同為高并發，微博熱搜、天貓秒殺、12306 搶票有什么不同呢？

那接下來我們就來分別聊聊他們有什么特性~

1、微博熱搜

「微博熱搜」是一個典型的讀多寫少場景，讀今日的熱點新聞，寫自己的微博評論。

作為一個后端開發，看到“讀多寫少”，第一反應就應該想到要加緩存。

可是，為什么微博總是宕機，抵擋不住 xxx 明星出軌新聞流量？

對微博來說，難點在于熱點無法預測，在面對突發流量時，如何快速擴容。

2、電商秒殺

電商秒殺的大部分做法都是先定日子，然后上報要參與的秒殺商品，最后倒計時秒殺。

也就是說什么時候會有秒殺活動，哪些商品會參與秒殺，這些數據在秒殺前服務端是都可以獲取到的。

而這些數據，也正是關鍵的“熱點數據”。

有了熱點數據之后，服務端可以在秒殺開始前，先加載好相關熱點數據的緩存，做好預熱。

同時，在秒殺前做好相應的限流、擴容準備，已應對即將到來的突發流量。

3、12306 搶票

12306 搶票是一個類秒殺的業務，其核心為：查票、買票。

那么，12306 的秒殺和電商的秒殺有什么不一樣嗎？

電商秒殺：秒殺的對象是商品，一個商品的 sku 個數總是有限的，客戶端直接將用戶想要購買的 skuId 傳給服務端即可。

12306 搶票：秒殺的對象是票。“票”是一個很特殊的商品，比如從杭州到北京，沿路會經過若干各站點。

起始站點、車次、時間，各種不同的選擇會組合出各種不同的結果，即便是“查票”這一個功能，服務端可能也需要大量的計算。

不同的組合方式可能就是不同的下單行為，而秒殺，直接秒對應的商品即可。

這也就是為什么大家再說高并發的時候，總是會不約而同的想到12306的原因。不得不承認，12306的系統架構確實牛，說他是最復雜的購票系統都不為過。

那么你知道，想要承載億級的高并發，你都需要get哪些技能嗎？現在很多公司面試的時候都要求有高并發經驗。

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1

億級并發搶票系統MySQL如何設計索引更高效？

1、一節課教你看懂mysql的執行計劃

2、mysql索引的實現原理和數據結構

3、mysql索引設計的技巧

4、mysql聚簇索引和非聚簇索引的區別

5、mysql索引的終極調優方案

6、mysql分布式集群的設計原則

7、mysql如何實現高效的讀寫分離和分庫分表

2

億級并發搶票系統如何用Redis高效實現復雜的售票業務？

1、通過redis解決千萬級并發壓力架構設計

2、項目中遇到哪些問題？設計方案？秒殺？雪崩？穿透？擊穿？預熱？

3、無鎖化，串行化，扁平化克制高并發瓶頸！

4、redis 宕機了咋辦，如何做到可用性和一致性的trad off？

5、12306搶票，微信紅包，電商詳情頁等高頻面試問題！

6、redis持久化，主從復制，分片集群在BAT中的具體使用設計

7、redis分布式鎖造成的架構壓力和錯誤的架構設計問題

8、正確用布隆過濾器，跳表skiplist，HashMap解決并發場景問題

9、如何和面試官互動獲得offer

10、學習方法和面試方法分享

11、逃避認知偏差，技術詛咒，幸存者偏差

3

億級并發搶票系統中常見問題及最優解決方案

1、高并發場景下秒殺超賣Bug復現

2、秒殺場景下JVM鎖現場壓測實戰

3、高并發場景下，分布式鎖思路分析

4、高并發秒殺場景下MySQL分布式鎖實戰

5、高并發秒殺場景下Redis分布式鎖實戰

6、如何在雙十一大促中提升分布式鎖性能

7、抗住雙十一流量峰值的其他方案

8、從源碼級別看分布式鎖如何實現

9、CAP和BASE理論在分布式場景中的應用?

10、分布式鎖全部代碼實戰壓測演示

4

億級并發搶票系統架構都用到的哪些中間件？

1、SOA.Webservice.Dubbo.SpringCloud究竟什么是微服務？

2、單體應用向微服務異構平臺架構演變

3、Eureka 微服務注冊與發現

4、Actuator 微服務監控

• RestTemplate 服務器遠程調用

• Ribbon 客戶端的負載均衡

• OpenFeign 聲明式服務調用

• Hystrix 微服務熔斷.降級.資源隔離

• HystrixDashboard

• Zuul 微服務網關

• Config 微服務配置中心

• Sleuth zipkin 微服務鏈路追蹤

5、常用中間件服務核心解密與技術選型

• 分布式文件存儲中間件 FastDFS?

• 分布式消息中間件?RocketMQ Kafka RabbitMQ ActiveMQ

• 分布式搜索中間件ElasticSearch

• 分布式緩存中間件 Redis

• 高并發高性能接入層中間件 LVS.Keepalived.Nginx.Haproxy

5

億級并發搶票系統架構中怎么避免死鎖問題？

1、三高系統必然涉及的面試題核心講解

2、高并發、大數據的首選解決方案

3、雙十一下分布式高并發場景下的存儲技術選型

4、redis、kafka、es、hbase等技術技術選型總結

5、大廠面試高頻架構設計題思路

6、為什么大廠都不用主從同步

7、讀寫分離、業務隔離、分片集群常見的坑

8、正確用布隆過濾器，跳表skiplist，HashMap解決并發場景問題

9、mysql索引的性能問題

10、redis為什么快的多個原因

11、redis是單線程還是多線程

12、秒殺、12306搶票、微信紅包、電商詳情頁等高頻面試問題

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的为什么同样是上亿的并发，购票系统就要比电商系统技术挑战更大？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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