如何设计秒杀系统？

最新推荐文章于 2025-02-10 23:49:56 发布
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#秒杀

博客提供了一个下载链接，https://download.youkuaiyun.com/download/aoxida/88843363 ，虽未明确说明，但标签提及‘秒杀’，推测可能与秒杀相关资源有关。
aoxida
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如何设计一个秒杀系统？
qq_36929638的博客
04-22 1418
设计一个高并发、高可用的秒杀系统需要从架构设计、性能优化和异常防护三个维度综合考虑。系统采用分层架构，包括CDN静态化、API网关、秒杀服务集群、Redis集群、MQ削峰和订单服务等核心模块，确保百万级QPS的处理能力。库存管理通过预热、预扣和异步落库机制防止超卖。流量控制采用分层限流和请求合法性校验，保护系统不被恶意请求拖垮。订单创建通过异步化和分库分表策略提高性能。容灾与降级策略包括熔断、降级和数据恢复，确保系统在异常情况下的可用性。监控体系通过核心监控项和全链路压测，实时掌握系统状态。技术选型建议包括
阿里面试官问我：如何设计秒杀系统？我给出接近满分的回答
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敖丙
11-18 11万+
csdn把秒杀设计得最好的文章了。
怎么设计秒杀系统？
孟凡霄
04-14 1055
在APP真正秒杀前，将要请求访问的页面资源缓存到客户端或CDN中，这样的话，在未来并发请求的时候，用户请求的是动态数据，而不是请求的静态数据，就不会因为请求数据量大，IO瓶颈等问题导致出现用户连接不上的异常。service服务通过MQ异步调用订单服务，将超出订单服务处理能力的流量放到MQ中，再由订单服务异步消费处理，这也是削峰的过程。用户确认订单信息之后，页面跳转进行购买付款的操作，通过接入层分流进入付款购买服务，付款购买服务查看订单的状态是否可以进行购买。订单系统生成订单，给用户返回请求成功。
如何设计秒杀系统？双11秒杀架构详解(5大方案)
我要修改昵称
09-12 1653
假设处理一个业务请求平均响应时间为 100 ms，同时，系统内有 20 台 Web 服务器，配置最大连接数为 500 个，Web 系统的理论峰值 QPS 为（理想化的计算方式）：100000 （10万QPS）意味着1 秒钟可以处理完 10 万的请求，而“秒杀”的那 5w/s 的秒杀似乎是“纸老虎”。更可怕的问题是，当系统上某个应用因为延迟而变得不可用，用户的点击越频繁，恶性循环最终导致“雪崩”，因为其中一台服务器挂了，导致流量分散到其他正常工作的机器上，再导致正常的机器也挂，然后恶性循环，将整个系统拖垮。
高并发下如何设计秒杀系统？
码农小胖哥
09-23 1225
近年来，随着“双十一”购物节和抖音等直播平台带货的热潮，大批促销活动涌现，「秒杀」这个词也越来越频繁地出现在我们的生活里。除了那些头部的电商公司，某宝、某东，还有各种街、某说、某会、某品等...
01如何设计一个秒杀系统？？？
qq_29802989的博客
08-16 1886
热点分为热点操作和热点数据，所谓热点操作，例如大量的刷新页面，大量的添加购物车，双十一零点下单等。对系统来说，这些操作可以抽象为读请求和写请求，这两种热点请求的处理方式大相径庭，读请求的优化空间更大一些，而写请求的瓶颈一般都在存储层，优化思路就是根据CAP理论做平衡。热点数据就是用户的热点请求对应的数据，例如可以通过卖家报名的方式提前筛选出来，对热门商品进行打标。另外还可以通过大数据分析来发现热门商品，比如分析热点商品交易记录，浏览记录，购物车记录，提前分析。
【高频面试题】如何设计一个秒杀系统？
激流丶的博客
11-12 1236
架构原则：高性能、高可用性、可扩展性、安全性、数据一致性、用户体验。动静分离：使用 CDN、静态资源服务器、缓存策略。热点数据：使用缓存、数据库优化、读写分离。流量削峰：使用限流、队列、异步处理。减库存：使用乐观锁、悲观锁、分布式锁。通过合理应用这些技术和方案，可以设计出高性能、高可用的秒杀系统。精彩专栏推荐订阅：在下方专栏👇🏻✅2023年华为OD机试真题（A卷&B卷）+ 面试指导✅精选100套 Java 项目案例✅面试需要避开的坑（活动）✅你找不到的核心代码✅带你手撕 Spring✅。
【系统架构】如何设计一个秒杀系统？
小谷同学的博客
01-21 1642
假如你是一名架构师，你会如何设计一个秒杀系统？这篇文章，我们就来聊一聊。
如何设计一个高效、稳定的秒杀系统？
玦尘的博客
02-10 1203
秒杀系统的设计本质上是一门平衡的艺术，需要在流量洪峰与系统资源之间找到最优解。面对突发的大规模并发请求，系统既要保证核心业务的稳定运行，又要充分利用资源，提高吞吐量。优化秒杀系统的策略应遵循从核心链路逐步优化的原则，首先确保系统不崩溃，再逐步追求极致性能。初期可通过缓存、限流、异步削峰等手段减少数据库压力，随着并发量的提升，引入分布式架构、异地多活、全链路异步化，提升整体抗压能力。每一次大促都是对系统的一次严峻考验，不仅检验系统的稳定性、扩展性，也暴露潜在的瓶颈。
如何设计一个秒杀系统？.rar
03-18
秒杀系统设计是电商、营销活动等领域常见的技术挑战，它要求在短时间内处理大量并发请求，同时保持系统的稳定性和数据的一致性。以下是对秒杀系统设计的一些关键知识点的详细阐述： 1. **高并发处理**：秒杀活动...
春招高频面试题：怎样设计秒杀系统？
wdjnb的博客
04-21 522
前言 高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。 秒杀一般出现在商城的促销活动中，指定了一定数量（比如：10个）的商品（比如：手机），以极低的价格（比如：0.1元），让大量用户参与活动，但只有极少数用户能够购买成功。这类活动商家绝大部分是不赚钱的，说白了是找个噱头宣传自己。 虽说秒杀只是一个促销活动，但对技术要求也不低。下面给大家总结一下设计秒杀系统需要注意的9个细节。 1 瞬时高并发 一般在
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）
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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络（BiLSTM）对时间序列前后依赖关系的捕捉能力，构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量，能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测，适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程，展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于光伏电站功率预测系统，提升电网调度的准确性与稳定性；②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持；③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例，用于科研复现与教学参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节，同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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