秒杀场景设计方案

一、秒杀设计要面对的难点

秒杀特点：短时间内，大量用户涌入，集中读和写有限的库存。

• 保证超高的流量和并发下系统的稳定性，保证不被打崩
• 保证数据最终一致性， 不能超卖

解决方案：层层拦截，将请求尽量拦截在系统上游，避免将锁冲落到数据库上

二、架构设计

2.1、流量过滤

实际大促的时候，参与秒杀的用户很多，但是商品的数量是有限的，真正能抢到的用户并不多，那么第一步就是要过滤掉大部分无效的流量。

1. 客户端优化
   1. 置灰前端按钮防止活动未开始无效的点击流量
   2. 前端设置验证码（不过不要像以前的12306那样复杂就行）
2. 站点层面的请求拦截（nginx层）
   1. 非法请求校验，绕过上面限制的请求（比如抢票的插件）
   2. 黑名单、IP地址
   3. 用户ID参与活动次数，对请求计数和去重
3. 服务层业务校验
   1. 参与的客户是否符号参加条件，白名单等
   2. 限流，滑动窗口、令牌桶等限流算法
   3. 写请求放到队列中，每次有限的写请求到数据层，如果成功了再放下一批，直到库存不够

2.2、性能优化

1. 静态页面nginx 动静分离 或者 静态页面缓存到CDN
2. nginx+redis 多级缓存
3. 活动预热，库存提前加载到redis
4. 独立部署，可以降级一些非核心业务，或者无用的业务带代码

2.3、避免超卖

保证数据最终一致性， 不能超卖。

解决方案：

1. 首先查询redis缓存库存是否充足
2. 先扣库存再落订单数据，可以防止订单生成了没有库存的超卖问题
3. 扣库存的时候先扣数据库库存，再扣减redis库存，保证在同一个事务里。

这种方案中当大量请求落在同一条库存记录上去做update时，行锁导致大量的锁竞争会使得数据库的性能急剧下降，性能无法满足要求。

所以演进的方案就是排队，写请求放到队列中，每次有限的写请求到数据层，如果成功了再放下一批，直到库存不够， 串行化去扣减库存，可以一定程度上缓解数据库的并发压力。

三、总结

尽量将请求拦截在系统上游（越上游越好）。
读多写少的多使用缓存（缓存抗读压力）。