chatgpt 写代码功能演示 chatgpt如何开发出来的
淘宝搜:【天降红包222】领超级红包,京东搜:【天降红包222】
淘宝互助,淘宝双11微信互助群关注公众号 【淘姐妹】
ChatGPT是当前最火的AIGC话题,感觉其无所不能。其编程能力也非常出众,今天就用java实现秒杀为例来进行验证,验证的整过过程让我感触很深: 1、ChatGPT实现编程的详细程度在于我们提的问题的具体程度。
2、ChatGPT回答问题的套路是:先分析问题,给出程序,再做总结说明。
3、ChatGPT围绕一个具体问题,可以给出非常全面的解决方案,涉及几乎所有需考虑的因素。
4、ChatGPT产生的源代码可以直接使用,大约能符合具体情况7-8成,我们只需要完成2-3成即可。
5、ChatGPT也会犯二,如代码实现不完整(见后文secKill类);还有当你不停的追问下去,它会一直翻来覆去回答,自己不会结束说“这个问题基本回答完了”。
总之,用ChatGPT实现编程基本没问题,它可以为我们先搭好代码框架,我们只需要调整细节即可;同时,ChatGPT也可以为我们提供更全面解决问题的角度和思路,辅助我们代码更完善、更强大。但无论怎样,目前ChatGPT离完全代替程序员还比较远,只不过我们也要努力就是了。 为了方便大家使用,我把ChatGPT输出的源代码整理成一个包,在这里下载。 后续是ChatGPT两次对话过程(问题详尽程度不同)记录,强烈推荐浏览一次,以便深入感受ChatGPT的厉害。下面对话内容是从chatGPT上导出的,其中“You:"表示我的提问或对话,”ChatGPT:”代表机器输出。
You: 用java实现一个秒杀商品程序,假定商品库存1000,先进行秒杀锁定商品,然后再进行付款,数据库采用mysql,缓存采用redis
ChatGPT: 为了实现一个秒杀商品程序,需要考虑以下几个方面: 1. 秒杀商品的并发控制:秒杀商品是一个高并发的场景,需要对库存进行并发控制,避免超卖和库存溢出。一般采用乐观锁或悲观锁实现。 2. 秒杀商品的支付处理:秒杀成功的用户需要进行支付,支付需要保证数据的一致性,避免重复支付或者支付后库存还未被更新。 3. 秒杀商品的高性能:秒杀商品是一个高性能的场景,需要尽可能地减少访问数据库和缓存的次数,提高程序的响应速度和吞吐量。 以下是一个Java实现秒杀商品程序的示例:
You: 继续 ** (ChatGPT输出达到一定字数就停止,需要输入”继续“才能继续输出)**
ChatGPT:
}
} *在该示例中,我们使用了Redis作为缓存,采用了RedisTemplate来进行操作。使用Redis进行秒杀处理的好处是可以避免数据库的瓶颈问题,从而提高程序的并发处理能力。
在秒杀处理中,我们使用了Redis作为秒杀锁,保证了每个商品只能被一个用户秒杀成功。在秒杀处理过程中,我们需要对锁进行重试和释放操作,以保证锁的正确性。
在秒杀处理完成后,我们将秒杀结果放入Redis缓存中,以便后续查询。在进行秒杀查询时,我们首先从缓存中获取秒杀结果,如果缓存中不存在,则从数据库中获取。
当然,为了保证程序的高性能,还需要对程序进行优化,例如采用Redis集群和分布式锁来提高程序的吞吐量和可用性。*
第二次问题更细一些,要求更具体。 You: 用java实现一个会员秒杀商品的程序,商品数量在秒杀前缓存到redis,秒杀时,如果剩余商品数量够,则秒杀成功,然后剩余商品数量减去秒杀数量,直到剩余商品数量为0;会员锁定商品后,再进行付款,数据库采用mysql。
ChatGPT: 下面是一个简单的Java示例代码,用于实现会员秒杀商品的程序。在该示例中,我们使用Redis作为商品库存缓存,并使用MySQL作为数据持久化存储。在秒杀过程中,我们使用Redis作为会员锁,确保每个会员只能购买一个商品。
*在该示例中,我们使用了Redis作为商品库存缓存,并使用MySQL作为数据持久化存储。在秒杀过程中,我们使用Redis作为会员锁,确保每个会员只能购买一个商品。
在秒杀过程中,我们使用了Redis缓存来保存商品库存信息,从而提高程序的并发处理能力。当商品库存被秒杀一空后,我们会在Redis缓存中删除该商品库存信息。
在会员秒杀商品时,我们使用Redis作为会员锁,确保每个会员只能购买一个商品。当一个会员购买商品时,我们会使用Redis的setIf*
You: 继续
ChatGPT: 接下来是代码的实现部分: 首先是 RedisUtil 类,用于操作 Redis 缓存。
然后是秒杀程序的实现,包括商品数量的缓存、秒杀商品的逻辑以及付款的逻辑。
You: 继续
ChatGPT: 接下来,我们需要在秒杀的过程中对商品的数量进行控制,确保库存不超卖。这里我们使用Redis作为缓存来实现库存的控制。 首先,我们需要将商品的数量缓存到Redis中,在秒杀开始前加载到内存中:
然后,在秒杀开始前先从Redis中加载商品数量到内存中:
在秒杀开始时,我们需要先从Redis中减少商品数量,如果商品数量已经为0,那么设置本地缓存中该商品已经秒杀结束:
在秒杀结束后,如果Redis中的库存还有剩余,那么需要将剩余的库存写回数据库,否则不用写回,因为所有的商品已经被秒杀完了。
You: 继续
ChatGPT: 4. (该处第4是接前面的“首先”、“然后”、“接下来”对话)接下来需要在Java代码中实现下单逻辑,即用户提交订单后,将订单信息写入数据库中。这里可以借助MyBatis实现数据库的CRUD操作,具体实现可以参考以下步骤:
-
首先,需要在Java代码中定义一个Order实体类,表示订单信息,包括订单ID、用户ID、商品ID、购买数量、订单金额、订单状态等字段。
-
然后,需要在MyBatis中编写SQL语句,实现向数据库中插入订单信息的功能。可以使用XML或注解两种方式编写SQL语句。SQL语句可以使用预编译的方式,防止SQL注入攻击。
-
在Java代码中,需要使用MyBatis的Mapper接口调用SQL语句实现订单信息的写入。这里可以使用依赖注入方式,将Mapper接口注入到需要调用的Java类中。
-
最后,需要在Java代码中实现下单的业务逻辑。具体实现步骤如下:
- 判断用户是否已经下过订单,如果已经下过订单,则返回错误信息,提示用户不能重复下单。
- 判断商品库存是否充足,如果商品库存不足,则返回错误信息,提示用户下单失败。
- 如果用户未下过订单且商品库存充足,则创建订单,并将订单信息写入数据库中。
- 更新商品库存,即将剩余商品数量减去用户购买的数量。
- 实现付款逻辑。用户下单后需要进行付款,如果付款失败,则订单状态应该被修改为付款失败状态,否则订单状态应该被修改为已付款状态。这里可以采用第三方支付平台的接口实现付款功能,比如支付宝或微信支付。具体实现步骤如下:
- 首先,需要在Java代码中编写支付接口的调用代码。这里可以使用HttpClient或者OkHttp等开源的HTTP客户端库,向支付平台发送HTTP请求,调用支付接口。
- 接下来,需要在Java代码中编写回调接口的代码。支付平台支付成功后,会回调指定的接口,通知商户订单支付状态。这里可以使用Spring框架提供的RestController注解,实现回调接口。
- 在回调接口中,需要解析支付平台返回的参数,判断支付是否成功。如果支付成功,则修改订单状态为已支付状态,并将支付状态通知给用户;否则修改订单状态为支付失败状态,并将失败原因通知给用户。
- 最后,需要在Java代码中实现订单查询功能,让用户可以查看自己的订单信息。具体实现步骤如下:
- 首先,需要在Java代码中编写查询订单信息的SQL语句,可以使用MyBatis实现。
- 接下来,需要在Java代码中实现查询订单信息的业务逻辑。这里可以使用依赖注入的方式
You: 继续
ChatGPT: 在商品秒杀成功后,需要更新数据库和缓存中的商品库存信息。可以将数据库和缓存的更新放在同一个事务中,保证数据的一致性。具体流程如下:
- 开启事务
- 从缓存中获取商品库存信息,如果库存充足,则减少库存数量,并将更新后的库存信息写入缓存
- 更新数据库中的商品库存信息
- 提交事务 如果在事务提交前出现异常,则回滚事务。这样可以保证数据的一致性,避免出现缓存和数据库不一致的情况。 在付款环节,也需要将付款和更新库存操作放在同一个事务中,避免出现付款成功但库存更新失败的情况。具体流程如下:
- 开启事务
- 进行付款操作,更新用户余额和支付信息
- 更新商品库存信息,包括缓存和数据库
- 提交事务 如果在事务提交前出现异常,则回滚事务,保证数据的一致性。
You: 继续 (后续的继续,ChatGPT回答了关于秒杀要考虑的方方面面)
ChatGPT: 除了事务控制,还可以通过一些优化措施来提高秒杀系统的性能和并发能力,例如:
- 缓存预热:在秒杀活动开始前,将商品库存预先加载到缓存中,提高缓存的命中率,减轻数据库的压力。
- 限流控制:限制同时参与秒杀的用户数量,避免系统瞬间被大量请求压垮。
- 延迟加载:在秒杀开始前,先不将秒杀商品的信息全部展示出来,而是先展示部分商品信息,减少页面请求的同时,也减轻了服务器的压力。
- 异步处理:将一些非关键性的操作异步处理,例如发送短信通知等,减轻系统负载。
- 分布式部署:将秒杀系统部署在多台服务器上,通过负载均衡实现请求的分发,提高系统的并发能力和可用性。 以上措施都可以结合使用,以达到最优的系统性能和用户体验。同时,在实际开发中还需要进行系统监控和性能测试,及时发现问题并进行优化,确保系统稳定可靠。
You: 继续
ChatGPT: 在秒杀系统中,还需要考虑安全性问题,避免一些不良用户通过各种手段破坏系统的正常运行,例如:
- 防止重复秒杀:某些用户可能会通过脚本等方式进行自动化秒杀,这样会导致商品库存被迅速抢空,破坏公平性。可以通过验证码、限制IP等方式进行防御。
- 防止恶意攻击:一些黑客可能会通过DDoS等方式攻击系统,造成系统瘫痪。可以采用流量清洗等手段进行防御。
- 防止数据篡改:一些不良用户可能会篡改系统中的数据,例如修改商品库存数量,导致系统出现错误。可以采用数字签名等方式进行数据完整性校验。
- 防止数据库攻击:一些黑客可能会通过注入等方式攻击数据库,获取敏感数据或者篡改数据。可以通过对输入数据进行严格的过滤和校验,以及对数据库进行加密等方式进行防御。 以上安全性问题需要结合具体业务进行分析和解决,同时需要及时更新系统,修复漏洞和强化安全性,确保系统的安全稳定运行。
You: 继续
ChatGPT: 此外,还有一些性能优化方面的问题需要考虑:
- 缓存优化:在秒杀系统中,商品数量是需要频繁读写的数据,可以采用缓存技术进行优化,例如使用Redis对商品数量进行缓存,避免频繁地从数据库中读取数据,从而提升系统性能。
- 数据库优化:在秒杀高峰期,系统可能会面临大量并发请求,对数据库造成压力,可以采用数据库分库分表、索引优化、读写分离等方式进行优化,提高数据库的读写性能。
- 前端优化:在秒杀系统中,用户界面是非常重要的一环,需要进行前端性能优化,例如图片压缩、CDN加速、静态资源缓存等方式,提高页面的加载速度和响应速度,提升用户体验。
- 负载均衡优化:在秒杀系统中,可能会面临大量并发请求,需要采用负载均衡技术,将请求分散到不同的服务器上处理,避免单一服务器负载过高,导致系统瘫痪。 综上所述,秒杀系统需要考虑多个方面的问题,包括业务逻辑、安全性、性能优化等,需要全面考虑和实施,才能确保系统的高可用性和稳定性。
You: 继续
ChatGPT: 另外,秒杀系统中还需要考虑一些其他的问题,如:
- 防刷优化:秒杀系统可能会面临大量的恶意请求,例如爬虫、机器人等,需要采用一些防刷技术,例如验证码、IP限制、用户行为分析等方式,避免系统被恶意攻击。
- 短信/邮件通知:在秒杀成功后,需要及时地通知用户,可以采用短信或邮件等方式进行通知,提高用户的满意度和体验。
- 数据备份与恢复:在秒杀系统中,数据库中的数据非常重要,需要进行定期的备份,并在发生故障时及时恢复数据,保障数据的安全性和可靠性。
- 日志记录与分析:在秒杀系统中,需要对用户请求和系统响应进行记录和分析,以便及时发现和解决问题,提高系统的可靠性和稳定性。 综上所述,秒杀系统需要考虑多个方面的问题,并且需要采用多种技术和策略进行优化和保障,才能实现高性能、高可用性和高安全性的目标。
You: 继续
ChatGPT: 5. 负载均衡:在秒杀活动期间,可能会面临大量的用户请求,需要采用负载均衡技术,将请求分发到多个服务器上,提高系统的并发处理能力和可扩展性。 6. 分布式锁:秒杀过程中需要对商品进行锁定和解锁操作,需要采用分布式锁技术,保证不同服务器之间的数据一致性和互斥性。 7. 异步处理:在秒杀系统中,一些操作需要进行异步处理,例如付款操作、订单生成等,可以采用消息队列等技术进行异步处理,提高系统的吞吐量和性能。 8. 限流控制:为了避免系统被过多请求压垮,需要采用限流技术,例如令牌桶算法、漏桶算法等,对请求进行限制和控制,保障系统的稳定性和可用性。 9. 长连接技术:为了提高系统的实时性和响应速度,可以采用长连接技术,例如WebSocket协议,实现实时的通信和数据传输。 10. 监控和预警:在秒杀系统中,需要对系统的状态和性能进行实时监控和预警,及时发现和解决问题,提高系统的可靠性和稳定性。可以采用监控工具和预警系统,例如Prometheus、Grafana等。 以上是在实现秒杀系统时需要考虑的一些方面,当然在实际应用中可能还需要根据具体情况进行相应的优化和调整。
You: 继续
ChatGPT: 补充一些在实现秒杀系统中可能需要考虑的方面: 11. 价格策略:在秒杀活动中,可能会采用不同的价格策略,例如满减、打折等,需要对商品的价格进行特殊处理,保证活动的合理性和吸引力。 12. 秒杀规则:需要对秒杀活动的规则进行明确和定义,例如秒杀时间、秒杀数量、秒杀对象等,防止活动出现混乱和不公平现象。 13. 防刷机制:为了避免恶意用户进行刷单和攻击,需要采用一些防刷机制,例如验证码、IP限制、请求频率控制等,保障活动的公平性和安全性。 14. 数据备份和恢复:在秒杀系统中,数据的安全性和完整性非常重要,需要采用数据备份和恢复机制,例如定期进行数据备份和恢复,防止数据丢失和损坏。 15. 前端性能优化:在实现秒杀系统的前端页面时,需要考虑前端性能优化,例如压缩和合并Ja【【微信】】、CSS等文件、使用CDN加速等技术,提高页面的加载速度和响应速度,提升用户体验。 以上是一些在实现秒杀系统中需要考虑的方面,需要根据具体情况进行合理的选择和使用,以实现高性能、高可用、高安全的秒杀系统。
You: 继续 (后续开始重复了,夹杂一些新的)
ChatGPT: 16. 异常处理:秒杀系统中可能会出现各种异常情况,例如商品库存不足、付款失败等,需要进行合理的异常处理,例如返回错误信息、撤销订单等,保证系统的可靠性和稳定性。 17. 监控和报警:为了及时发现和解决系统问题,需要建立完善的监控和报警机制,例如监控系统性能指标、日志信息等,及时发现和处理异常情况,保证系统的正常运行。 18. 性能测试和优化:在实现秒杀系统时,需要进行性能测试和优化,例如压力测试、性 自然语言生成技术在最近几年中取得了突破性进展,ChatGPT是其中的代表之一。然而,一些人可能会认为这种技术只是跟风,因为它们看起来很新潮,很高科技。那么,我们来探讨一下ChatGPT这种技术的发展路径,以及它对社会和商业的影响,是否只是一种跟风的现象。 首先,ChatGPT是由OpenAI团队于2019年开发出来的,该团队一直致力于研究人工智能和机器学习领域的前沿技术。他们的研究成果和技术方案已经在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域引起了广泛关注。因此,ChatGPT并不是一种盲目跟风的产物,而是经过了深入研究和实践后才得以推出。 其次,ChatGPT的应用领域非常广泛,可以应用于多个领域,如自动文案生成、客户服务、个人助理等。在商业应用方面,ChatGPT可以为企业带来更高的效率和更好的用户体验,因此在商业领域中有着巨大的发展潜力。 此外,ChatGPT也具有社会价值。例如,它可以帮助非英语母语国家的人们更容易地学习和理解英语,也可以为听障人士提供更好的交流手段。ChatGPT还可以帮助普及科学知识和文化,促进跨文化交流和理解。 最后,MaxProxy作为一家提供代理服务器的企业,可以为ChatGPT等技术的跨境传输提供更好的支持和保障,从而加速技术的发展和应用。因此,MaxProxy在这个领域的作用不容忽视。 综上所述,ChatGPT并不是一种盲目跟风的产物,它是经过深入研究和实践的成果,具有广泛的商业应用和社会价值。MaxProxy作为技术应用的支持者,也在技术的发展和应用方面发挥着重要的作用。ChatGPT最新进展 chatgpt是被高估了吗
chatgpt,chatgpt国内能用吗,chatgpt怎么用,chatgpt怎么注册