写一个示例和思路推荐，商城首页展示的商品，先加载推荐商品随机分页展示并且当前页不会出现历史页加载的商品数据，推荐商品加载完后再加载非推荐商品时间倒序随机打乱分页展示并且当前页不会出现历史页加载的商品数据并且尽可能确保每个用户同页获取到的商品列表的商品不同

首先，我们需要设计一个数据表来存储商品的信息，包括商品id、名称、价格、图片、类别、描述等。同时，我们需要记录每个用户最近一次访问商城首页的时间，以便在加载非推荐商品时筛选出最近更新的商品。

接下来，我们可以按照以下步骤来实现商城首页展示商品的功能：

1. 加载推荐商品：从数据库中随机选择一批推荐商品，并按照随机顺序分页展示在首页上。同时，记录下最近一次展示的商品id，以便在下一次展示时避免重复加载已经展示过的商品。

2. 加载非推荐商品：从数据库中筛选出最近更新的商品，并按照时间倒序随机打乱后分页展示在首页上。同时，根据用户的浏览历史记录，尽可能确保每个用户同页获取到的商品列表的商品不同。

3. 避免历史页加载的商品数据：在加载非推荐商品时，需要避免在当前页中出现用户之前已经浏览过的商品。因此，我们可以记录下每个用户最近一次浏览商城首页时看到的商品列表，然后在加载新的商品列表时，排除掉已经展示过的商品。

4. 分页展示商品：根据用户的浏览行为和购买历史等信息，可以灵活地调整每页展示的商品数量和分页策略，以提高用户的浏览体验和购买转化率。

5. 缓存推荐商品和非推荐商品：为了提高页面加载速度和减轻数据库压力，我们可以将推荐商品和非推荐商品分别缓存在内存或者redis等缓存中，定期刷新缓存内容以保证数据的实时性。

思路推荐：

1. 使用分布式锁机制：在加载推荐商品和非推荐商品时，可能会有多个请求同时访问数据库，为了避免出现并发问题，我们可以使用分布式锁机制来保证同一时间只有一个请求能够访问数据库。

2. 使用异步任务：在加载推荐商品和非推荐商品时，可能会出现一些耗时的操作（比如从数据库中读取数据），为了避免阻塞请求线程，我们可以将这些操作放到异步任务中执行，然后通过回调函数将结果返回给请求线程。

3. 使用机器学习算法：为了更加智能地推荐商品，我们可以使用机器学习算法来分析用户的浏览历史、购买行为、搜索关键词等信息，然后根据用户的兴趣和偏好来推荐商品。