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什么是秒杀设计 秒杀设计 是一种针对高并发、大流量场景的系统设计，通常应用于电商活动中（如限时抢购、促销等），用户在非常短的时间内大量涌入系统，抢购有限的商品或优惠。这种场景下，系统需要能够承受巨大的瞬时并发请求，同时保证数据的一致性和业务的正确性。 秒杀技术分析 秒杀系统贯穿活动、商品和下单三个领域，涵盖了页面静态化、接口限流、Redis预减库存、异步下单和接口动态化等技术。 需要迎接的挑战有： 1. 高并发和压力测试：秒杀活动会带来巨大的流量，服务器和数据库的并发处理能力是关键。 2. 保证数据一致性：抢购涉及到商品库存的实时减少，需要保证在高并发场景下库存数据的准确性和一致性 3. 防止超卖和重复购买：确保同一商品不会被重复购买，同时避免超卖，即使是在极端的高并发情况下 4. 分布式锁和限流：使用分布式锁来保护关键资源，限制用户访问频率以免系统崩溃 5. 性能优化：包括代码层面的优化、数据库的优化、缓存的使用等，以提高系统性能和响应速度。 页面静态化 秒杀页面静态化是将动态生成的秒杀页面转换为静态HTML页面，从而提高页面响应速度和系统性能
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雪花算法 在分布式系统中，为了避免多个节点生成相同的唯一标识符id，我们通常使用一种全局唯一ID生成策略，而Snowflake Algorithm就是广泛使用的解决方案之一。 雪花算法简介 雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的二进制整数，具有以下组成部分： 部分 字节长度 描述 符号位 1bit 固定为0，因为生成的ID是整数 时间戳 41bits 表示时间戳，单位是毫秒，可以存储大约68年的时间 机器ID 10bits 用于标识不同的机器(节点)。10位可以将其分数据中心ID(5位)和机器ID(5位）,共支持1024台机器同时生成ID 序列号 12bits 同一毫秒内的序列号，用来区分在同一台机器、同一时间戳下生成的多个ID，最大支持同一毫秒生成4096个唯一ID 代码实现 package com.can.springbootmessage; public class SnowflakeIdGenerator { // 起始时间戳，Long是64位，
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什么是责任链模式 项目有个请求，需要有对应的服务来处理，然后这个请求可能需要被很多个层级权限的服务来处理。我们将这些处理该请求的服务放在一条链上，链从前往后，是层级更高的服务，第一个服务处理不了，传递到链上的下一个服务，直到这个请求被处理成功。 责任链模式（Chain of Responsibility）是一种处理请求的模式，它让多个处理器都有机会处理该请求，直到其中某个处理器成功处理该请求，责任链模式把多个处理器串成链，然后让请求在链上传递。 1. 如何把多个处理器串成链，然后让请求在链上传递 客户端发送请求，处理类去处理它的请求，所以有个处理方法（handleRequest），处理类要连接在一起，所以**处理类要有一个方法（成员变量nextHandler）**指向下一个处理类。 我们抽象出一个公共的父类，然后去定义不同的处理类，这些处理类通过nextHandler连接起来。 2. 代码演示 package interview.pattern; public class ChainRespPattern { Handl
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缓存菜品 问题说明 用户通过微信小程序查询菜品，小程序会将请求发送给后端服务，后端就会查询MySQL数据库。 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得，如果用户端访问量比较大，数据库访问压力随之增大，就会造成系统响应慢，用户体验差。 解决思路 * 通过Redis来缓存菜品数据，减少数据库查询操作。 微信小程序查询数据后，会向后端服务发送请求，判断请求的数据在缓存中是否存在，如果存在直接读取缓存，不存在再查询MySQL，并将该数据载入缓存。 * 缓存逻辑分析 微信小程序展示菜品粒度是根据分类展示，所以缓存数据应该根据分类缓存菜品。 1. 每个分类下的菜品保存一份缓存数据 * 使用分类id作为key，分类下的菜品数据使用String字符串保存，分类下的菜品应该是List集合，在Java中可以通过序列化将这个集合转换成Redis的字符串类型 2. 数据库中菜品数据有变更时及时清理缓存数据 代码开发 1. 修改用户端接口 DishContr
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HttpClient HttpClient 是 Java 中一个用于发送 HTTP 请求和接收 HTTP 响应的类库，最常见于与 Web 服务进行交互。 要在Java中使用HttpClient，只需要在Maven中导入HttpClien坐标： <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.5.13</version> </dependency> HttpClient核心Api 1. HttpClient： * HttpClient 是
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Redis简介 Redis在MySQL基础上提高数据存取效率 Redis是一个基于内存的key-value结构数据库。 MySQL是基于磁盘实现的数据库，由于数据读写需求越来越大，这种基于磁盘的读取速度就不够了，于是是否能够像CPU一样为了提高速度，也搞一个类似内存的东西。于是Redis就产生了。 应用程序从MySQL查询到的数据在Redis中进行登记，后续再查询数据先搜索Redis，Redis没有再搜索MySQL。 Redis缓存内容设置超时时间 Redis缓存的数据都是在内存上，但是内存的空间资源很有限，所以需要给缓存内容设置一个超时时间，具体设置多久交给应用程序设置，Redis只需要在时间过期后及时删除数据。 Redis删除策略 * 定期删除，eg：每100ms随机清理部分缓存数据，这里不清理所有Redis内存过期数据，是因为全面扫描一遍需要时间过久 * 但是由于随机算法，有可能使得某些键值长期不被随机到，未被清理 * 触发删除，为了避免有些键值长期不被清理，于是有了出发删除 * 主动发起请求检查key是否过期，如果过期立马删除，这种方式
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苍穹外卖day02，主要开发员工模块代码，包含新增员工、员工分页查询、启用禁用员工账号和编辑员工接口。
学习苍穹外卖项目的第一天，涉及内容包括项目整体介绍，前端Nginx环境搭建，后端IDEA和Maven以及MySQL搭建，本人使用的平台是Mac M3芯片