本文介绍了秒杀系统的关键优化技术，重点解决高并发下系统的稳定性、性能和数据一致性问题。主要优化措施包括： 1. **分布式限流**：基于Redis的令牌桶算法实现精准流量控制，通过注解和AOP实现接口级限流，防止瞬时流量击垮系统。 2. **订单超时处理**：利用RocketMQ延时消息实现未支付订单的自动取消和库存释放，确保库存数据准确性。 3. **多级缓存优化**：引入Gu

本文是秒杀系统优化系列的第三篇，介绍如何利用RocketMQ消息队列解决V2版本遗留的问题。V2版本通过Redis预减库存和内存队列提升了性能，但仍存在服务可靠性差（宕机导致内存队列任务丢失）、数据一致性风险（Redis与数据库操作分离）、单机瓶颈（内存队列无法水平扩展）以及数据库行锁影响库存扣减性能等问题。 V3架构的核心优化是引入RocketMQ消息队列，关键改进包括：保留Redis预减库存

这篇文章介绍了如何利用Redis优化秒杀系统，解决基于MySQL方案的性能瓶颈。作者针对V1版本中数据库压力大、系统吞吐量有限和用户体验差的问题，提出了V2版本的改进方案，主要包含以下关键技术： 1. **Redis预减库存**：使用Redis原子操作减少数据库访问，将库存信息缓存在Redis中处理扣减，显著提高性能。 2. **库存快速失败检查**：通过Redis标记售罄商品，快速拒绝无效请

这篇文章介绍了基于MySQL实现秒杀系统的基础版本，重点探讨了高并发场景下的数据一致性问题。秒杀系统核心需求包括商品展示、库存管理、订单处理、防重复购买和时间控制。文章对比了四种库存扣减方案： 1. **V0错误示范**：不加锁直接更新库存，导致超卖问题。 2. **V1悲观锁**：使用`FOR UPDATE`实现串行化操作，保证一致性但吞吐量低。 3. **V2乐观锁**：版本号机

本文讨论了大规模项目开发中常见的运维与调试问题，并提出了一系列解决方案： 1. **Bug应急管理**：对于影响较大的Bug，优先采取紧急止损措施，如回滚版本或关闭功能模块。同时强调事后复盘的重要性以避免类似问题。 2. **数据一致性问题**： - 缓存与数据库不一致时（如新增字段未同步缓存），需手动清除缓存或刷新数据。 - 避免滥用重启（可能掩盖问题），重点关注单例数据被意外修

摘要内容： 热点检测的核心是从流式数据中高效计算topk。传统Hashmap+堆排序适用于有限数据，但海量数据场景需更优算法。对于频率超过半数的问题，可以通过候选计数法解决（维护候选元素，相同则+1，不同则-1，扣减次数有限保证结果正确）。推广到频率超过m/k的元素时，需维护k-1个候选集合，通过增减计数过滤低频项，结果可能出现假阳性但无假阴性。 优化算法层面： 1. **Count-Min

文章主要讨论了限流算法的几种实现方式及其特点。 首先提到固定窗口限流算法（Fixed Window），通过设定时间窗口内的最大请求数来限流。该方法实现简便，但存在临界突发问题，即在窗口边界可能出现流量突增的情况（如两个窗口交界处可能允许两倍流量通过）。 滑动窗口限流算法（Sliding Window）通过记录请求时间戳队列动态计算窗口内请求数，相比固定窗口更精确，但内存消耗大且清理过期数据可能

这篇文章主要介绍了Kafka和RocketMQ在消息存储和读写机制上的对比。首先解释了Kafka的关键概念，包括Broker（消息处理节点）、Topic（消息类别）、Partition（物理分组）、Segment（存储文件段）和Offset（消息唯一标识）。Kafka采用segment文件存储数据，由.log文件（存储消息数据）和.index文件（稀疏索引）组成，通过二分查找定位消息。写入时使用顺

分布式系统拆分导致的数据一致性问题需要通过分布式事务来解决。文中探讨了分布式事务的几种实现方案，包括基于本地事务包裹消息投递的方式、非可靠消息结合本地消息表和定时任务校对的方法、TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，以及传统的两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）协议。

消息队列（MQ）的核心优势在于解耦、异步处理和流量削峰。在秒杀系统中，MQ能够将非核心流程异步化，大幅提升系统吞吐量，通过削峰填谷缓解数据库压力（前端千万级请求 vs 数据库万级处理能力）。引入MQ需权衡响应时间延长、系统复杂度增加及运维成本。 微服务间通信模式包括调用链、聚合器和事件驱动，其中基于事件的异步通信（如订单状态变更通知）能实现上下游解耦，灵活扩展。主流MQ需具备可靠性（消息不丢