最近有小伙伴发消息说,在Springboot系列文第二篇,zookeeper是不是漏掉了?关于这个问题,其实我在写第二篇的时候已经考虑过,但基于本次系列文章是实战练习,在项目里你能看到Zookeeper相关内容的也只有dubbo注册地址了.因为Zookeeper在项目中,我们不需要做任何配置和代码,只需要在服务器上安装一个Zookeeper应用即可. 包括对Zookeeper的依赖,我们在SpringBoot项目中只需要依赖Dubbo就ok了.在本次系列实战中,我是本着少说多动手的原则,如果有些

1. 各种计数,商品维度计数和用户维度计数 说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc),Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数. 商品维度计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc) 采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro 为product定义个key product:,为每种数值定义ha

这一次总结和分享用Redis实现分布式锁来完成电商的秒杀功能.先扯点个人观点,之前我看了一篇博文说博客园的文章大部分都是分享代码,博文里强调说分享思路比分享代码更重要(貌似大概是这个意思,若有误请谅解),但我觉得,分享思路固然重要,但有了思路,却没有实现的代码,那会让人觉得很浮夸的,在工作中的程序猿都知道,你去实现一个功能模块,一段代码,虽然你有了思路,但是实现的过程也是很耗时的,特别是代码调试,还有各种测试等等.所以我认为,思路+代码,才是一篇好博文的主要核心. 直接进入主题. 一.前言 双十

一.场景 之前做的电商平台,用户在收到货之后,大部分都不会主动的点击确认收货,导致给商家结款的时候,商家各种投诉,于是就根据需求,要做一个订单在发货之后的x天自动确认收货.所谓的订单自动确认收货,就是在在特定的时间,执行一条update语句,改变订单的状态. 二.思路 最笨重的做法,通过linux后台定时任务,查询符合条件的订单,然后update.最理想情况下,如果每分钟都有需要update的订单,这种方式也还行.奈何平台太小,以及卖家发货时间大部分也是密集的,不会分散在24小时的每分钟.那么,

示例代码用Jedis编写. 1. 各种计数,商品维度计数和用户维度计数 说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc),Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数. 商品维度计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc)  采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro.为product定义个key pro

15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat. Spring.MongoDB.ZeroMQ.Git.Nosql.Jvm.Mecached.Netty.Nio.Mina.性能调优.高并发.

    库存是电商系统的核心环节,如何做到不少卖,不超卖是库存关心的核心业务问题.业务量大时带来的问题是如何更快速的处理库存计算. 此处以最简模式来讨论库存设计. 以下内容只做分析,不能直接套用,欢迎各位同道前来交流指正 库存模型:sku,num. sku是标示商品的唯一编号,num是商品的数量. 订单处理时需扣减商品库存. mysql实现 库存初始数据:  mysql隔离级别READ-COMMITTED 扣减1001库存7: 10-7=3; 3>0; 开始扣减库存 UPDATE stock S

说明:Java开源生鲜电商平台-redis缓存在商品中的设计与架构. 1. 各种计数,商品维度计数和用户维度计数 说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc),Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数. 商品维度计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc)  采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考 http://redis.io/topics/data-types-int

最近已经推出了好几篇SpringBoot+Dubbo+Redis+Kafka实现电商的文章,今天再次回到分布式微服务项目中来,在开始写今天的系列五文章之前,我先回顾下前面的内容. 系列(一):主要说了使用IDEA对SpringBoot项目的创建,SpringBoot架构下Web项目Maven的基本依赖及实现. 系列(二):主要讲了Maven父子级项目创建依赖.分环境部署配置及服务端口号统一配置,Dubbo的集成接入.服务层(提供者)分模块实现,提供者(四个)和消费者(一个)的配置及服务调用,微服

上一篇文章总结了基于SpringBoot实现分布式微服务下的统一配置.分环境部署配置.以及服务端模块的分离(每一个提供者就是一个独立的微服务).微服务落地.Dubbo整合及提供者.消费者的配置实现.本次文章将接入数据库及缓存实现.项目结构如下: 从上图可以看出,我们要在提供者和消费者之间搭建缓存服务,本次以Redis为例讲解.系统在接入缓存服务后,对访问量大的查询接口,我们可以在接口第一次从服务端(提供者)获取数据后缓存起来,后面的请求进来先从缓存中获取,如果缓存中存在直接返回,否则调用提供者(

Java生鲜电商平台-redis缓存在商品中的设计与架构 说明:Java开源生鲜电商平台-redis缓存在商品中的设计与架构. 1. 各种计数,商品维度计数和用户维度计数 说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc),Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数. 商品维度计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc)  采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考 http://r

背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销.推广品牌的方式.不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度.一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值. 本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并发的秒杀系统. 秒杀的特征 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. 秒杀活动可以

今天鹏哥给大家推荐的项目是一套电商系统,包括前台商城系统及后台管理系统,基于SpringBoot+MyBatis实现. 前台商城系统包含首页门户.商品推荐.商品搜索.商品展示.购物车.订单流程.会员中心.客户服务.帮助中心等模块. 后台管理系统包含商品管理.订单管理.会员管理.促销管理.运营管理.内容管理.统计报表.财务管理.权限管理.设置等模块.同时这个项目也是难道的既有后端UI还有移动端UI的开源项目.该项目致力于打造一个完整的电商系统,采用现阶段流行技术实现. 项目地址 https://g

本篇文章介绍了ThinkPHP使用Redis实现电商秒杀的处理方法,具有一定的参考价值,希望对学习ThinkPHP的朋友有帮助! TP5使用Redis处理电商秒杀 1.首先在TP5中创建抢购活动所需要的Redis类库文件,代码如下: <php namespace app\base\service; use mikkle\tp_redis\RedisHashInfoBase; use think\Exception; class ScheduleDetail extends RedisHashIn

电商购物车 以用户id为key 商品id为field 商品数量为value 购物车操作 [key(用户id),field(商品id),value(数量)] 添加商品 -> hset cart: 增加数量 -> hincrby cart: 商品总数 -> hlen cart: 删除商品 -> hdel cart: 获取购物车所有商品 -> hgetall cart: 优缺点分析: 优点: 同类数据归类整合存储,方便数据管理 相比String操作小号内存与CPU更小 相比Stri

史诗级Java/JavaWeb学习资源免费分享 欢迎关注我的微信公众号:"Java面试通关手册"(坚持原创,分享各种Java学习资源,面试题,优质文章,以及企业级Java实战项目回复关键字免费领取)回复关键字:"电商项目2"免费领取:

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5

电商平台中无论是前端还是后端会存在大量的业务应用,在整个交易的过程中请求是在各个业务应用中流转的,对于用户来讲只需要登录一次就可以访问所有的业务,这就是单点登录SSO. 单点登录开源有很多的解决方案,比如基于session的SSO和基于cookie的SSO. 业界使用比较多的基于session的SSO的开源解决方案比如CAS,流程示意图如下: 这里不去详细说明流程,读者可以参考其他资料的说明 基于cookie的SSO在原理上和上面的差不多,区别是把用户设置到cookie中作为token的一部分进