秒杀之流量削峰

最新推荐文章于 2025-06-04 10:30:10 发布
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博客围绕秒杀场景展开，核心在于流量削峰。在秒杀时会产生大量流量，对系统造成巨大压力，流量削峰可缓解此压力，保障系统稳定运行，避免崩溃，确保秒杀业务顺利进行。

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cxy_19891109
关注
【中间件技术】基于RabbitMQ的高可用架构设计与性能优化：秒杀系统流量削峰实践
10-25
②应对秒杀类高并发场景下的流量削峰；③提升RabbitMQ消息处理吞吐量与系统稳定性；④掌握仲裁队列、批量消费、异步确认等核心优化技术的落地实现； 阅读建议：建议结合Spring Boot项目动手实践文中的代码案例，...
rabbitmq实现秒杀中订单流量削峰
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congge
02-21 3万+
前言 在Redis秒杀功能设计与实现一篇中，我们使用redis实现了商品的秒杀抢购功能，在当前的设计中，只涉及到商品抢购，即用户锁定名额，并将成功抢购到的用户信息保存到redis中了 但是一个完整的抢购流程在业务流程中看到，包括锁定名额和下单，在超卖问题分析这篇中，我们是将抢购与订单放在一起进行的 仔细分析这样的做法，在高并发的抢购环境下，这样做是欠妥的，因为使用了分布式锁，尽管时间很短，但分布式锁的存在仍然会耗费不少性能 而且从系统的整体设计层面中，在微服务架构中，如果像双11那样瞬时订单量特别大的情况下
消息队列解耦、异步、削峰：简单实例与原理解析
Scyth1的博客
07-21 2487
通过消息队列，我们可以实现异步处理，订单系统只需要发送消息到消息队列，然后立即返回响应给用户，而不需要等待库存系统的响应。消息队列充当了消息的中转站，生产者将消息发送到消息队列，消费者从消息队列中获取消息并进行处理。消息队列可以用于削峰填谷，即将请求暂时存储在消息队列中，然后按照系统处理能力逐渐消费消息，从而平滑处理高峰期的请求，避免系统崩溃或性能下降。当一个系统产生消息时，将消息发送到消息队列，其他系统可以订阅消息队列并接收消息，从而实现解耦。而通过消息队列，我们可以实现它们之间的解耦。
秒杀系统-削峰
hixiaoxiaoniao的专栏
04-13 4556
削峰
MQ的解耦、异步、削峰详解
Flying_Fish_roe的博客
11-19 1503
这意味着，生产者只需将消息发送到MQ中，不需要关心消息如何被处理，什么时候被处理，谁来处理。：MQ允许生产者发送消息后立即返回，而不需要等待消费者处理完成，从而实现异步处理，提高系统的吞吐量和响应速度。在这个示例中，生产者在高峰期发送大量消息，消费者以固定的速度处理消息，平滑了高峰期的请求，避免了系统的过载。：通过MQ将瞬时大量请求排队处理，平滑高峰期的流量，保护后端系统不被瞬时流量击垮，实现削峰填谷。在这个示例中，生产者异步发送消息，消费者异步接收消息，二者独立进行，提高了系统的响应速度。
消息队列 解耦、异步、削峰、限流
yygr的博客
05-12 2781
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36390914/article/details/108359791 一、什么是消息队列？ 消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术，反正我是觉得它好像是挺牛逼的。 消息队列，一般我们会简称它为MQ(MessageQueue)，嗯，就是很直白的简写。 我们先不管消息(Message)这个词，来看看队列(Queue)。这一看，队列大家应该都熟悉吧。 队列是一种先进先出的数据结构。 在Java里边，已经实.
MQ核心作用异步&削峰&解耦使用场景详解
程序员江小北
10-08 1243
块相互独立不“拖后腿”，MQ 都是不可或缺的帮手。那么，MQ 是怎么削峰的？或者它是如何让复杂系统解耦的？
什么是流量削峰？如何解决秒杀业务的削峰场景
weixin_43649691的博客
12-06 1393
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的100-500件左右。 这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右， 但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与，也就是...
5. 秒杀系统--流量削峰
斜月&三星
02-15 349
在秒杀系统的流量监控图中，它是一条直线，但是在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。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。但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说 100 人和 10000 人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来...
【零售行业云】秒杀场景的流量削峰技术
沐风—云端行者
05-16 709
随着电商行业的快速发展，秒杀活动成为零售行业促销的重要手段，但也带来了瞬时高并发流量和有限资源竞争的技术挑战。早期的秒杀系统依赖单机架构，成本高且扩展性差。2010年后，云计算和分布式技术的成熟使得流量削峰技术成为行业标准，通过弹性资源调度、分布式队列和分层过滤等核心能力，实现了从“被动扩容”到“主动削峰”的转变。 技术特点包括分层过滤机制、异步处理架构和弹性资源调度。分层过滤通过CDN、缓存层和服务层逐层拦截无效请求；异步处理架构利用消息队列缓冲和分布式事务控制；弹性资源调度通过容器化部署和无服务器架构应
高并发：RocketMQ 削峰带项目地址的实战
ailiandeziwei的专栏
06-10 428
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：从Broker拉取消息并进行消费 NameServer：为Producer或Consumer路由到Broker 其中消费流程有以下几点是必须注意的： RocketMQ的Consumer获取消
RabbitMQ 的异步化、解耦和流量削峰三大核心机制
最新发布
Hello World！你好世界！
06-04 871
配合消息持久化、幂等设计和死信队列，在保障可靠性的同时，实现系统吞吐量的数量级提升。建议结合 Prometheus 监控和 Kubernetes 弹性伸缩，构建全自动化的高并发处理体系。三大核心机制保护数据库。通过 RabbitMQ 的队列缓冲、消费者批量处理、动态伸缩等机制，可将数据库写入压力降低。RabbitMQ 是解决数据库高并发问题的利器，通过。✅ 方案：传文件存储路径，消费者下载处理。❌ 错误：单条消息传输10MB文件。RabbitMQ 消息队列。批量扣减库存(10条/批)投递消息(库存扣减)
深入剖析MQ(消息队列)：解耦、削峰、异步
八戒的博客
11-04 3792
在了解什么事消息队列之前，我们要先知道同步和异步通讯的区别，我们从以下两方面介绍MQ:同步和异步通讯什么使用MQ。
RocketMq学习笔记之一【常用操作命令与简单配置】
路漫漫，水迢迢
12-18 1776
【为什么使用RocketMq】 1、应用解耦 2、流量削峰 3、消息分发 4、保证最终一致性 5、方便动态扩容 【RocketMq的角色】 producer consumer Broker NameServer broker配置文件： #nameServer 地址，分号分割 namesrvAddr=192.168.100.131:9876;192.168.100.132:...
Kafka是什么？为什么拥有异步、削峰、解耦？有哪些角色？
qq_30612351的博客
11-14 5328
一、Kafka是什么？ Kafka是一个分布式消息中间件,支持分区的、多副本的、多订阅者的、基于zookeeper协调的分布式消息系统。 通俗来说： kafka就是一个存储系统，存储的数据形式为“消息”； 它的主要作用类似于蓄水池，起到一个缓冲作用； 二、为什么拥有解耦、异步、削峰？ (1)解耦 传统模式: 传统模式的缺点： 系统间耦合性太强，如上图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！ 中间件模式: 中间件模式.
RocketMQ实现流量削峰
Clare Tung
11-04 4360
文章目录RocketMQ流量削峰总体思路服务项目flowpeakclipping-gateway：网关服务flowpeakclipping-mq：mq服务flowpeakclipping-businessService：消费mq消息，进行业务处理代码地址 RocketMQ流量削峰 总体思路 http请求到gateway网关 gateway通过RouteLocator配置路由信息转发到mq服务 mq服务接收到数据后，将数据发送到对应的topic mq消费者监听消息，拉取消息，进行业务处理，处理完后将msg
消息队列-解耦、异步、削锋
Meiko记录
08-11 1689
解耦 不使用MQ时 A系统发送数据到B、C、D系统，但没有使用消息队列时候的耦合场景 当后面系统不断增加，比如 E，F系统的加入，以及D系统的移除 因为A系统和其它各种系统耦合起来，那么需要处理的事情会给出多 使用MQ后 系统A发送一条消息，到消息队列中，哪个系统需要获取到哪里，那么从MQ中消费数据，如果新系统E加入的话，那么只需要编写代码，然后也直接从MQ中消费即可，当系统D不需要这个数据时，那么只需要不对该消息进行消费即可。系统A不需要考虑给谁发送数据，也不需要维护这个代码，不需要考
JAVA核心知识-实战 RocketMQ 流量削峰
BAOZEBING的博客
05-04 1544
作者：WilsonHe juejin.im/post/5ea159e4f265da47f0794da5 前言 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：从Broker拉...
大型互联网应用如何进行流量削峰，应对瞬间请求？
weixin_34001430的博客
08-26 586
大型互联网应用经常要处理流量高峰问题，这也是我所负责业务经常要面对的事情，比如遇到一个热点事件、策划一个活动或者push一个页面，访问的骤增带来读写流量的骤增，对应每个模块都面临考验，那么有哪些方法可以做到流量削峰或者说流量削峰要从哪几个方面考虑呢，说下我的总结：1、系统基于微服务的架构设计，弹性扩展瓶颈模块服务器资源；2、接入层以及各微服务模块极大的用好cach...
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