秒杀之处理热点数据

最新推荐文章于 2022-08-22 10:36:25 发布
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博客围绕秒杀场景展开，重点在于处理热点数据。在秒杀时，热点数据的处理至关重要，关乎系统的稳定性和响应速度等信息技术方面的关键指标。

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cxy_19891109
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小工匠聊架构-超高并发秒杀系统设计 03_热点数据的处理
小工匠
10-19 2万+
文章目录Pre热点数据静态热点数据 VS 动态热点数据发现热点数据发现静态热点数据发现动态热点数据动态热点探测架构注意事项处理热点数据优化限制隔离总结 Pre 小工匠聊架构-超高并发秒杀系统 01_总体原则和架构演进 小工匠聊架构-超高并发秒杀系统设计 02_数据的动静分离 热点数据 秒杀商品，在很短时间内被大量用户执行访问、添加购物车、下单等操作，这些操作我们就称为“热点操作”。 那么问题来了：这些热点对系统有啥影响，我们非要关注这些热点吗？ 首先，热点请求会大量占用服务器处理资源，虽然这个热点可能
秒杀系统 - 热点数据加缓存/前后端分离
天天向上
07-25 791
文章目录对象缓存页面缓存为什么要加缓存？加缓存前加缓存后URL缓存加缓存前加缓存后对象缓存缓存前缓存后参考资料 对象缓存 Web应用的数据库表很多，如果频繁进行数据库查询，很容易导致数据库不堪重荷。为了提供查询的性能，会将查询后的数据放到内存中进行缓存，下次查询时，直接从内存缓存直接返回，提高响应效率。比如常用的缓存方案有memcached,redis等。 页面缓存 为什么要加缓存？ 页面加载时间会显着影响用户体验，谷歌的实验表明，加载时间仅相差半秒，就可以将网络流量减少多达20％。而页面缓存技术可以改善网
秒杀系统-热点数据
hixiaoxiaoniao的专栏
04-13 458
热点数据
4. 秒杀系统--处理系统的“热点数据”
斜月&三星
02-14 625
假设你的系统中存储有几十亿上百亿的商品，而每天有千万级的商品被上亿的用户访问，那么肯定有一部分被大量用户访问的热卖商品，这就是我们常说的“热点商品”。这些热点商品中最极端的例子就是秒杀商品，它们在很短时间内被大量用户执行访问、添加购物车、下单等操作，这些操作我们就称为“热点操作”。 为什么要关注热点？ 因为热点会对系统产生一系列的影响。 首先，热点请求会大量占用服务器处理资源，...
Sentinel热点数据的处理机制
weixin_56859779的博客
08-10 239
代码层级结构： 1.控制层： package com.cy.controller; import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource; import com.cy.service.ConsumerService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annota.
秒杀系统之发现动态热点数据
cxy_19891109的博客
02-16 465
针对热点数据的处理
weixin_54256249的博客
08-22 1374
针对热点数据的处理
高并发系统设计_分布式架构Redis缓存消息队列限流降级_秒杀场景优化库存一致性热点数据处理性能压测_电商大促活动支撑系统基于SpringCloudRedisRo.zip
06-09
本篇文章将详细介绍在高并发环境下，如何通过分布式架构、Redis缓存、消息队列、限流降级、秒杀场景优化、库存一致性、热点数据处理以及性能压测等技术手段，支撑电商大促活动等高流量场景。 首先，分布式架构是高...
基于Go-Zero框架的Redis实战练习项目_分布式缓存实现与高并发场景应用_通过模拟电商秒杀系统与社交平台热点数据处理的完整案例_深入掌握Redis数据结构操作_持久化机制配置.zip
最新发布
09-01
本文档主要介绍了如何通过Go-Zero框架实现Redis的实战练习项目，内容涵盖分布式缓存实现、高并发场景应用以及通过模拟电商秒杀系统和社交平台热点数据处理的完整案例。文档详细阐述了如何深入掌握Redis数据结构操作...
千亿级电商秒杀解决方案专题
11-16
二、数据一致性与事务处理 秒杀过程中，商品库存的扣减是一个关键环节，需要保证强一致性。可以采用乐观锁或分布式事务（如2PC、TCC、Saga）来解决跨服务的数据一致性问题。在分布式环境下，CAP理论和BASE理论是指导...
秒杀场景设计核心：热点数据
笔记小屋
12-12 661
秒杀场景遇到的问题
热点数据的发现、处理、更新
xzh_blog
03-17 3841
热点数据发现 1.发现静态热点数据：静态热点数据的发现相对简单些，是可以提前预估预测的数据。比如：秒杀活动商品、降价促销商品、节假日的火车票机票、热门电影门票、明星发布新专辑，以及大数据分析流行趋势预测热点。 2.发现动态热点数据：创建异步监控统计服务和热点数据服务。异步监控统计服务在一个周期内对Key进行请求统计，在达到请求量级后将热点Key发送到热点数据服务收集，然后热点数据服务对这些热点Key进行聚合分析，最后推送到业务系统。 热点数据处理 1.缓存热点数据，放入LRU队列淘汰替换。 .
如何应对热点数据
qq690452074的专栏
07-13 235
如何应对热点数据
抢购秒杀处理方案、分析热点数据
点点的博客
03-21 1889
一、抢购秒杀处理方案 特点：秒杀活动对稀缺或者特价的商品进行定时定量售卖，吸引成大量的消费者进行抢购，但又只有少部分 消费者可以下单成功。因此，秒杀活动将在较短时间内产生比平时大数十倍，上百倍的页面访问流量 和下单请求流量。 秒杀3阶段： 1、秒杀前：用户不断刷新商品详情页，页面请求达到瞬间峰值 2、秒杀开始：用户点击秒杀按钮，下单请求达到瞬时峰值 3、秒杀后：少部分成功下单的用户不断刷新订单或者退单，大部分用户继续刷新商品详情页等待机会 本质：抢购/秒杀主要是解决热点数据高并发读写的问题。 裁剪：抢购/秒
热点操作？秒杀操作？
ation_work的专栏
06-24 256
热点数据 12306，系统如何实时的知道哪些未支付，已支付，剩余座位？消息中间化 延长队列主动的推送订单的变化 中间件，削峰填谷，延迟队列 秒杀操作 1. 这个也是不能使用cdn缓存的，但是能不能使用redis做缓存呢？秒杀首先会在数据库中减库存，那我们能在redis缓存中做减库存操作吗？肯定不可以，因为这会导致数据一致性的问题，凡是需要进行写操作的数据都不适合做缓存。 2. 高并发的点还在...
高并发场景下对热点数据的处理
银湖冰河
07-02 2022
高并发场景下对热点数据的处理 1、在支付、物联网、超大人群红包领取等业务场景下，对于高并发问题有缓存、集群、分库分表等方式解决。 2、依然可能存在单条热点数据的的问题，例如热点商户的账务数据（就是mysql上的一条记录），可能同时有数十万人在往上面转账，这种情况下是不可能全部同步update到这条记录的。或者是商家准备一笔钱给社交网络发放红包（发放时机依赖用户行为，不能分批主动发送），需要在高并发下对这条账户减钱成功，并不会减成负数。 解决方案： 第一种可以称之为加钱频繁账户，可以采用加钱时只做记录，然后
秒杀问题关键点
cxy_19891109的博客
02-16 231
秒杀系统总结与思考(三) 发现热点
Kindle_code的专栏
08-03 396
什么是热点: 热点分为热点操作和热点数据。热点数据又分为静态热点数据和动态热点数据 发现热点数据: 发现静态热点数据: 1、静态热点数据可通过强制卖家报名，提前把商品筛选，然后通过后台系统将热点商品进行预处理（提前进行缓存），不过增加了卖家的使用成本，也不够灵活 2、通过技术手动进行提前预测，大数据分析，统计TOPN商品 发现动态热点数据: 可以通过大数据预测等手动提前预测，但是实时性较差 1、构建一个异步系统，可收集交易链路上各个环节的中间件产品的热点key,如Nginx、缓存、RPC服务框架等（一些中间
热点数据降级详解（storm+nginx+lua）
huiGod的博客
11-28 1409
热点数据降级
淘宝秒杀系统设计：热点隔离与动静分离策略
首先，秒杀系统的核心原则是热点数据隔离，确保1%的高流量不会影响到整体99%的正常服务。业务层面，秒杀被视为独立的营销活动，卖家需报名参与，技术团队可以提前预热并识别这些热点请求。系统层面，秒杀活动通常...
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