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https://github.com/qiurunze123/miaosha.git
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⭐⭐⭐⭐秒杀系统设计与实现.互联网工程师进阶与分析🙋🐓
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互联网 Java 秒杀系统设计与架构
邮箱 : QiuRunZe_key@163.com
Github : https://github.com/qiurunze123
QQ : 3341386488
高并发大流量如何进行秒杀架构,我对这部分知识做了一个系统的整理,写了一套系统。本GitHub还有许多其他的知识,随时欢迎探讨与骚扰!
一点小建议:学习本系列知识之前,如果你完全没接触过 MQ
、SpringBoot
、Redis
、Dubbo
、ZK
、Maven
等,那么我建议你可以先在网上搜一下每一块知识的快速入门,也可以下载本项目边做边学习,然后再开始每一块知识的学习。这样效果更好噢~
秒杀高并发架构 -- 架构图
软件环境 : 请选择稳定版
软件环境 : mysql 数据库表设计
1.需注意 因为秒杀,大促,打折等活动进行频繁,所以需要单独建立秒杀_....表来管理否则会经常进行回归
2.本sql只是进行模拟,现实情况比这个信息要复杂的多,你可以把它看作是一个简化版本的sql
3.详情请看miaosha.sql
如要提交代码请先看--提交合并代码规范
秒杀注意事项以及整体简略设计
1.如何解决卖超问题
--在sql加上判断防止数据边为负数
--数据库加唯一索引防止用户重复购买
--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
注册功能 -- 如果有前端的牛人加入修改几个页面那是再好不过了哈哈哈
全局异常处理拦截
1.定义全局的异常拦截器
2.定义了全局异常类型
3.只返回和业务有关的
4.详情请看GlobleException
页面级缓存thymeleafViewResolver
1.详细请看basecontroller 缓存渲染页面
解决分布式session
--生成随机的uuid作为cookie返回并redis内存写入
--拦截器每次拦截方法,来重新获根据cookie获取对象
--下一个页面拿到key重新获取对象
--HandlerMethodArgumentResolver 方法 supportsParameter 如果为true 执行 resolveArgument 方法获取miaoshauser对象
--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。
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!
通用缓存key的封装采用什么设计模式
模板模式的优点
-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
-代码复用的基本技术,在数据库设计中尤为重要
-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”
-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
redis的库存如何与数据库的库存保持一致
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
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
redis 预减成功,DB扣减库存失败怎么办
-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
-1.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
-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
-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
为什么redis数量会减少为负数
//预见库存
long stock = redisService.decr(GoodsKey.getMiaoshaGoodsStock,""+goodsId) ;
if(stock <0){
localOverMap.put(goodsId, true);
return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER);
}
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
为什么要单独维护一个秒杀结束标志
-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
-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
rabbitmq如何做到消息不重复不丢失即使服务器重启
-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
为什么threadlocal存储user对象,原理
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>
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>
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>
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。
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
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
而且这个应用的控制器可以同时处理多个请求,
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
运行结果可以看出每个线程都在维护自己的变量:
Starting Thread: 0 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
Starting Thread: 2 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
Starting Thread: 1 : Fri Jan 02 05:36:17 CST 1970<br>
Thread Finished: 1 : Fri Jan 02 05:36:17 CST 1970<br>
Thread Finished: 0 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
Thread Finished: 2 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
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>
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>
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>
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
maven 隔离
maven隔离就是在开发中,把各个环境的隔离开来,一般分为
本地(local)
开发(dev)
测试(test)
线上(prod)
在环境部署中为了防止人工修改的弊端! spring.profiles.active=@activatedProperties@
redis 分布式锁实现方法
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
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
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
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
不释放等问题
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
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
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
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
服务降级--服务熔断(过载保护))
自动降级: 超时.失败次数,故障,限流<br>
人工降级:秒杀,双11<br>
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>
秒杀是否开始结束的判断
定时关单模拟与分布式锁
mybatis源码解析
tomcat配置和优化
tomcat集群配置
Nginx优化(前端缓存))
1.并发优化 2.Keepalive长连接 3.压缩优化 4.配置缓存5.监控工具
缓存
- 在项目中缓存是如何使用的?缓存如果使用不当会造成什么后果?
- Redis 和 Memcached 有什么区别?Redis 的线程模型是什么?为什么单线程的 Redis 比多线程的 Memcached 效率要高得多?
- Redis 都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适?
- Redis 的过期策略都有哪些?手写一下 LRU 代码实现?
- 如何保证 Redis 高并发、高可用?Redis 的主从复制原理能介绍一下么?Redis 的哨兵原理能介绍一下么?
- Redis 的持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的?
- Redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,Redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗?如何动态增加和删除一个节点?
- 了解什么是 Redis 的雪崩和穿透?Redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 Redis 的穿透?
- 如何保证缓存与数据库的双写一致性?
- Redis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?了解 Redis 事务的 CAS 方案吗?
- 生产环境中的 Redis 是怎么部署的?
高可用架构
高可用系统
- 如何设计一个高可用系统?
限流
- 如何限流?在工作中是怎么做的?说一下具体的实现?
熔断
- 如何进行熔断?
- 熔断框架都有哪些?具体实现原理知道吗?
降级
- 如何进行降级?