流量削峰这个概念主要来自于互联网的业务场景。例如春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；又例如阿里的双十一秒杀，短时间内上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发）。具体就是，300万人在凌晨0点抢购一件数量只有500件的商品，最后能购买到的只有300万人中的这500人。从业务上来说，这种秒杀活动 ...

基本原理 RabbitMQ提供了一种QOS(服务质量保证)功能。 在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息还未被消费确认，则不进行新消息的消费。 我们可以将该消息数量设置为商品的库存数量，并给消息设置过期时间； 开启手动应答模式，在执行完秒杀后，对消息进行应答；这样，秒杀的并发 ...

前言 上篇文章我们一起讨论了秒杀系统下，通过堆加机器解决高并发的方案有什么缺点，又讨论了使用多级缓存架构构建静态化页面，来减轻前端页面服务器压力的方式。 今天我们就接着往下讨论，小伙伴们可以看一下上一篇文章做个复习，讨论一下秒杀系统的技术难点与解决方案 我们先回顾一下场景。 假如我 ...

MQ的主要特点为解耦、异步、削峰，该文章主要记录与分享个人在实际项目中的RocketMQ削峰用法，用于减少数据库压力的业务场景，其中RocketMQ的核心组件概念如下： Producer：生产发送消息 Broker：存储Producer发送过来的消息 Consumer ...

一、流量削峰的场景 流量高峰主要是用于应对大流量的业务，短时间内大量的用户抢占有限的商品或资源所发生的高并发场景。比如我们春节火车票的抢购，上亿用户在线抢票，双十一疯狂的女人在线剁手；某促销活动几百万人同时在某个时间点抢购有限数量的折扣商品等。以促销活动为例，实际上真实能购买到该件商品的用户 ...

如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始的那一秒是一条很直很直的直线，这时因为秒杀请求在时间上高度集中于某一个特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。 对于秒杀这个场景来说，最终能够抢购到商品的人数是固定的。也就是说，100 ...

业务分析 一般而言，商品秒杀大概可以拆分成以下几步： 用户校验 校验是否多次抢单，保证每个商品每个用户只能秒杀一次 下单 订单信息进入消息队列，等待消费 减少库存 消费订单消息，减少商品库存，增加订单记录 付款 十五分钟内完成支付，修改支付状态 创建表 ...

一、商品秒杀存在的问题 　　1、商品肯能会超卖，因为并发。 　　2、数据库承受巨大的压力，每秒大量的访问可能让数据库宕机。 　　3、用户体验极差，我的电脑，2核，16G，500并发，大概是4s 二、解决的方案 　　1、使用Redis的decr的方法，防止商品超卖，先减再判断是不是 ...