秒杀注意事项以及整体简略设计
1.如何解决卖超问题
--在sql加上判断防止数据边为负数
--数据库加唯一索引防止用户重复购买
--redis预减库存减少数据库访问 内存标记减少redis访问 请求先入队列缓冲，异步下单，增强用户体验
注册功能 -- 如果有前端的牛人加入修改几个页面那是再好不过了哈哈哈
全局异常处理拦截
1.定义全局的异常拦截器
2.定义了全局异常类型
3.只返回和业务有关的
4.详情请看GlobleException
页面级缓存thymeleafViewResolver
对象级缓存redis
redis永久缓存对象减少压力
redis预减库存减少数据库访
内存标记方法减少redis访问
订单处理队列rabbitmq
请求先入队缓冲，异步下单，增强用户体验
请求出队，生成订单，减少库存
客户端定时轮询检查是否秒杀成功
解决分布式session
--生成随机的uuid作为cookie返回并redis内存写入
--拦截器每次拦截方法，来重新获根据cookie获取对象
--下一个页面拿到key重新获取对象
--HandlerMethodArgumentResolver 方法 supportsParameter 如果为true 执行 resolveArgument 方法获取miaoshauser对象
--如果有缓存的话 这个功能实现起来就和简单，在一个用户访问接口的时候我们把访问次数写到缓存中，在加上一个有效期。
通过拦截器. 做一个注解 @AccessLimit 然后封装这个注解，可以有效的设置每次访问多少次，有效时间是否需要登录！
秒杀安全 -- 安全性设计
秒杀接口隐藏
数字公式验证码
接口防刷限流(通用 注解，拦截器方式)
通用缓存key的封装采用什么设计模式
模板模式的优点
-具体细节步骤实现定义在子类中，子类定义详细处理算法是不会改变算法整体结构
-代码复用的基本技术，在数据库设计中尤为重要
-存在一种反向的控制结构，通过一个父类调用其子类的操作，通过子类对父类进行扩展增加新的行为，符合“开闭原则”
-缺点： 每个不同的实现都需要定义一个子类，会导致类的个数增加，系统更加庞大
redis的库存如何与数据库的库存保持一致
redis的数量不是库存,他的作用仅仅只是为了阻挡多余的请求透穿到DB，起到一个保护的作用
因为秒杀的商品有限，比如10个，让1万个请求区访问DB是没有意义的，因为最多也就只能10个
请求下单成功，所有这个是一个伪命题，我们是不需要保持一致的
redis 预减成功，DB扣减库存失败怎么办
-其实我们可以不用太在意，对用户而言，秒杀不中是正常现象，秒杀中才是意外，单个用户秒杀中
-1.本来就是小概率事件，出现这种情况对于用户而言没有任何影响
-2.对于商户而言，本来就是为了活动拉流量人气的，卖不完还可以省一部分费用，但是活动还参与了，也就没有了任何影响
-3.对网站而言，最重要的是体验，只要网站不崩溃，对用户而言没有任何影响
为什么redis数量会减少为负数
//预见库存
long stock = redisService.decr(GoodsKey.getMiaoshaGoodsStock,""+goodsId) ;
if(stock <0){
localOverMap.put(goodsId, true);
return Result.error(CodeMsg.MIAO_SHA_OVER);
}
假如redis的数量为1,这个时候同时过来100个请求，大家一起执行decr数量就会减少成-99这个是正常的
进行优化后改变了sql写法和内存写法则不会出现上述问题
为什么要单独维护一个秒杀结束标志
-1.前提所有的秒杀相关的接口都要加上活动是否结束的标志，如果结束就直接返回，包括轮寻的接口防止一直轮寻
-2.管理后台也可以手动的更改这个标志，防止出现活动开始以后就没办法结束这种意外的事件
rabbitmq如何做到消息不重复不丢失即使服务器重启
-1.exchange持久化
-2.queue持久化
-3.发送消息设置MessageDeliveryMode.persisent这个也是默认的行为
-4.手动确认
为什么threadlocal存储user对象，原理
1.并发编程中重要的问题就是数据共享，当你在一个线程中改变任意属性时，所有的线程都会因此受到影响，同时会看到第一个线程修改后的值<br>
有时我们希望如此，比如：多个线程增大或减小同一个计数器变量<br>
但是，有时我们希望确保每个线程，只能工作在它自己的线程实例的拷贝上，同时不会影响其他线程的数据<br>
举例： 举个例子，想象你在开发一个电子商务应用，你需要为每一个控制器处理的顾客请求，生成一个唯一的事务ID，同时将其传到管理器或DAO的业务方法中，
以便记录日志。一种方案是将事务ID作为一个参数，传到所有的业务方法中。但这并不是一个好的方案，它会使代码变得冗余。
你可以使用ThreadLocal类型的变量解决这个问题。首先在控制器或者任意一个预处理器拦截器中生成一个事务ID
然后在ThreadLocal中 设置事务ID，最后，不论这个控制器调用什么方法，都能从threadlocal中获取事务ID
而且这个应用的控制器可以同时处理多个请求，
同时在框架 层面，因为每一个请求都是在一个单独的线程中处理的，所以事务ID对于每一个线程都是唯一的，而且可以从所有线程的执行路径获取
运行结果可以看出每个线程都在维护自己的变量：
Starting Thread: 0 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
Starting Thread: 2 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
Starting Thread: 1 : Fri Jan 02 05:36:17 CST 1970<br>
Thread Finished: 1 : Fri Jan 02 05:36:17 CST 1970<br>
Thread Finished: 0 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
Thread Finished: 2 : Fri Sep 21 23:05:34 CST 2018<br>
局部线程通常使用在这样的情况下，当你有一些对象并不满足线程安全，但是你想避免在使用synchronized关键字<br>
块时产生的同步访问，那么，让每个线程拥有它自己的对象实例<br>
注意：局部变量是同步或局部线程的一个好的替代，它总是能够保证线程安全。唯一可能限制你这样做的是你的应用设计约束<br>
所以设计threadlocal存储user不会对对象产生影响，每次进来一个请求都会产生自身的线程变量来存储
maven 隔离
maven隔离就是在开发中，把各个环境的隔离开来，一般分为
本地（local）
开发(dev)
测试(test)
线上(prod)
在环境部署中为了防止人工修改的弊端！ spring.profiles.active=@activatedProperties@
redis 分布式锁实现方法
我用了四种方法 ， 分别指出了不同版本的缺陷以及演进的过程 orderclosetask
V1---->>版本没有操作，在分布式系统中会造成同一时间，资源浪费而且很容易出现并发问题
V2--->>版本加了分布式redis锁，在访问核心方法前，加入redis锁可以阻塞其他线程访问,可以
很好的处理并发问题,但是缺陷就是如果机器突然宕机，或者线路波动等，就会造成死锁，一直
不释放等问题
V3版本-->>很好的解决了这个问题v2的问题，就是加入时间对比如果当前时间已经大与释放锁的时间
说明已经可以释放这个锁重新在获取锁，setget方法可以把之前的锁去掉在重新获取,旧值在于之前的
值比较，如果无变化说明这个期间没有人获取或者操作这个redis锁，则可以重新获取
V4---->>采用成熟的框架redisson,封装好的方法则可以直接处理，但是waittime记住要这只为0
服务降级--服务熔断(过载保护)）
自动降级： 超时.失败次数,故障,限流
人工降级：秒杀，双11
9.所有秒杀相关的接口比如：秒杀，获取秒杀地址，获取秒杀结果，获取秒杀验证码都需要加上
秒杀是否开始结束的判断
秒杀类似场景sql的写法注意事项
1.在秒杀一类的场景里面，因为数据量亿万级所有即使有的有缓存有的时候也是扛不住的，不可避免的透穿到DB
所有在写一些sql的时候就要注意：
1.一定要避免全表扫描，如果扫一张大表的数据就会造成慢查询，导致数据的连接池直接塞满,导致事故
首先考虑在where和order by 设计的列上建立索引
例如： 1. where 子句中对字段进行 null 值判断 .
2. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
3. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
4. in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描
5. select id from t where name like '%abc%' 或者
6.select id from t where name like '%abc' 或者
7. 若要提高效率，可以考虑全文检索。
8.而select id from t where name like 'abc%' 才用到索引 慢查询一般在测试环境不容易复现
9.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作 where num/2 num=100*2
2.合理的使用索引 索引并不是越多越好，使用不当会造成性能开销
3.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
4.尽量避免象客户端返回大量数据，如果返回则要考虑是否需求合理，实在不得已则需要在设计一波了！！！！！
前端限流:
首先前端可以使用一个验证码输入模式,让用户输入验证码,通过获取验证码和输入验证码得时候来减轻数据库压力,然后再进行一个防重复点击,在点击一次之后需要五秒或者十秒之后再让用户进行交易
当然这种方式对于黑客是无法行得通得.
后端限流:
对用户进行访问路径次数使用redis进行记录,或者使用内存threadlocal进行记录用户访问次数,如果用户超过三次就不让用户购买,这样就可以防止用户进行攻击.
相当于前端进行了两次限流一样,对用户进行了限制交易
redis分布式锁问题:
可以使用redisson进行使用redis分布式锁,这样就可以很好避免原生得分布式锁得一些弊端,同时也可以避免多线程得安全问题就是库存变成负数得问题.
当库存为0,那么就直接返回数据给前端,当分布式线程锁住了,可以提醒用户,当前人数过多,
rabbitmq得可靠性投递;
可以先将消息,以及oreder实体落入数据库,当消息消费之后可以进行下一步进行手动签收,这样就可以,再开启一个task任务扫描数据库表中数据,当是下单成功之后,就代表该消息成功消费,如果没有消费成功,再进行重试.