多商户商城源码

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# 多商户商城源码

小柒商城专注赋能开发者，匠心打造高效能、服务全渠道、多场景电商系统，紧随电商发展趋势 助力企业数字化升级，是一款持续更新得轻量级、高性能、前后端分离的电商系统，包含 小程序 、 APP 、 H5 、 PC 等多终端。我们具有多种商业模式满足你对商城源码得各种需求，其中有 S2B2C供应链商城、B2B2C多商户商城、B2C单商户商城等多种商业模式并且含有 装修模板、分账、用户等级、会员、直播、秒杀、优惠卷、拼团、同城、满减 等一系列特色商城功能，还有更多DIY功能等你开发。

企业首选的商城系统，采用流行框架，代码工整，注释清晰，“企业级系统框架！”

项目演示（S2B2C、B2B2C、B2C、O2O等多模式二开便捷商城）联系下方客服

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![输入图片说明](https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-seckill/raw/master/%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%B9%8B%E8%B7%AF/%E5%95%86%E5%9F%8E/1%20(1).jpg)

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项目合作洽谈，商业授权，请联系客服微信。

小伙伴们运行前一定要看文档说明：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-seckill/wikis

 **墙裂推荐，一个能够让程序猿快速开发的极简工具箱：https://gitee.com/52itstyle/SPTools** 

## 分库分表案例

[1）分表案例](https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-sharding-sphere/tree/master/sub-table)

[2）分库分表案例](https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-sharding-sphere/tree/master/sub-db-table)

[3）读写分离案例](https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-sharding-sphere/tree/master/db-read-write)

[4）分库分表读写分离案例](https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-sharding-sphere/tree/master/sub-db-table-read-write)

## 抢红包案例

[微信高并发抢红包秒杀实战案例](https://blog.52itstyle.vip/archives/5103/)

[微信抢红包过期失效实战案例](https://blog.52itstyle.vip/archives/5135/)

[推荐一款高效的处理延迟任务神器](https://blog.52itstyle.vip/archives/5150/)

[推荐一款基于Redis的高可用延迟队列](https://blog.52itstyle.vip/archives/5163/)

## 推荐

小黄图床：https://tools.cloudbed.vip

妹子图小程序：https://gitee.com/52itstyle/mzitu

快速开发：https://gitee.com/52itstyle/SPTools

支付服务：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-pay

任务调度：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-quartz

邮件服务：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-mail

搜索服务：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-elasticsearch

私人网盘：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-CloudDisk


## 开发环境

JDK1.8、Maven、Mysql、IntelliJ IDEA、SpringBoot1.5.10、zookeeper3.4.6、kafka_2.11、redis-2.8.4、curator-2.10.0

win环境redis：https://gitee.com/52itstyle/spring-boot-seckill/tree/master/src/main/resources/redis

## 启动说明

- 启动前 请配置 application.properties 中相关redis、zk以及kafka相关地址，建议在Linux下安装使用。

- 数据库脚本位于  src/main/resource/sql 下面，启动前请自行导入。

- 配置完成，运行Application中的main方法，访问 http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html 进行API测试。

- 秒杀商品页：[http://localhost:8080/seckill/index.shtml](http://localhost:8080/seckill/index.shtml) ，部分功能待完成。

- 本测试案例单纯为了学习，某些案例并不适用于生产环境，大家根据所需自行调整。

## 测试入口

http://localhost:8080/seckill/swagger-ui.html

![API](/uploads/readme/da80e031bdd9c41a832c1691.png "API.png")

## 项目截图

![秒杀商品列表](/uploads/readme/0f22577734ecd31ab6a44f4c.png "P1V_MX5VC67{PTQOXFLMTXE.png")

![商品详情页](/uploads/readme/222b43872d672660ceeadf72.png "1.png")

![秒杀验证码](/uploads/readme/e3ac92baff1437a6a5433206.png "2.png")

## 友情提示

由于工作原因，项目正在完善中（仅供参考），随时更新日志，有疑问请留言或者加群


#### 项目介绍

SpringBoot开发案例从0到1构建分布式秒杀系统，项目案例基本成型，逐步完善中。

![输入图片说明](/uploads/readme/e95cba25e1fc7c902ac21237.jpg "3125351756.jpg")

## 秒杀场景

秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。

![输入图片说明](/uploads/readme/c9bc4fda306e9037d895909e.png "dama.png")

## 业务特点

- 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着鼠标
- 库存少、便宜、稀缺限量，值得大家去抢购，如苹果肾，小米粉，锤子粉(理解万岁)


## 用户规模

用户规模可大可小，几百或者上千人的活动单体架构足以可以应付，简单的加锁、进程内队列就可以轻松搞定。一旦上升到百万、千万级别的规模就要考虑分布式集群来应对瞬时高并发。

## 秒杀架构

![输入图片说明](/uploads/readme/c759fcb25bfac5eaaa70557e.png "秒杀架构.png")

 #### 很多小伙伴问架构图是怎么画的，这里推荐一款在线作图工具 ：[processon](https://www.processon.com/i/58c8a5c7e4b06344137ffc14)

#### 架构层级

- 一般商家在做活动的时候，经常会遇到各种不怀好意的DDOS攻击(利用无辜的吃瓜群众夺取资源)，导致真正的我们无法获得服务！所以说高防IP还是很有必要的。

- 搞活动就意味着人多，接入SLB，对多台云服务器进行流量分发，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。

- 基于SLB价格以及灵活性考虑后面我们接入Nginx做限流分发，来保障后端服务的正常运行。

- 后端秒杀业务逻辑，基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁，Kafka 或者 Redis 做消息队列，DRDS数据库中间件实现数据的读写分离。

#### 优化思路

- 分流、分流、分流，重要的事情说三遍，再牛逼的机器也抵挡不住高级别的并发。

- 限流、限流、限流，毕竟秒杀商品有限，防刷的前提下没有绝对的公平，根据每个服务的负载能力，设定流量极限。

- 缓存、缓存、缓存、尽量不要让大量请求穿透到DB层，活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。

- 异步、异步、异步，分析并识别出可以异步处理的逻辑，比如日志，缩短系统响应时间。

- 主备、主备、主备，如果有条件做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。

- 最后，为了支撑更高的并发，追求更好的性能，可以对服务器的部署模型进行优化，部分请求走正常的秒杀流程，部分请求直接返回秒杀失败，缺点是开发部署时需要维护两套逻辑。

#### 分层优化

- 前端优化：活动开始前生成静态商品页面推送缓存和CDN，静态文件(JS/CSS)请求推送至文件服务器和CDN。
- 网络优化：如果是全国用户，最好是BGP多线机房，减少网络延迟。
- 应用服务优化：Nginx最佳配置、Tomcat连接池优化、数据库配置优化、数据库连接池优化。

## 全链路压测

- 分析需压测业务场景涉及系统
- 协调各个压测系统资源并搭建压测环境
- 压测数据隔离以及监控(响应时间、吞吐量、错误率等数据以图表形式实时显示)
- 压测结果统计(平均响应时间、平均吞吐量等数据以图表形式在测试结束后显示)
- 优化单个系统性能、关联流程以及整个业务流程

整个压测优化过程就是一个不断优化不断改进的过程，事先通过测试不断发现问题，优化系统，避免问题，指定应急方案，才能让系统的稳定性和性能都得到质的提升。

## 数据采集监控

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## 代码案例

可能秒杀架构原理大家都懂，网上也有不少实现方式，但大多都是文字的描述