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 ...

流量削峰的由来 主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀，短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限 ...

削去秒杀场景下的峰值写流量 而在秒杀场景下，高并发的写请求并不是持续的，也不是经常发生的，而只有在秒杀活动开始后的几秒或者十几秒时间内才会存在。为了应对这十几秒的瞬间写高峰，将秒杀请求暂存在消息队列中，然后业务服务器会响应用户“秒杀结果正在计算中”，释放了系统资源之后再处理其它用户的请求 ...

原文链接:"https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/13199532.html 削去秒杀场景下的峰值写流量 而在秒杀场景下，高并发的写请求并不是持续的，也不是经常发生的，而只有在秒杀活动开始后的几秒或者十几秒时间内才会存在。为了应对这十几秒的瞬间写高峰 ...

1.建立阶段：程序初始要解决的问题：有还是后没有的问题，所以在该阶段决策者关心更多的是解决业务逻辑，尽快上线的问题2.效率优化阶段：当程序运行一段时间，在效率和并发上出现了一些问题，那么这是后就进入了程序优化的第一个阶段：程序效率优化，数据库优化，SQL调优等3.并发优化阶段，这里分为两种情况 ...

就是如果你用redis缓存技术的话，肯定要考虑如何用redis来加多台机器，保证redis是高并发的，还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了，redis高可用 我这里会选用我之前讲解过这一块内容，redis高并发、高可用、缓存一致性 redis高并发：主从架构 ...