秒杀抢购开源，抢购秒杀源码

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于秒杀抢购开源的问题，于是小编就整理了2个相关介绍秒杀抢购开源的解答，让我们一起看看吧。

2020年，Java程序员应该学习哪些技术呢？

当前IT（互联网）行业内有大量的Java程序员，由于Java语言是比较典型的全场景编程语言，所以Java程序员的主攻领域也不尽相同，从IT（互联网）行业的技术发展趋势来看，未来很长一段时间内Java语言依然有大量的应用场景，但是随着Python、Go等语言的崛起，Java程序员如果不做技术升级，自身的职场竞争力还是会受到一定的影响。那么，2020年，Java程序员应该学习哪些技术呢？

1.容器（Docker 和 Kubernetes）

你可能已经听说过 Docker 和 Kubernetes 等容器技术，以及它对 DevOps 团队的影响。Kubernetes 是你可以学习的最重要的工具之一，并且将陪伴你的整个职业生涯。

如今，无论是大型企业还是小型创业公司，几乎每个开发团队都使用 Docker 和 Kubernetes。可以肯定地说，如果你现在开始学习，很有可能在工作中的某个时候用到 Docker 或 Kubernetes。

简而言之，无论你是初级 Java 开发人员还是经验丰富的资深人士，拥有 Docker 和 Kubernetes 知识对于你的职业发展和工作变动都是至关重要的。

2.云平台（AWS 、GCP 或 Azure）

各种规模和领域的公司现在都在将其环境迁移到云中，以节省成本和更好的可扩展性，这意味着你迟早要需要使用云原生应用程序。

它们对于数据科学，机器学习和人工智能领域中的迅猛发展是紧密相连的，因为只有云才能提供那些资源匮乏的模型所需的计算能力。

如果你要学习云平台相关的知识，那么我首先建议你学习 AWS，因为它是最流行和最成熟的云平台。

3.Git

从现在开始，大多数公司都将其项目从 SVN，CVS 迁移到 Git，这也是学习和掌握 Git 的重要时机。

4.大数据

随着大数据和人工智能被列入到“新基建计划”，相关领域会陆续释放出更多的发展机会，所以当前的Java程序员应该重点关注一下大数据和人工智能知识的学习，这不仅能够为自己打开更大的发展空间，同时也会明显提升自身的职场价值。

以上是个人的意见，如果大家还有其它想法，可以在评论区交流。

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来说说我的看法。

首先，当前IT（互联网）行业内有大量的Java程序员，由于Java语言是比较典型的全场景编程语言，所以Java程序员的主攻领域也不尽相同，从IT（互联网）行业的技术发展趋势来看，未来很长一段时间内Java语言依然有大量的应用场景，但是随着Python、Go等语言的崛起，Java程序员如果不做技术升级，自身的职场竞争力还是会受到一定的影响。

随着大数据和人工智能被列入到“新基建计划”，相关领域会陆续释放出更多的发展机会，所以当前的Java程序员应该重点关注一下大数据和人工智能知识的学习，这不仅能够为自己打开更大的发展空间，同时也会明显提升自身的职场价值。

对于很多Java程序员来说，从大数据开始学习是比较现实的选择，原因有三点，其一是大数据技术体系已经趋于成熟，在学习大数据的过程中会有更好的学习体验，同时也会有大量的案例可以参考；其二是大数据领域的开发难度相对人工智能来说要低一些，而且岗位人才需求类型也比较丰富，对于一部分数学基础比较薄弱的Java程序员来说，也可以参与到大数据产业链中；其三是大数据开发岗位比较多，这一点在近两年的人才招聘上就有一定的体现，很多研究生会放弃竞争激烈的算法岗位，转而从事大数据开发岗位。

最后，大数据技术体系非常庞大，对于Java程序员来说，学习大数据技术可以根据自身的知识基础和岗位特点来制定学习计划，按照历史经验来看，Java程序员学习大数据可以分成三个学习阶段，其一是大数据平台学习阶段；其二是算法设计（机器学习）阶段；其三是行业实践阶段。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

微服务如何限制接口调用次数？

这种限制接口调用次数的方式，我们通常称之为限流，那么为什么要做限流呢，一般有两种原因：

1. 首先是防止服务提供方被大量的请求击垮

我们开发一个项目，最理想的状况是有多少请求，都可以正常地响应，但是在现在的互联网环境，我们很难评估用户的增长，很难评估访问量有多少，甚至有些时候会遇到恶意攻击；那么相比于项目被流量击垮，【限制流量，只满足部分访问的正常响应】要好一些。

简单说就是：满足所有请求 > 满足部分请求 > 项目被击垮，所有请求无法响应。

2. 计费

现在很多平台对外开发的接口，并不全是免费的，比如普通会员每天只能调用 1000 次接口，高级会员每天可以调用 10 万次接口，或者按照调用量计费。

那么如何限制服务接口的调用次数呢？

使用限流算法

通常我们可以通过限流算法达到限制接口调用次数，比如计数器法、滑动窗口法、漏桶算法、令牌桶算法，这里我们就用令牌桶算法举例。

令牌桶算法，我们可以看做有一个桶，桶里面有 N 个令牌，并且系统会以一个恒定的速度往桶里投放令牌，每次处理之前先要获取令牌，如果获取不到的话，就拒绝服务；在这里我们使用 Google 出品的 Guava 工具库，里面提供了一个开箱即用的令牌桶 RateLimiter。

如图，我们编写了一个简单的接口，省略了业务逻辑，只返回一个字符串；我们设置 RateLimiter.create(2)，表示每秒不超过 2 个任务被提交。

让我们用接口工具模拟一下并发调用：

他强任他强，我自巍然不动。因为我们使用了限流算法，每秒只处理 2 个请求，所以从日志中我们可以看到这样的效果：每秒只有两条日志。

分布式架构下的限流

因为使用开源的组件，限流的实现看起来非常简单，但是这里也有一个比较大的问题，就是实例中是一个应用包，但在实际的项目中，我们通常会是用集群部署的方式，将我们的应用部署在多台机器上，那么这时候该如何限流呢？

每台服务器上的应用自己控制自己的响应数量？比如每天只能调 100 次，那部署 10 台的话，总量就变成了 1000 次了；

反推？因为每天总量只能调 100 次，部署 10 台，那就是每台每天只能调 10 次？这是个很差的办法，先不说流量一定可以平均分配到每台机器上，如果有一台机器挂掉了，是不是今天只能支持调用 90 次了？

通常的解决方案，可以把令牌桶中的令牌，不要放在本地，而是放在一个公共的地方，比如 Redis 中，每次请求过来，就计算是否超过限制的总量，如果未超过，则正常处理，如果已超过，则返回错误信息。

具体做法是，用 Redis 中的 key-100 作为令牌桶，其中 100 表示一分钟可以调用 100 次，每次处理前对 value 进行减 1，返回的值大于 0 表示可以处理；每分钟将 value 设置回 100；或计数累加，开始是 0 ，不断累加，最后超过单位时间的总量限制；

不过这个方法要有一个定时任务，去设置令牌的数量，另外这种方法是不能应对突发流量的，比如前 59 秒一次请求也没有，第 60 秒来了 100 次，第 61 秒进入了一个新的周期，又来了 100 次请求 ，这样实际上是在两秒内处理了 200 次请求。

另外一种方案是使用 Redis 中的有序队列 Sorted Set ，存储近 100 次的调用时间，每次有新请求的时候，对比队列中第一个元素的时间和当前时间，如果相差超过 1 分钟，表示还没有超过流量限制，进行处理，并将第一个元素压出队列，将新的请求时间压入队列。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

到此，以上就是小编对于秒杀抢购开源的问题就介绍到这了，希望介绍关于秒杀抢购开源的2点解答对大家有用。