如何實現掃描支付二維碼支付成功后進入指定功能頁面

Dreamweaver中實現掃描二維碼支付，支付成功后進入指定功能頁面，通常需要以下幾個步驟：

1.
生成二維碼：首先，你需要生成一個包含支付信息的二維碼。這通常涉及到后端服務，它會根據支付請求生成一個二維碼圖片，并將支付信息存儲在服務器上。
2.
用戶掃描二維碼：用戶使用微信或其他支付應用掃描二維碼，完成支付。
3.
支付狀態回調：支付完成后，支付平臺會向你的服務器發送一個支付成功的回調通知。這個通知通常包含支付結果和訂單信息。
4.
服務器處理回調：你的服務器接收到支付成功的回調后，需要驗證回調信息的合法性，并更新訂單狀態為已支付。
5.
頁面跳轉：一旦訂單狀態更新為已支付，服務器可以生成一個包含支付成功信息的頁面，并通過HTTP重定向或AJAX請求將用戶引導到這個頁面。

在Dreamweaver中，你可以使用HTML、CSS和JavaScript來創建用戶界面，并通過AJAX與服務器進行交互。以下是一個簡化的示例流程：

HTML頁面：創建一個包含二維碼的HTML頁面，用戶可以掃描這個二維碼進行支付。

服務器端處理：在服務器端，你需要編寫代碼來處理支付回調，并在支付成功后更新訂單狀態，并生成一個支付成功的頁面。

頁面跳轉：在支付成功后，服務器返回的頁面中可以包含一個JavaScript代碼，用于在支付成功后自動跳轉到指定的功能頁面。

請注意，這只是一個簡化的示例，實際的實現可能會更復雜，需要考慮安全性、用戶體驗和錯誤處理等因素。此外，具體的實現細節會根據你使用的支付平臺和后端技術棧有所不同。在實際開發中，你可能需要查閱支付平臺的開發文檔，了解如何生成二維碼、處理支付回調以及如何與前端頁面進行交互。有需要完整源碼的朋友，加關注線下溝通。

附：代碼僅供需要的朋友參考（為便于展示顯示圖片效果）

支付成功后，微信異步回調頁面為notify_wxpay.php,在根目錄中,可根據情況修改

微信支付功能開發

、介紹

電商購物系統。使用Python作為主要開發語言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技術實現界面，后端采用Django作為開發框架。實現一個電商購物系統。用戶可以登錄、注冊、查看商品、添加購物車、購買商品、查看訂單、評論等。管理員可以編輯用戶和商品信息。

二、系統展示圖片

三、演示視頻 and 代碼 and 介紹

視頻+代碼+介紹：電商購物 · 語雀

四、Django介紹

Django 是一個開源的、基于 Python 的 web 框架。它的主要目標是使得 Web 開發更加快速、更簡單，同時還要保證代碼的可重用性和可維護性。以下是 Django 的一些主要特點：

MTV 架構：Django 遵循 MTV（Model-Template-View）設計模式，這與經典的 MVC（Model-View-Controller）模式有些許不同。在 Django 中，Model 代表數據模型，Template 是負責展示的部分，而 View 負責處理用戶請求并返回響應。
DRY 原則：Django 遵循 “Don't Repeat Yourself” (DRY) 原則，鼓勵代碼的重用。
自帶管理界面：Django 包括一個自動生成的、為內容管理定制的管理界面，只需很少的代碼即可完成。
ORM：Django 自帶了一個強大的 ORM（對象關系映射）系統，可以輕松地與多種數據庫進行交互，同時還支持數據庫的遷移。
安全性：Django 有內置的防護措施，如跨站腳本攻擊（XSS）、跨站請求偽造（CSRF）和 SQL 注入等。
中間件支持：Django 的中間件系統允許開發者在處理請求和響應的過程中插入自定義的處理方法。

以下是一個簡單的 Django 項目和應用的示例代碼：

創建一個新的 Django 項目：

django-admin startproject myproject

進入項目目錄并創建一個新的 Django 應用：

cd myproject
python manage.py startapp myapp

定義模型 (在 myapp/models.py 中)：

from django.db import models

class Article(models.Model):
    title=models.CharField(max_length=200)
    content=models.TextField()
    pub_date=models.DateTimeField('date published')

    def __str__(self):
        return self.title

在 myproject/settings.py 中添加 'myapp' 到 INSTALLED_APPS 列表：

INSTALLED_APPS=[
    ...
    'myapp',
    ...
]

遷移數據庫：

python manage.py makemigrations myapp
python manage.py migrate

創建一個簡單的視圖 (在 myapp/views.py 中)：

from django.http import HttpResponse
from .models import Article

def index(request):
    articles=Article.objects.all()
    output=', '.join([a.title for a in articles])
    return HttpResponse(output)

配置 URL (在 myapp/urls.py 中)：

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns=[
    path('', views.index, name='index'),
]

在 myproject/urls.py 中連接應用的 URLs：

from django.contrib import admin
from django.urls import path, include

urlpatterns=[
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('articles/', include('myapp.urls')),
]

運行開發服務器：

python manage.py runserver

當您訪問 127.0.0.1:8000/articles/，您應該會看到數據庫中所有文章的標題（如果有的話）。

程背景介紹

每年的春節是中國人的傳統節日，大多數中國人都會在這一天選擇回家團聚。為了方便用戶進行購票，2012 年春節，鐵道部推出 12306 網站，進行網絡實名購票。然而，歷年春節假期，巨大的訪問請求都讓中國鐵路客戶服務中心網站（www.12306.cn）陷入“萬劫不復”。根據新浪的調查，在 2013 年春節，有近 90%的網友表示 12306 網站緩慢、頁面崩潰，嚴重影響正常購票。

世界級的人口遷徙帶來了一個世界級的難題：要如何通過網絡，把火車票及時賣給有需要的人？

鐵道部在線車票發售網站 12306 基本不存在大量圖片、視頻這些占帶寬資源的東西，所面臨的主要問題就是數據庫的高并發量——用中國的人口基數來算，這是一個極為恐怖的并發量，在車票發售的高峰時間點，向 12306 發起的并發請求數量大得就像一場國家規模的 DDOS 攻擊。

12306 網站所面臨的問題分析：

中國鐵路客戶服務中心網站（www.12306.cn）是世界規模最大的實時交易系統之一，媲美 Amazon.com，節假日尤其是春節的訪問高峰，網站壓力巨大。據統計，在 2012 年初的春運高峰期間，每天有 2000 萬人訪問該網站，日點擊量最高達到 14 億。

而到了 2013 年春節期間，12306 的網站訂票系統系統峰值負載達 2.6 萬 QPS（每秒鐘 2.6 萬次訪問請求）或 11 萬 TPS（TPS 指每秒服務器處理、傳輸的事物處理個數，一條消息輸入、一條消息輸出、一次數據庫訪問，均可以折算成 TPS），與 2012 淘寶雙 11 活動峰值負載基本相當。

所以 12306 所面臨的難題本質上也是屬于高并發訪問問題，類似與一些電商網站所搞的"秒殺"活動一樣。通過對 12306 的深度優化，2015 年 12306網站順利過關，沒有“癱瘓”，是值得慶祝的。而我們本次課題主要就是來探究一下如何對 12306 網站做深度優化來抵御高并發訪問。

高并發訪問

那么 12306 做了什么樣的優化，才解決了高并發訪問呢?

12306 技術部主任單杏花在接受一次記者采訪的時候有說到：我們研發了分布式的內存計算的余票計算技術，讓余票計算變得非常高效。與此同時單杏花及其團隊還研發了異步交易排隊系統，這種系統采用售取分離、讀寫分離的核心系統架構等多種技術，為 12306 售票系統提供技術支撐。

其實通過她的描述，我們可以得出一些處理高并發訪問方式：

采用內存計算（使用緩存系統）
異步處理請求（進行流量消峰）
數據庫進行讀寫分離操作
常見的分布式緩存系統：MongoDB ， Redis，MemCache

流量消峰的方案

要對流量進行削峰，最容易想到的解決方案就是用消息隊列來緩沖瞬時流量，把同步的直接調用轉換成異步的間接推送，中間通過一個隊列在一端承接瞬時的流量洪峰，在另一端平滑地將消息推送出去。在這里，消息隊列就像“水庫”一樣，攔蓄上游的洪水，削減進入下游河道的洪峰流量，從而達到減免洪水災害的目的。

進行答題

你是否還記得，最早期的秒殺只是純粹地刷新頁面和點擊購買按鈕，它是后來才增加了答題功能的。那么，為什么要增加答題功能呢？這主要是為了增加購買的復雜度，從而達到兩個目的。

第一個目的是防止部分買家使用秒殺器在參加秒殺時作弊。2011 年秒殺非常火的時候，秒殺器也比較猖獗，因而沒有達到全民參與和營銷的目的，所以系統增加了答題來限制秒殺器。增加答題后，下單的時間基本控制在 2s 后，秒殺器的下單比例也大大下降。答題頁面如下圖所示。

第二個目的其實就是延緩請求，起到對請求流量進行削峰的作用，從而讓系統能夠更好地支持瞬時的流量高峰。這個重要的功能就是把峰值的下單請求拉長，從以前的 1s 之內延長到 2s~10s。

這樣一來，請求峰值基于時間分片了。這個時間的分片對服務端處理并發非常重要，會大大減輕壓力。而且，由于請求具有先后順序，靠后的請求到來時自然也就沒有庫存了，因此根本到不了最后的下單步驟，所以真正的并發寫就非常有限了。

分時間段進行產品上架處理

其實處理高并發訪問還有兩種常見手段：靜態化、集群

靜態化: 分布式緩存是為了解決數據庫服務器和 Web 服務器之間的瓶頸，如果一個網站流量很大這個瓶頸將會非常明顯，每次數據庫查詢耗費的時間將不容樂觀。對于更新速度不是很快的站點，可以采用靜態化來避免過多的數據查詢，可使用 Freemaker 或 Velocity 來實現頁面靜態化。

集群: 使用多臺服務器去處理并發請求

系統架構介紹

基于以上幾點高并發的處理方案，我們本次所設計的 12306 后端系統架構如下所示。

數據同步架構

系統管理員通過后臺管理系統基于一些基礎數據（座位數據，列車車次數據，乘車計劃數據）生成指定日期的乘車計劃數據。然后我們通過 logstash將生成的數據同步到 ES 和 Redis 中。

Logstash 常見的數據獲取方式拉，推。上述架構給大家展示的是拉的模式，但是這種方式我們當前這個系統環境中不太適合，原因是因為我們使用了 MyCat 進行分庫分表的處理，而 Logstash 在進行拉取數據的時候如果數據量較大我們就需要進行分頁拉取，那么此時 Logstash 就會生成類似這樣的一條 sql 語句：select count(*) as `count` from ....來查詢滿足條件總條數，但是這個 count 別名使用了反引號，而這個反引號在 MyCat 中無法使用，因此就會產生異常。

因此本次我們在進行數據同步的時候使用的是 Logstash 的推模式進行數據同步，如下所示：

數據搜索架構

數據同步完畢以后，用戶就可以搜索相關的乘車計劃數據了。具體的搜索架構如下所示：

用戶下單架構

通常訂票系統要處理生成訂單、減扣庫存、用戶支付這三個基本的階段，我們系統要做的事情是要保證火車票訂單不超賣、不少賣，每張售賣的車票都必須支付才有效，還要保證系統承受極高的并發。

這種方案也就是單杏花主任所提出的異步交易排隊系統。當然 12306 網站的還有一個改造的關鍵技術建立可伸縮擴展的云應用平臺。

根據互聯網上的新聞，中國鐵道科學研究院電子計算技術研究所副所長，12306 網站技術負責人朱建生說，為了應對 2015 年春運售票高峰，該網站采取 5 項措施：

利用外部云計算資源分擔系統查詢業務，可根據高峰期業務量的增長按需及時擴充。
對系統的互聯網接入帶寬進行擴容，并可根據流量情況快速調整，保證高峰時段旅客順暢訪問網站。
防范惡意搶票，通過技術手段屏蔽搶票軟件產生的惡意流量，保證網站健康運行，維護互聯網售票秩序。
制定了多套應急預案，以應對突發情況。

用戶下單

下單流程

下單頁面

注意：下單之前需要初始化一些用戶數據到 Redis 中(train_manager:userInfo)，默認用戶已經登錄下單頁面：12306\otn\confirmPassenger\initDc.html

訂單服務實現

下單接口定義

實體類創建

訂單工程環境搭建

導入下單工程（itheima-train-manager-order）
在 nacos 配置中心中添加配置項（itheima-train-manager-order-dev.yml）

下單接口定義

Nginx 配置

反向代理配置

# 下單服務的代理轉發地址
upstream train-manager-order {
server 127.0.0.1:9056 ;
}
# 配置下單工程的反向代理
server {
listen 80;
server_name www.trainmanager.order.com;
access_log logs/host.access.order.log main ; # nginx 訪問日志
location / {
proxy_pass http://train-manager-order ;
}
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location=/50x.html {
root html;
}
}

在 hosts 文件中配置 www.trainmanager.order.com 域名映射

Nginx 限流配置

為了防止一些搶票助手所發起的一些無用請求，我們可以使用 nginx 中的限流策略進行限流操作。

常見的限流算法：計數器、漏桶算法、令牌桶算法

計數器限流算法

計數器法是限流算法里最簡單也是最容易實現的一種算法。比如我們規定，對于 A 接口來說，我們 1 分鐘的訪問次數不能超過 100 個。那么我們可以設置一個計數器 counter，其有效時間為 1 分鐘（即每分鐘計數器會被重置為 0），每當一個請求過來的時候，counter 就加 1，如果 counter的值大于 100，就說明請求數過多；如下圖所示：

這個算法雖然簡單，但是有一個十分致命的問題，那就是臨界問題。

如下圖所示，在 1:00 前一刻到達 100 個請求，1:00 計數器被重置，1:00 后一刻又到達 100 個請求，顯然計數器不會超過 100，所有請求都不會被攔截；然而這一時間段內請求數已經達到 200，遠超 100。

漏桶算法

漏桶算法其實很簡單，可以粗略的認為就是注水漏水過程，往桶中以一定速率流出水，以任意速率流入水，當水超過桶流量則丟棄，因為桶容量是不變的，保證了整體的速率。如下圖所示：

令牌桶算法

令牌桶是一個存放固定容量令牌的桶，按照固定速率 r 往桶里添加令牌；桶中最多存放 b 個令牌，當桶滿時，新添加的令牌被丟棄；當一個請求達到時，會嘗試從桶中獲取令牌；如果有，則繼續處理請求；如果沒有則排隊等待或者直接丟棄；可以發現，漏桶算法的流出速率恒定，而令牌桶算法的流出速率卻有可能大于 r；

從作用上來說，漏桶和令牌桶算法最明顯的區別就是是否允許突發流量(burst)的處理，漏桶算法能夠強行限制數據的實時傳輸（處理）速率，對突發流量不做額外處理；而令牌桶算法能夠在限制數據的平均傳輸速率的同時允許某種程度的突發傳輸。

Nginx 的限流策略

Nginx 的限流主要是兩種方式：限制訪問頻率和限制并發連接數。

Nginx 按請求速率限速模塊使用的是漏桶算法，即能夠強行保證請求的實時處理速度不會超過設置的閾值。

Nginx 官方版本限制 IP 的連接和并發分別有兩個模塊：

limit_req_zone：用來限制單位時間內的請求數，即速率限制 , 采用的漏桶算法 "leaky bucket"。
limit_conn_zone：用來限制同一時間連接數，即并發限制。

limit_req_zone

limit_conn_zone

使用語法：limit_conn_zone key zone

key ：定義限流對象，binary_remote_addr 是一種 key，表示基于 remote_addr(客戶端 IP) 來做限流，binary_ 的目的是壓縮內存占用量。
zone：定義共享內存區來存儲訪問信息， myRateLimit:10m 表示一個大小為 10M，名字為 myRateLimit 的內存區域。1M 能存儲 16000 IP 地址的訪問信息，10M 可以存儲 16W IP 地址訪問信息。

生成訂單

預扣庫存

分配座位

具體的實現步驟如下所示：

獲取所有的指定座位類型的所有車廂的 key（集合）
遍歷集合獲取每一個車廂數據（集合）
遍歷集合獲取每一個座位所對應的狀態值
狀態值如果是 0，記錄座位標號
更改座位狀態值

具體的代碼實現如下所示：

生成訂單

為了提高數據響應速度，我們在構建訂單數據的時候可以使用一個線程來完成。并且在該線程執行完畢以后，要獲取執行結果，因此這個任務類我們需要使用 Callable，執行這個任務的線程我們可以使用線程池來完成。具體的實現步驟如下所示：

創建雪花算法對應的類對象
創建線程池對象
獲取指定日期的乘車計劃數據，并將其封裝到一個 TbRidingPlanDate 對象中
生成訂單

具體的代碼實現如下所示：

Redis 排隊

采用 Redis 中的 ZSet 集合存儲排隊信息，使用：列車編號 + 乘車日期 + 用戶 id 作為 key，使用當前系統時間的納秒值作為 value

同步 ES 庫存

發送同步數據

那么我們首先來完成一下生產者的代碼，具體的步驟如下所示：

定義要同步的數據的 JavaBean

添加消息隊列的相關配置

nacos 配置中心添加 rabbitmq 的配置信息

RabbitmqConfiguration 配置類添加如下配置

定義發送數據的 service（直接復制 itheima-train-manager 工程中的 RabbitmqProducer）
更改 OrderService 構建 OrderSynEs 對象，發送同步數據

接收同步數據

接下來我們就需要在 itheima-train-manager-es 同步數據工程中來接收同步數據，更新 ES 的庫存信息。具體的實現步驟如下所示：

在 RabbitmqConfiguration 配置類添加如下配置：

在 EsConsumer 類中添加監聽同步庫存隊列的方法，方法代碼邏輯如下所示

ESIndexService 類添加如下方法：

發送訂單數據

實現思路

按照我們最初的想法，我們只需要將訂單 Order 對象發送到 Mq 中，然后訂單處理服務從隊列中監聽到 Order 數據生成訂單即可。但是我們后續還有另外一個操作，就是在下單成功以后，我們需要將下單狀態通過 websocket 推送給用戶，因此我們需要在訂單處理服務中不單單需要獲取到訂單數據，還需要獲取到用戶的數據。因此在發送下單數據的時候單單發送訂單的數據時不夠的。我們需要創建一個實體類，用來封裝訂單以及該訂單所對應的用戶數據（OrderHandler）。

代碼實現

具體的實現步驟如下所示：

創建實體類(OrderHandler)（用于封裝發送給 MQ 的訂單數據）

RabbitmqConfiguration 配置類添加如下配置

更改 OrderService 發送訂單數據

查詢排隊接口

當用戶下單完畢以后，就會跳轉到下單成功頁面。那么在下單成功頁面就需要調用查詢排隊接口，去查詢排隊信息。

接口定義

業務邏輯實現

訂單數據庫架構

訂單數據特點：寫并發量大于讀并發量

如何提高我們寫數據的能力，給用戶良好的用戶體驗，就是我們需要研究的目標！

設計方向：

多個節點進行數據寫入
進行讀寫分離操作，提高單節點寫數據的并發能力
要保證每一個寫入節點的高可用，當主節點出現問題以后，從節點立馬升級為主節點

基于以上幾點的設計思路，我們所設計出來的訂單數據庫的架構如下所示：

MySql 主從復制

主從復制簡介

就是有兩個數據庫服務器，一個是主（master）數據庫服務器，另一個是從（slave）數據庫服務器。當主（master）數據庫有數據寫入，包括插入、刪除、修改，都會在從（slave）數據庫上操作一次。這樣的操作下，主從（slave）數據庫的數據都是一樣的，就相當于時刻在做數據備份，就算主（master）數據庫的數據全部丟失了，還有從（slave）數據庫的數據，我們就可以把從（slave）數據庫的數據導出來進行數據恢復

主從復制原理

主從復制原理主要有三個線程不斷在工作：

1、主（master）數據庫啟動 bin 二進制日志，這樣會有一個 Dump 線程，這個線程是把主（master）數據庫的寫入操作都會記錄到這個 bin 的二進制文件中。

2、然后從（slave）數據庫會啟動一個 I/O 線程，這個線程主要是把主（master）數據庫的 bin 二進制文件讀取到本地，并寫入到中繼日志（Relay log）文件中。

3、最后從（slave）數據庫其他 SQL 線程，把中繼日志（Relay log）文件中的事件再執行一遍，更新從（slave）數據庫的數據，保持主從數據一致。

一主一從介紹

一主一從部署

在 Mycat 中，讀寫分離可以說有兩種：一種是一主一從，另一種是多主多從。接下來我們就來首先給大家介紹一下一主一從的部署。分為兩步進行實現：

一主一從的數據庫配置實現
MyCat 一主一從實現讀寫分離配置

一主一從的 MySql 部署步驟如下所示：

在指定的目錄下創建對應的文件夾（做 mysql 容器的目錄映射）

將 docker 中的 mysql 配置文件分別復制到 mysql10/config 和 mysql11/config 目錄中
對兩個節點的配置文件（/usr/local/mysql-master-slave/mysql10/config/mysql.conf.d）做如下配置：

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