22.高并发秒杀

原创 已于 2023-03-30 22:12:56 修改 · 344 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
未经博主同意，禁止转载。
文章标签：

#java #数据库 #mysql

于 2023-03-30 22:09:44 首次发布
本文介绍了在电商抢购场景中，如何使用MySQL和Redis解决超卖及一人多单问题。通过lua脚本实现库存的原子性扣减，利用分布式锁确保同一用户只能抢购一次，同时展示了JMeter进行压力测试的步骤。

MySQL版本

1.数据准备

#抢购活动表
DROP TABLE IF EXISTS `voucher`;
CREATE TABLE `voucher`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `voucher_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `amount` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `start_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `end_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `is_valid` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `create_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `update_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC;

#订单表
DROP TABLE IF EXISTS `voucher_order`;
CREATE TABLE `voucher_order`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_no` varchar(100) NULL DEFAULT NULL,
  `voucher_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `diner_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(1) NULL DEFAULT NULL COMMENT '订单状态：-1=已取消 0=未支付 1=已支付 2=已消费 3=已过期',
  `order_type` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '订单类型：0=正常订单 1=抢购订单',
  `create_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `update_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `is_valid` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC;

插入抢购活动

http://localhost:8080/seckill/addSeckillVoucher

{
    "voucherId":1,
    "amount":100,
    "startTime":"2023-01-30 08:00:00",
    "endTime":"2023-03-30 08:00:00"
}

2.超卖(库存为负数)

@Override
public ServerResponse doSeckill(VoucherOrderParams voucherOrderParams) {
    //参数校验
    if (Objects.isNull(voucherOrderParams)) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("参数错误");
    }

    Integer voucherId = voucherOrderParams.getVoucherId();
    if (Objects.isNull(voucherId) || voucherId < 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("请选择需要抢购的代金券");
    }

    Integer dinerId = voucherOrderParams.getDinerId();
    if (Objects.isNull(dinerId) || dinerId < 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("食客参数错误");
    }

    //判断此代金券是否加入抢购
    Voucher voucher = voucherMapper.findVoucherByVoucherId(voucherId);
    if (Objects.isNull(voucher)) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该代金券并未有抢购活动");
    }

    //判断是否有效
    if (voucher.getIsValid() == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该活动已结束");
    }

    //判断是否开始、结束
    Date now = new Date();
    if (now.before(voucher.getStartTime())) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该抢购还未开始");
    }
    if (now.after(voucher.getEndTime())) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该抢购已结束");
    }

    //判断是否卖完
    /**
      * 超卖问题产生原因
      * 高并发情况下，比如120个请求同时过来，读取库存大于0，那么都会正常执行下去
      * 会扣120次库存，同一个人产生120个订单
      */
    if (voucher.getAmount() < 1) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //判断登录用户是否已抢到(一个用户针对这次活动只能买一次)
    /**
     * 一个人多单问题产生原因
     * 高并发情况下，比如20个请求同时过来，读取记录为空，那么都会正常执行下去
     * 会扣20次库存，同一个人产生20个订单
     */
    int voucherOrderCountFromDb = voucherOrderMapper.findVoucherOrderByDinerIdAndVoucherId(voucherOrderParams);
    if (voucherOrderCountFromDb > 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该用户已抢到该代金券，无需再抢");
    }

    //扣库存
    int count = voucherMapper.decreaseStock(voucherId);
    if (count == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //下单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    voucherOrder.setDinerId(dinerId);
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    String orderNo = UUID.randomUUID().toString();
    voucherOrder.setOrderNo(orderNo);
    voucherOrder.setOrderType(1);
    voucherOrder.setStatus(0);
    int saveCount = voucherOrderMapper.saveVoucherOrder(voucherOrder);
    if (saveCount == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("用户抢购失败");
    }
    return ServerResponse.createBySuccessMessage("抢购成功");
}

3.一人多单问题

@Override
public ServerResponse doSeckill(VoucherOrderParams voucherOrderParams) {
    //......
    //判断登录用户是否已抢到(一个用户针对这次活动只能买一次)
    /**
       * 一个人多单问题产生原因
       * 高并发情况下，比如20个请求同时过来，读取记录为空，那么都会正常执行下去
       * 会扣20次库存，同一个人产生20个订单
       */
    int voucherOrderCountFromDb = voucherOrderMapper.findVoucherOrderByDinerIdAndVoucherId(voucherOrderParams);
    if (voucherOrderCountFromDb > 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该用户已抢到该代金券，无需再抢");
    }

    //扣库存
    int count = voucherMapper.decreaseStock(voucherId);
    if (count == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //下单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    voucherOrder.setDinerId(dinerId);
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    String orderNo = UUID.randomUUID().toString();
    voucherOrder.setOrderNo(orderNo);
    voucherOrder.setOrderType(1);
    voucherOrder.setStatus(0);
    int saveCount = voucherOrderMapper.saveVoucherOrder(voucherOrder);
    if (saveCount == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("用户抢购失败");
    }
    //......
}

Redis版本

1.数据准备

#订单表
DROP TABLE IF EXISTS `voucher_order`;
CREATE TABLE `voucher_order`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_no` varchar(100) NULL DEFAULT NULL,
  `voucher_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `diner_id` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  `status` tinyint(1) NULL DEFAULT NULL COMMENT '订单状态：-1=已取消 0=未支付 1=已支付 2=已消费 3=已过期',
  `order_type` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '订单类型：0=正常订单 1=抢购订单',
  `create_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `update_date` datetime(0) NULL DEFAULT NULL,
  `is_valid` int(11) NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC;

插入抢购活动

http://localhost:8080/seckill/addSeckillVoucher

{
    "voucherId":1,
    "amount":100,
    "startTime":"2023-01-30 08:00:00",
    "endTime":"2023-03-30 08:00:00"
}

3.超卖(库存为负数)
(1).问题分析

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public ServerResponse doSeckill(VoucherOrderParams voucherOrderParams) {
    //......

    //判断是否卖完
    /**
     * 超卖问题产生原因
     * 高并发情况下，比如120个请求同时过来，读取库存大于0，那么都会正常执行下去
     * 会扣120次库存，同一个人产生120个订单
     */
    if (voucher.getAmount() < 1) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //判断登录用户是否已抢到(一个用户针对这次活动只能买一次)
    /**
     * 一个人多单问题产生原因
     * 高并发情况下，比如20个请求同时过来，读取记录为空，那么都会正常执行下去
     * 会扣20次库存，同一个人产生20个订单
     */
    int voucherOrderCountFromDb = voucherOrderMapper.findVoucherOrderByDinerIdAndVoucherId(voucherOrderParams);
    if (voucherOrderCountFromDb > 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该用户已抢到该代金券，无需再抢");
    }

    //扣库存
    /**
     * 库存扣为负数问题产生原因
     * 先查后扣两步操作，不是原子操作
     * 使用Redis+lua解决超卖问题
     */
    long count = redisTemplate.opsForHash().increment(key,"amount",-1);

    //下单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    voucherOrder.setDinerId(dinerId);
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    String orderNo = UUID.randomUUID().toString();
    voucherOrder.setOrderNo(orderNo);
    voucherOrder.setOrderType(1);
    voucherOrder.setStatus(0);
    int saveCount = voucherOrderMapper.saveVoucherOrder(voucherOrder);
    if (saveCount == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("用户抢购失败");
    }
    return ServerResponse.createBySuccessMessage("抢购成功");
}

(2).解决方案

-- KEYS[1]指的voucher:1，KEYS[2]指的是amount
if (redis.call('hexists', KEYS[1], KEYS[2]) == 1) then
    -- 获取库存
	local stock = tonumber(redis.call('hget', KEYS[1], KEYS[2]));
	if (stock > 0) then
	   redis.call('hincrby', KEYS[1], KEYS[2], -1);
	   return stock;
	end;
    return 0;
end;

@Configuration
public class RedisTemplateConfiguration {
    @Bean
    public DefaultRedisScript<Long> stockScript() {
        DefaultRedisScript<Long> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        //放在和application.yml 同层目录下
        redisScript.setLocation(new ClassPathResource("stock.lua"));
        redisScript.setResultType(Long.class);
        return redisScript;
    }
}

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public ServerResponse doSeckill(VoucherOrderParams voucherOrderParams) {
    //......
    //判断是否卖完
    /**
     * 超卖问题产生原因
     * 高并发情况下，比如120个请求同时过来，读取库存大于0，那么都会正常执行下去
     * 会扣120次库存，同一个人产生120个订单
     */
    if (voucher.getAmount() < 1) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //判断登录用户是否已抢到(一个用户针对这次活动只能买一次)
    /**
     * 一个人多单问题产生原因
     * 高并发情况下，比如20个请求同时过来，读取记录为空，那么都会正常执行下去
     * 会扣20次库存，同一个人产生20个订单
     * 扣库存和下订单上锁解决一人多单问题
     */
    int voucherOrderCountFromDb = voucherOrderMapper.findVoucherOrderByDinerIdAndVoucherId(voucherOrderParams);
    if (voucherOrderCountFromDb > 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该用户已抢到该代金券，无需再抢");
    }

    //扣库存
    /**
     * 库存扣为负数问题产生原因
     * 先查后扣两步操作，不是原子操作
     * 使用Redis+lua解决超卖问题
     */
    List<String> keys = new ArrayList<>();
    keys.add(key);
    keys.add("amount");
    Long amount = (Long) redisTemplate.execute(defaultRedisScript, keys);
    if (amount == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //下单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    voucherOrder.setDinerId(dinerId);
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    String orderNo = UUID.randomUUID().toString();
    voucherOrder.setOrderNo(orderNo);
    voucherOrder.setOrderType(1);
    voucherOrder.setStatus(0);
    int saveCount = voucherOrderMapper.saveVoucherOrder(voucherOrder);
    if (saveCount == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("用户抢购失败");
    }
    return ServerResponse.createBySuccessMessage("抢购成功");
}

3.一人多单问题
(1).问题分析

@Override
public ServerResponse doSeckill(VoucherOrderParams voucherOrderParams) {
    //......
    //判断登录用户是否已抢到(一个用户针对这次活动只能买一次)
    /**
       * 一个人多单问题产生原因
       * 高并发情况下，比如20个请求同时过来，读取记录为空，那么都会正常执行下去
       * 会扣20次库存，同一个人产生20个订单
       */
    int voucherOrderCountFromDb = voucherOrderMapper.findVoucherOrderByDinerIdAndVoucherId(voucherOrderParams);
    if (voucherOrderCountFromDb > 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该用户已抢到该代金券，无需再抢");
    }

    //扣库存
    List<String> keys = new ArrayList<>();
    keys.add(key);
    keys.add("amount");
    Long amount = (Long) redisTemplate.execute(defaultRedisScript, keys);
    if (count == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //下单
    VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
    voucherOrder.setDinerId(dinerId);
    voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
    String orderNo = UUID.randomUUID().toString();
    voucherOrder.setOrderNo(orderNo);
    voucherOrder.setOrderType(1);
    voucherOrder.setStatus(0);
    int saveCount = voucherOrderMapper.saveVoucherOrder(voucherOrder);
    if (saveCount == 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("用户抢购失败");
    }
    //......
}

(2).解决方案

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public ServerResponse doSeckill(VoucherOrderParams voucherOrderParams) {
    //......
    //判断是否卖完
    /**
     * 超卖问题产生原因
     * 高并发情况下，比如120个请求同时过来，读取库存大于0，那么都会正常执行下去
     * 会扣120次库存，同一个人产生120个订单
     */
    if (voucher.getAmount() < 1) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
    }

    //判断登录用户是否已抢到(一个用户针对这次活动只能买一次)
    /**
     * 一个人多单问题产生原因
     * 高并发情况下，比如20个请求同时过来，读取记录为空，那么都会正常执行下去
     * 会扣20次库存，同一个人产生20个订单
     * 扣库存和下订单上锁解决一人多单问题
     */
    int voucherOrderCountFromDb = voucherOrderMapper.findVoucherOrderByDinerIdAndVoucherId(voucherOrderParams);
    if (voucherOrderCountFromDb > 0) {
        return ServerResponse.createByErrorMessage("该用户已抢到该代金券，无需再抢");
    }

    //Redisson分布式锁，锁一个账号只能购买一次
    String lockName = RedisKeyConstant.lock_key.getKey() + dinerId + ":" + voucherId;
    long expireTime = voucher.getEndTime().getTime() - now.getTime();
    RLock lock = redissonClient.getLock(lockName);
    try {
        //Redisson分布式锁处理
        boolean isLocked = lock.tryLock(expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        if (isLocked) {
            //扣库存
            /**
             * 库存扣为负数问题产生原因
             * 先查后扣两步操作，不是原子操作
             * 使用Redis+lua解决超卖问题
             */
            List<String> keys = new ArrayList<>();
            keys.add(key);
            keys.add("amount");
            Long amount = (Long) redisTemplate.execute(defaultRedisScript, keys);
            if (amount == 0) {
                return ServerResponse.createByErrorMessage("该券已经卖完了");
            }

            //下单
            VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
            voucherOrder.setDinerId(dinerId);
            voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
            String orderNo = UUID.randomUUID().toString();
            voucherOrder.setOrderNo(orderNo);
            voucherOrder.setOrderType(1);
            voucherOrder.setStatus(0);
            int saveCount = voucherOrderMapper.saveVoucherOrder(voucherOrder);
            if (saveCount == 0) {
                return ServerResponse.createByErrorMessage("用户抢购失败");
            }
        }
    }catch (Exception e) {
        //手动回滚事务
        TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().setRollbackOnly();
        //Redisson解锁
        lock.unlock();
    }
    return ServerResponse.createBySuccessMessage("抢购成功");
}

Jmeter使用

1.刷单
(1).添加线程组
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(2).添加HTTP请求
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(3).添加HTTP请求头信息
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(4).查看结果树
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(5).保存测试计划并进行测试
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.500用户并发
(1).添加线程组
在这里插入图片描述

(2).添加HTTP请求
dinnerId变量需要从CSV文件中读取。
在这里插入图片描述

{
    "voucherId":1,
    "dinerId":${dinerId}
}

(3).新建CSV文件
第一行为定义在请求体的变量。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(4).添加CSV数据文件设置
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(5).添加HTTP请求头信息
在这里插入图片描述

(6).查看结果树
在这里插入图片描述

(7).保存测试计划并进行测试
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

查询速度起飞之Java利用多线程进行并发数据查询
衡与墨的博客
07-13 1万+
收录于墨的2020~2021开发经验总结 前言 在当前的系统中，我们可能会在一个事务中，执行多项操作，调用多个外部服务，查询数据或者更新数据，进行一系列逻辑处理之后返回给客户一个结果。 例如，以下是一个顾客下单的流程模拟： 1、获取基本产品信息（此处查询数据库） 2、获取每一个产品的价格（假设此处需要通过第三方服务平台进行实时定价，产品不同调用的平台亦不同，所有此处是挨个获取） 3、计算产品总价 4、获取用户余额（此处也是调取第三方服务，获取用户账户余额） 5、比对余额是否充足 6、如果余额充足则提示购买成
Springboot实现高并发秒杀系统
jerryyang_2017的博客
12-27 3659
Springboot实现高并发秒杀系统 java 高并发 springboot redis zookeeper
高并发秒杀系统设计
本人程序员，不需要做任何吹嘘，只是实在写点程序，写点文档，熟悉各类主流框架，SSM，SpringBoot，Flask，Djiango，Mysql，Sqlite，VUE，Uniapp等，各类程序设计专家，优质作者
04-30 1217
如何设计出健壮的秒杀系统
实现高并发秒杀的七种方式
scorpio的博客
01-24 6335
实现高并发商品秒杀的七种方式
高并发 秒杀 缓存
点点的博客
03-23 2921
1.秒杀方案 设计思路 将请求拦截在系统上游，降低下游压力：秒杀系统特点是并发量极大，但实际秒杀成功的请求数量却很少，所以如果不在前端拦截很可能造成数据库读写锁冲突，甚至导致死锁，最终请求超时。 充分利用缓存：利用缓存可极大提高系统读写速度。 消息队列：消息队列可以削峰，将拦截大量并发请求，这也是一个异步处理过程，后台业务根据自己的处理能力，从消息队列中主动的拉取请求消息进行业务处理。...
Go 语言在秒杀系统中的高并发处理
qq_42942935的博客
03-02 553
Go 语言凭借其轻量级协程（Goroutine）、高效的调度器（Scheduler）和原生并发支持，成为秒杀系统高并发场景的理想选择。
Java高并发秒杀项目
nageaixiaodenanhai的博客
04-09 1284
Java高并发秒杀项目 项目代码见github，欢迎issue、fork、star。 项目实现 项目运行环境：Win10+Ubuntu18.04虚拟机，JDK1.8 项目中使用了关系型数据库MySQL（5.7.29）和非关系型数据库Redis（4.0.2），中间件RabbitMQ，因此在运行前需要将他们安装好，这三个都安装在Ubuntu系统中。 Mysql安装步骤 数据库表生成见gi...
Redis分段锁实现超高并发秒杀
Cheney的博客
06-05 2167
超高并发秒杀—Redis分段锁！
Java高并发秒杀系统
Teachmepatiently的博客
08-05 1142
每个类都写大量的健壮性判断过于麻烦，我们可以使用 validation 简化我们的代码。比如可以自定义一个@IsMobile注解来判断登录功能中手机号码的合法性。
【高并发】秒杀业务场景详解
Steven_L_的博客
06-16 6121
一、秒杀场景的特点        秒杀的商品具有价格低、库存有限、定时开始的特点，因此秒杀场景最大的特点就是高并发。数以千万的用户的流量集中在某个时间点上（即秒杀开始时），给后端服务器造成很大压力，如果不能进行有效削峰、限流，所有请求一次性打到某一台服务器或数据库上，必然造成服务的不可用，给用户造成不良体验。 二、整体架构设计        在整体架构上，用户的请求首先通过一个
高并发秒杀系统设计.docx
10-14
"高并发秒杀系统设计" 高并发秒杀系统设计是指在电子商务平台中，设计一个能够承载高并发流量的秒杀系统，以满足用户的秒杀需求。该系统需要具备高性能、低延迟、可扩展性强等特点。 高并发秒杀系统设计的功能需求...
SpringBoot3+Vue3 开发高并发秒杀抢购系统完结17章
04-10
从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。而打造并维护一个超大流量的秒杀系统需要进行哪些关注。本文主要介绍有关于秒杀系统的设计和底层实现原理。 一、通过对需求分析，我们提炼出...
java高并发秒杀系统.rar
09-16
导入依赖Mybatis Plus 依赖，在Mybatis Plus官网安装模块，选择spring boot的maven依赖包 <!-- Mybatis Plus组件--> ... <artifactId>mybatis-plus-boot-starter <version>3.4.0 2.配置文件 ...
完结17章SpringBoot3+Vue3 开发高并发秒杀抢购系统
04-10
本文采用先进的微服务架构，主流的前后端技术SpringBoot3+Vue3，从0到1带你全流程开发一个热门的高并发秒杀抢购三端（移动端、PC端、公众号）系统，并配套精美的UI界面，最终发布上线。让你实力迅速暴涨，收获一个极...
Java ArrayList和线性表
最新发布
Harrybili的博客
12-22 630
在集合框架中，ArrayList是一个普通的类，实现了List接口，具体框架图如下说明是以泛型方式实现的，使用时必须要先实例化实现了接口，表明ArrayList支持随机访问实现了Cloneable接口，表明ArrayList是可以clone的实现了接口，表明ArrayList是支持序列化的5.和Vector不同，ArrayList不是线程安全的，在单线程下可以使用，在多线程中可以选择Vector或者CopyOnWriteArrayList。
MyBatis-Plus 单元测试中 Lambda Mock 的坑与解决
qq_43657722的博客
12-17 1260
本文总结了 MyBatis-Plus 在单元测试中使用 LambdaWrapper 时常见的 Lambda 缓存异常问题，分析其根源在于 Mock 环境缺失真实上下文。通过精简示例说明为何 any(LambdaWrapper.class) 易出错，并给出使用 any() 的稳定解决方案，强调单元测试应聚焦业务逻辑、避免过度关注 SQL 与 Lambda 细节。
Windows安装Maven
heqilai1的博客
12-17 258
Maven是一个基于POM模型的项目管理和构建自动化工具，其核心是通过一份配置文件，实现依赖管理和标准化的构建流程。对于Java开发者而言，Maven不是一个可选项，而是一个基础设施。它极大地降低了项目管理的复杂度，让开发者可以更专注于编写代码，而不是浪费时间在“搭建环境”和“寻找Jar包”上，Maven因其稳定、成熟和广泛的应用，至今仍是Java生态系统中最主流的构建工具。二、下载Maven https://maven.apache.org/download.cgi。至此Maven安装配置完成 😊😊。
JAVA设计模式之观察者模式
pingguocu3的博客
12-17 403
在我们开发的过程中，经常会遇到一些当什么什么事情发生的时候，然后做什么什么事。比如某种商品的物价上涨时会导致部分商家高兴，而消费者伤心。平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者。
使用idea启动一个springboot项目
qq_51389137的博客
12-19 1626
5.装配置maven配置到idea下载项目依赖。4.装navicat。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值