折扣商品限时秒杀抢购系统

• 秒杀系统基于Spring Boot搭建，针对多人秒杀抢购系统做了良好的优化。
• 前端使用CDN缓存和限制重复秒杀减小对服务器的压力。
• 后端使用Redis 进行缓存，减少对数据库请求的压力，使用RabbitMQ异步实现数据库更新。
• 经过测试优化，系统的平均响应时间减少67%，吞吐量增加74%。

秒杀流程

|

库存预减用的是哪个redis方法

• decr 变量：变量减一。

• incr 变量：变量加一。

如果项目中的redis服务挂掉，如何减轻数据库的压力

• 集群+主从。
• 熔断器降级，在redis取数据做一次熔断降级，报错直接走数据库。

如何避免消息队列的消费方重复消费消息

• 数据库唯一约束实现幂等,字段使用Message的key做唯一索引。

消息的消费结果如何返回给消息发送方

• 信道设置成confirm模式，

说一下你的秒杀系统设计，怎么解决超卖的

• 行锁，set stock=stock-1 where stock>0
• 乐观锁
• LUA脚本把判断库存扣减库存的操作都写在一起交给Redis去做

你说你用到了redis，redis有哪些数据结构，你为什么要用redis，哪里用到了，为什么说redis快，多路io复用详细原理可以说说嘛？

• 略

redis，深入讲一讲，并说一下它的应用场景

• 缓存；限时业务，计数器；分布式锁；队列（push，pop）。

秒杀模块怎么设计的，如何压测，抗压手段,消息队列怎么用的

• JMeter，消息队列异步修改库存。

秒杀系统服务器抗压思路，从哪些方面去优化

• 服务单一职责：秒杀的业务逻辑放一起。

• 前端：秒杀链接加盐加密，资源静态化，按钮控制。

• Redis集群，Nginx负载均衡，库存预热。

• 限流，降级，熔断，隔离。

• 消息队列：削峰填谷。

秒杀项目，别说你里面的优化，你还有什么优化策略吗？

• 多服务器负载均衡，把秒杀商品平均分给服务器。

秒杀系统的前端设计怎么做

• 商品页面：用于所有秒杀商品的展示。

• 秒杀页面：用于秒杀商品的展示和秒杀功能。

说说秒杀如何实现的

• 用户请求发送到消息队列中，消息队列异步处理秒杀请求。

秒杀过程中怎么保证redis缓存和数据库的一致性

• 先更新数据库，再更新缓存
• 删除缓存，更新数据库
• 更新数据库，删除缓存

秒杀接口防刷怎么做

• 秒杀链接加盐。
• URL动态化，通过MD5之类的加密算法加密随机的字符串去做url，然后通过前端代码获取url后台校验才能通过。

Redis和数据库数据不一致怎么办，以什么为准

• 以数据库为准。

折扣商品限时秒杀抢购系统

原文：https://www.cnblogs.com/ash1523590342/p/13414221.html