后端缓存流程：先在pom文件中引入相关redis依赖，java一般通过jedis来访问redis，然后创建一个redisDao的类，写入jedispool，从jedispool中获取到jedis对象。主要是在写两个方法，一个是从redis中get对象，另一个是向jedis中存入对象，因为redis并没有实现自动序列化功能，所以实际put对象的时候是将数据库中取到的对象序列化成二级制数组，然后根据对象类的反射得到的scheme序列化对象并存到redis中。同样redis取出对象的时候取到的是一个二进制数组，需要根据scheme和一个空对象将二进制数组转换成相应的对象。

insert和update代码调换顺序的原因:insert不涉及到行级锁的竞争，所以可以放在前面执行其实降低了一半的行级锁持有时间，因为行级锁的开始时间是从update语句开始的。同时不用担心insert会先插入大量数据，因为insert和update是控制在一个事务当中的，只有update成功后insert才会真正的插入一条数据。

优化：

前端： 动静态数据做分离，减少请求与响应时间；按钮防重复，防止用户发送无效的重复请求，因为秒杀活动一般都会有购买数量的限制，敲的次数再多，最后还是要查看是否已购。影响了效率，可有前端代为处理并优化

后端：使用CDN换存重要的静态资源等；在后端对活动结束时间、商品选购时间、业务的相关逻辑要求都放在后端代码中，并调用缓存来进行暂存，已减少对DB的直接操作，提高效率

    1,前端控制触发次数，比如限制控制按钮的触发

    2,使用CDN和缓存机制达到动静分离

    3,减少行级锁和GC的时间，将食物控制在mysql中进行，比如存储过程

如何处理高并发

1、增加服务器数量，通过nginx转发请求去分担流量

2、代码中使用radis缓存来获取相对稳定的变量，减少访问数据库的次数以及降低网络延迟

3、使用事务和数据库行级锁来控制高并发问题

4、降低代码中事务控制的流程以及增删改查

5、使用存储过程来操作简单的事务操作，减少数据库网络访问时间，增加访问DPS

CDN特点：CDN是和请求对应的资源是不变化的，比如静态资源和JavaScript（URL对应的结果不变）
CDN是什么：
     1：CDN是(内容分发网络)加速用户获取数据的系统，例如视频资源
     2：部署在离用户最近的网络节点上 3：命中CDN不需要访问后端服务器
     4：互联网公司自己搭建或租用CDN
使用CDN的好处：
     01 不用去官网直接下载 02 当我们的服务上线一些稳定可靠的CDN比直接发布到我们的服务器更有效
     03 CDN也是web最重要的一个加速的功能点 怎样让系统抗住很高的并发的时候CDN也是一个点

高并发出现的点：
1.获取系统时间（但是不用优化，访问一次内存(Cacheline)大约10ns）
2.秒杀地址接口分析：
   1.无法使用CDN缓存
   2.但是它适合放在服务器缓存：Redis等->内存的服务器端的缓存可以抗很高的QPS，10^5/sQPS,
     现在Redis可以做集群，做了之后QPS可以达到10^6/s。
   3.为什么要做后端缓存 -> 因为后端缓存可以用我们的业务系统来控制。
     比如先访问数据库拿到秒杀的数据放到Redis缓存里面去，当一次访问的时候直接去缓存里面查找，
     缓存有就直接返回，而不去访问我们数据库了。
   4.一致性维护成本比较低：当我们秒杀的东西或秒杀的对象改变了的时候，
     我们可以修改我们的数据库，同时在改一下我们的缓存，或者干脆不改，等超时之后在改

秒杀地址接口优化：请求地址 -> Redis[一致性维护(超时穿透到SQL语句/当SQL语句更新时主动更新)] -> SQL语句

3.秒杀操作优化分析(是最重要的一个秒杀按钮操作)：
   1.也是不能使用CDN缓存的，CDN不可能把你最核心的东西给缓存(大部分写操作或最核心的数据请求一般没办法使用CDN)
   2.后端缓存困难：库存的问题，不可能在缓存里面减库存，否则会产生数据不一致问题。所以要通过事务来保证数据的一致性
   3.一行数据竞争：热点商品，会对数据库表中的那一行数据产生大量的update减库存竞争

1：瓶颈分析：
update 减库存：客户端会执行update，根据拿到结果是否更新了，当我们的SQL通过网络发送给数据库时本身就有网络延迟，
              除了网络延迟还有java GC（garbage collection,垃圾回收）操作 -> 不需要手动去回收，
              GC自动就帮我们回收了，新生代GC会暂停所有的事务代码（Java代码）后，执行GC（一般在几十ms），
              并且，同一行事务是做串行化的。
---->insert 购买明细：也会存在网络延迟和GC
---->commit/rollback
也就是说如果是Java客户端去控制这些事务会有什么问题：update 减库存（网络延迟，可能的GC，GC不一定每次都出现，但一定会出现）
--> 执行insert 购买明细（在网络延迟等待insert语句的返回，然后也可能会GC） --> 最后commit/rollback。
当前面的这些操作都执行完之后，第二个等待行锁的线程菜能够有机会拿到这一行的锁在去执行update减库存

特点：
   根据上面的拆分，所以QPS很好分析了 --->（我们所有的SQL执行时间 + 网络延迟时间 + 可能的GC）
   这一行数据就是当前可以执行的时间.比如时间是2ms,概念是1s之内只能有500次减库存的秒杀操作，但是对于
   秒杀系统，特别是热点系统来说其实是不能满足我们的要求的，特别是排队特别长的时候，性能会呈现指数级别下降
得到的点是：行级锁是在commit/rollback之后释放的；
优化方向：怎样减少行级锁持有的时间 ---> （当你update表中一行数据的时候，一定要快速的commit/rollback，
         因为其他还在等待，因为这是一个热点的数据）；

2：延迟分析：
延迟问题是很关键的；
优化思路：
-把客户端逻辑放到MySQL（数据库）服务端，避免网络延迟和GC影响
-如何放到MySQL服务端：

--两种解决方案：
---定制SQL方案： 早期的阿里巴巴的天猫做了一个MySQL的源码层的修改 --->update/*+[auto_commit]*/，
   但是执行完这句update之后，会自动进行回滚（条件是：当update影响的记录数是1，它就会commit，如果等于0就会rollback）
   也就是说它不给Java客户端和MySQL之间网络延迟，然后在由Java客户端去控制commit还是rollback，而是直接用这条语句直接发过去
   告诉它是commit还是rollback。本质上也是降低了网络延迟和GC的干扰，但是成本很高 --> 需要修改MySQL源码，大公司可以这样的团队

--使用存储过程： 整个事务在MySQL端完成；存储过程设计出来的本质就是想让我们的一组SQL组成一个事务，然后在服务器端完成，
  而避免客户端去完成事务造成的一个性能的干扰。一般情况下像是spring声明式事务或我们手动控制事务都是客户端控制事务，
  这个事务在行级锁没有那么高的竞争情况下是完全OK的，但秒杀是一个特殊的应用场景，它会在同一行中产生热点，大家都竞争同一行父，
  那么这个时候存储过程就发挥作用了，它把整个这条SQL执行过程完全放在MySQL中完成了，
  MySQL执行的效率非常高，因为我们都是通过主键去执行的，查询或更新

优化总结：
1：前端控制：暴露接口，按钮防重复
2：动静态数据分离：CDN缓存，后端缓存
3：事务竞争优化：减少事务锁时间 ---> 这是秒杀用MySQL解决秒杀问题的很重要的一个关键点；
   因为用事务有一个很大的优点是：保证原子性、隔离性、一致性、持久性。

秒杀操作的简单优化：更新库存的是热点操作，会出现行级锁，而插入购买记录的行为没有行级锁。可以先插入购买明细，可以避免因重复秒杀带来的不必要的更新库存操作，减少不必要的行级锁的占用。然后再去更新库存。这样，行级锁的占用时间可以节省一半(反正是节省了)

优点CDN

https://github.com/geekyijun/seckill

insert 与 update 之间的逻辑调整。（调整代码顺序 => insert失败就不用执行下面的update的操作 + 降低了rowLock持有的时间 => 优化的目的） insert ignore 主键冲突了，返回0. 成功返回1

-- 存储过程 (只在银行被大量的时候,互联网公司用的很少,但是在秒杀中用) -- 1.存储过程优化: 事务行级锁持有的时间 -- 2.不要过渡依赖存储过程 -- 3.简单的逻辑可以应用存储过程 -- 4.QPS:一个秒杀但6000/qps

完整代码地址：https://github.com/firery/imooc-seckill 代码都有完整的注释，依赖更新为目前的最新版本，数据库采用MySQL 8.0。 另外有少许优化，比如最后的浏览器计时误差等。

自定义序列化工具：goole的protostuff。比java自带的serializable空间要小5~10倍 在把对象存到redis缓存中，效率要高很多。

【转】完整代码地址：https://github.com/firery/imooc-seckill 代码都有完整的注释，依赖更新为目前的最新版本，数据库采用MySQL 8.0。 另外有少许优化，比如最后的浏览器计时误差等。

方法一：成本高，大公司使用

方法二：放到服务器端完成，MySQL执行sql效率非常高

优化：

前端： 动静态数据做分离，减少请求与响应时间；按钮防重复，防止用户发送无效的重复请求，因为秒杀活动一般都会有购买数量的限制，敲的次数再多，最后还是要查看是否已购。影响了效率，可有前端代为处理并优化

后端：使用CDN换存重要的静态资源等；在后端对活动结束时间、商品选购时间、业务的相关逻辑要求都放在后端代码中，并调用缓存来进行暂存，已减少对DB的直接操作，提高效率