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1.做活动加入购物车时价格是8块活动结束后变为10块你怎么处理?

在面对大规模价格修改引发消息堆积的情况下，我可以提供以下几种解决方案：

异步处理：将价格修改操作设计为异步任务，在活动结束后，将需要修改价格的商品信息放入消息队列中，然后通过多线程或分布式处理系统异步处理这些消息。这样可以减少活动期间的实时计算压力，避免消息堆积情况的发生。
增加资源容量：根据实际情况，增加系统的处理能力，包括增加服务器数量、优化数据库性能等，以便能够更快地处理大批量的价格修改请求，减少消息堆积的可能性。
分批处理：将商品按照一定的规则进行分批处理，每次处理一部分商品的价格修改请求，而不是一次性处理全部商品。这样可以有效控制消息堆积的风险，避免系统负载过重。
预估和优化：提前对活动期间的商品价格修改进行预估，根据历史数据和活动规模估算出大致的修改量，并进行系统性能优化以满足高并发的需求，避免消息堆积的发生。
监控和报警：设置监控系统，实时监测消息队列的长度、系统负载等指标，当出现异常情况时及时发出报警，以便快速响应并采取相应的应对措施，防止消息堆积问题进一步恶化。

综上所述，以上提供的解决方案可以帮助有效应对大批量商品价格修改引发的消息堆积问题，具体的选择与实际情况和系统架构有关。

针对这种情况，可以考虑以下几种解决方案来避免执行慢的任务影响到价格更新的任务：

优先级队列：在消息队列中引入优先级概念，给价格更新的任务设置更高的优先级，确保它们能够更快地得到执行。这样即使有执行慢的任务存在，也能保证价格更新的任务不会被阻塞。
异步处理：对于执行慢的任务，可以将它们设计为异步任务，使用单独的线程或进程来处理，这样可以避免它们阻塞价格更新的任务。可以使用线程池或者任务调度器来管理和控制任务的执行。
超时机制：对于执行慢的任务，可以设置一个合理的超时时间，在超过该时间后，将其标记为失败或者取消，并继续执行价格更新的任务。这样可以避免长时间的阻塞，确保价格更新能够及时完成。
任务拆分：将大的任务拆分为多个小任务，每个小任务执行的时间较短，这样可以避免单个任务的执行时间过长导致阻塞。可以利用并行计算或者分布式计算来并发执行这些小任务。（比如IDM下载器下载器就是用的任务拆分）
监控和报警：设置监控系统，实时监测任务的执行情况和队列长度，当任务执行时间过长或队列长度异常时，及时发出报警，以便进行及时处理和调整。

在实际应用中，可以根据具体的业务场景和系统需求选择适合的解决方案，或者结合多种方案来处理执行慢的任务对价格更新的影响。

确保将热点数据放入Redis而不是所有数据可以通过以下方法实现：

数据热度分析：首先，对数据进行热度分析，确定哪些数据是频繁访问的热点数据。可以通过日志分析、业务统计等方式获取数据的访问频率和热度指标。
缓存策略：根据热度分析的结果，制定缓存策略，决定哪些数据需要被缓存到Redis中。将热点数据标记为需要缓存的数据，而将不频繁访问的数据排除在缓存之外。
淘汰策略：当Redis内存资源不足时，需要采用合适的淘汰策略，优先淘汰不频繁访问的数据，以保证热点数据的存储。
缓存更新策略：针对活动场景，可以采用主动更新或者延时更新的策略来保持缓存的数据与数据库中的数据一致。主动更新可以在活动触发或者数据变更时立即更新缓存，而延时更新可以通过定时任务来更新缓存，以减少对数据库的频繁访问。
缓存失效策略：根据活动的生命周期和数据变化的频率，设置适当的缓存失效时间，使缓存数据在活动期间保持有效，并在活动结束后自动失效，避免数据过期或者保留不必要的数据。

需要根据具体的业务场景和需求来确定热点数据的选择和缓存策略，同时综合考虑系统的性能、内存资源以及数据的一致性。