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e2884b1356
151
README1.md
151
README1.md
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@ -1,151 +0,0 @@
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### 前言
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大家好,之前在公司自己设计并开发了一套完整的秒杀系统，自己构建了一个小的demo，希望和大家分享一下，希望大家能从中收益，如果有意见和好的想法请加我！
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ＱＱ:3341386488
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邮箱：QiuRunZe_key@163.com
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我会不断完善，希望大家有好的想法拉一个分支提高，一起合作！
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觉得不错对您有帮助，麻烦右上角点下star以示鼓励！长期维护不易 多次想放弃 坚持是一种信仰 专注是一种态度！
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## 秒杀设计整体流程
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#### 需注意几点：
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### <font color=#0099ff size=3 >1.如何解决卖超问题<br></font><br>
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① sql加上判断如果防止数据变为负数<br>
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② 数据库加唯一索引防止用户重复购买<br>
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③ redis预减库存减少数据库访问 内存标记减少redis访问 请求先入队列缓冲，异步下单，增强用户体验
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### <font color=#0099ff size=3 >如何解决分布式session<br></font><br>
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① 生成一个随机的uuid一类的写回到cookie中<br>
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② redis 内存写入<br>
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③ 下一个页面拿到uuid 内存取对象
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### <font color=#0099ff size=3 >3.如何优雅解决接口防刷限流<br></font><br>
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如果有缓存的话 这个功能实现起来就和简单，在一个用户访问接口的时候我们把访问次数写到缓存中，在加上一个有效期。
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通过拦截器. 做一个注解 @AccessLimit 然后封装这个注解，可以有效的设置每次访问多少次，有效时间是否需要登录！
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### <font color=#0099ff size=3 >4.通用缓存key的封装采用什么设计模式？<br></font><br>
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模板模式的优点<br>
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①具体细节步骤实现定义在子类中，子类定义详细处理算法是不会改变算法整体结构。<br>
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②代码复用的基本技术，在数据库设计中尤为重要。<br>
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③存在一种反向的控制结构，通过一个父类调用其子类的操作，通过子类对父类进行扩展增加新的行为，符合“开闭原则”。<br>
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缺点： 每个不同的实现都需要定义一个子类，会导致类的个数增加，系统更加庞大
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### <font color=#0099ff size=3 >5.LVS , tomcat(apr) , keepalive 高可用 －－待更新</font><br>
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### <font color=#0099ff size=3 >6.限流算法 令牌桶，漏桶算法－－待更新</font><br>
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### <font color=#0099ff size=3 >7.Nginx优化（前端缓存）</font><br>
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①并发优化<br>
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②keepAlive长链接（nginx,tomcat默认没有配置长链接）<br>
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③压缩优化.配置缓存<br>
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监控工具：１.nginx_status并发统计,Ngxtop缓存统计
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### nginx负载均衡
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### <font color=#0099ff size=3 >8.服务降级--服务熔断(过载保护)</fontfenbushi><br>
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自动降级： 超时.失败次数,故障,限流<br>
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人工降级：秒杀，双11<br>
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9.所有秒杀相关的接口比如：秒杀，获取秒杀地址，获取秒杀结果，获取秒杀验证码都需要加上<br>
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秒杀是否开始结束的判断
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### <font color=#0099ff size=3 >10.redis的库存如何与数据库的库存保持一致?</font><br>
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redis的数量不是库存,他的作用仅仅只是为了阻挡多余的请求透穿到DB，起到一个保护的作用<br>因为秒杀的商品有限，比如10个，让1万个请求区访问DB是没有意义的，因为最多也就只能10<br>
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个请求下单成功，所有这个是一个伪命题，我们是不需要保持一致的。<br>
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### <font color=#0099ff size=3 >11.redis 预减成功，DB扣减库存失败怎么办？</font><br>
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其实我们可以不用太在意，对用户而言，秒杀不中是正常现象，秒杀中才是意外，单个用户秒杀中<br>
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本来就是小概率事件，出现这种情况对于用户而言没有任何影响<br>
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2.对于商户而言，本来就是为了活动拉流量人气的，卖不完还可以省一部分费用，但是活动还参与了，也就没有了任何影响<br>
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3.对网站而言，最重要的是体验，只要网站不崩溃，对用户而言没有任何影响<br>
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### <font color=#0099ff size=3 >12.为什么redis数量会减少为负数？</font><br>
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//预见库存
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long stock = redisService.decr(GoodsKey.getMiaoshaGoodsStock,""+goodsId) ;
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if(stock <0){
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localOverMap.put(goodsId, true);
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return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER);
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假如redis的数量为1,这个时候同时过来100个请求，大家一起执行decr数量就会减少成-99这个是正常的
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### <font color=#0099ff size=3 >13.为什么要单独维护一个秒杀结束标志？</font><br>
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1.前提所有的秒杀相关的接口都要加上活动是否结束的标志，如果结束就直接返回，包括轮寻的接口防止一直轮寻<br>
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2.管理后台也可以手动的更改这个标志，防止出现活动开始以后就没办法结束这种意外的事件
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### <font color=#0099ff size=3 >14.redis挂掉了怎么办？</font><br>
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1.具体我会有时间更新关于redis的知识
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### <font color=#0099ff size=3 >15.rabbitmq如何做到消息不重复不丢失即使服务器重启？</font><br>
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1.exchange持久化2.queue持久化3.发送消息设置MessageDeliveryMode.persisent这个也是默认的行为4.手动确认
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### <font color=#0099ff size=3 >15.为什么threadlocal存储user对象，原理？？</font><br>
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1.并发编程中重要的问题就是数据共享，当你在一个线程中改变任意属性时，所有的线程都会因此受到影响，同时会看到第一个线程修改后的值<br>
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有时我们希望如此，比如：多个线程增大或减小同一个计数器变量<br>
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但是，有时我们希望确保每个线程，只能工作在它自己的线程实例的拷贝上，同时不会影响其他线程的数据<br>
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举例： 举个例子，想象你在开发一个电子商务应用，你需要为每一个控制器处理的顾客请求，生成一个唯一的事务ID，同时将其传到管理器或DAO的业务方法中，以便记录日志。一种方案是将事务ID作为一个参数，传到所有的业务方法中。但这并不是一个好的方案，它会使代码变得冗余。
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你可以使用ThreadLocal类型的变量解决这个问题。首先在控制器或者任意一个预处理器拦截器中生成一个事务ID
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然后在ThreadLocal中 设置事务ID，最后，不论这个控制器调用什么方法，都能从threadlocal中获取事务ID
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而且这个应用的控制器可以同时处理多个请求，
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同时在框架 层面，因为每一个请求都是在一个单独的线程中处理的，所以事务ID对于每一个线程都是唯一的，而且可以从所有线程的执行路径获取
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运行结果可以看出每个线程都在维护自己的变量：
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Starting Thread: 0 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
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Starting Thread: 2 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
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Starting Thread: 1 : Fri Jan 02 05:36:17 CST 1970<br>
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Thread Finished: 1 : Fri Jan 02 05:36:17 CST 1970<br>
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Thread Finished: 0 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
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Thread Finished: 2 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
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局部线程通常使用在这样的情况下，当你有一些对象并不满足线程安全，但是你想避免在使用synchronized关键字<br>
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块时产生的同步访问，那么，让每个线程拥有它自己的对象实例<br>
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注意：局部变量是同步或局部线程的一个好的替代，它总是能够保证线程安全。唯一可能限制你这样做的是你的应用设计约束<br>
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所以设计threadlocal存储user不会对对象产生影响，每次进来一个请求都会产生自身的线程变量来存储
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### <font color=#0099ff size=3 >15.mybatis如何使用注解与xml配置？</font><br>
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本文使用的是注解方法开发所以不做过多解释<br>
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下面仔细讲解以下如何详细使用xml开发在目录里面有一个与本文无挂的类似于微信自动回复的功能br>
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里面有mybatis的全部解析和用法,大家可以简单的当做一个demo来使用<br>
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### maven 隔离
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maven隔离就是在开发中，把各个环境的隔离开来，一般分为
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本地（local）
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开发(dev)
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测试(test)
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线上(prod)
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在环境部署中为了防止人工修改的弊端！ spring.profiles.active=@activatedProperties@
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### redis 分布式锁实现方法
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我用了四种方法 ， 分别指出了不同版本的缺陷以及演进的过程 orderclosetask
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v1---->>版本没有操作，在分布式系统中会造成同一时间，资源浪费而且很容易出现并发问题
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V2--->>版本加了分布式redis锁，在访问核心方法前，加入redis锁可以阻塞其他线程访问,可以
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很好的处理并发问题,但是缺陷就是如果机器突然宕机，或者线路波动等，就会造成死锁，一直
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不释放等问题
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V3版本-->>很好的解决了这个问题v2的问题，就是加入时间对比如果当前时间已经大与释放锁的时间
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说明已经可以释放这个锁重新在获取锁，setget方法可以把之前的锁去掉在重新获取,旧值在于之前的
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值比较，如果无变化说明这个期间没有人获取或者操作这个redis锁，则可以重新获取
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V4---->>采用成熟的框架redisson,封装好的方法则可以直接处理，但是waittime记住要这只为0
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