,需要实时分析监控视频流中的人脸。视频帧不断涌入,每一帧都可能包含多张人脸&#…...

Lingbot-Depth-Pretrain-ViTL-14性能调优:针对不同操作系统的部署策略

Lingbot-Depth-Pretrain-ViTL-14性能调优:针对不同操作系统的部署策略 最近在折腾Lingbot-Depth-Pretrain-ViTL-14这个深度估计模型,发现一个挺有意思的现象:同一个模型,在Windows上跑和在Linux上跑,感觉像是两个不同…...

SEER‘S EYE预言家之眼网络通信优化:解决高延迟环境下的实时推理挑战

SEERS EYE预言家之眼网络通信优化:解决高延迟环境下的实时推理挑战 想象一下,你正在一场紧张的游戏对局中,将关键画面截图发送给AI助手“预言家之眼”,希望它能瞬间给出敌方英雄的技能冷却时间或下一步行动预测。但屏幕上的加载图…...

MySQL基础阶段学习-SQL语句篇

前言 在后端开发与数据存储领域,MySQL 无疑是使用最广泛、生态最成熟的关系型数据库之一。作为一款开源免费、轻量高效的数据库管理系统,它凭借稳定可靠、易于上手、适配多种编程语言等优势,从小型个人项目到大型企业级应用都随处可见&#x…...

FUTURE POLICE在会议场景的落地:实时语音转写与多说话人区分

FUTURE POLICE在会议场景的落地:实时语音转写与多说话人区分 每次开完会,你是不是都有这样的感觉:讨论得热火朝天,但会后整理纪要却成了大难题。谁说了什么?关键结论是什么?光靠回忆和手写记录&#xff0c…...

Pixel Couplet Gen 从零部署教程:Ubuntu系统环境与依赖项全配置

Pixel Couplet Gen 从零部署教程:Ubuntu系统环境与依赖项全配置 1. 准备工作与环境搭建 在开始部署Pixel Couplet Gen之前,我们需要先准备好基础环境。这个部分将带你一步步完成Ubuntu系统的初始设置,为后续的模型部署打好基础。 首先&…...