个人从事电商行业十几年，经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次，每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍，甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验，期间也曾经历过系统宕机，甚至整体雪崩。
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那么我们怎么设计秒杀系统，才能保证秒杀系统的高性能和稳定性，同时还要保证日- ^ z Q 5 + d F常业务不受影响呢?
先看看秒杀场景特点：秒杀开始前几分钟，大量用户开始进入秒杀商品详情页面，很多人开始频繁刷新秒杀商品详情页，这时秒3 V [ i杀商品详情页访问量会猛增。
秒杀开始，( g - ]大量用户开始抢购，这时创建订e i w %单，扣库存压力会显著增大。实际上u U | ,，秒杀场景基本都是秒杀参与人多，秒杀成功的人却寥寥无几，经常是几十万人或者更多人抢几百个商品库存。
那么我们曾经是怎么设计秒杀系统的呢?主要涉及以下几个方面：
秒杀业务流程上的考虑
由于参加秒杀的商品售o C X卖价格非常低，基本都是“抢到即赚到”，成功下单后却不付款的情况非常少。
所以我们采用下单减库存的方案，下单时扣减库存，然后再进行支付。假如真有个别订单不付款怎么办?
没关系，秒杀好活动最主要的目的是吸引流量，个别订单不支付对秒杀活动本身影响不大。
况且，没支付剩下的库存还可以做为普通商品继续售卖^ r k _ O。不- J /过要注意对机器人和自动脚本的防御，后4 V y x o面会详细介绍。
页面静态化
“秒杀开始前几分钟，大量用户开始进入秒杀商品详情页面，很多人开始频繁刷新秒杀商品详情页，这时秒杀商品详情页访问量会猛增”。
如果请求全部打到后端服务，那后端服务的压力会非常大(后端服o j v P W y 5 E T务要处理业务逻辑4 f ] z 6，而且还要访问数据库，吞吐量比较低)。
考虑e 9 _ y Q到秒杀是运营同学提前安排的活动，要秒杀哪些商品、商品价格等信息在秒杀活动开始前已经确定下来。
所以我们可以把秒杀商品详情页做成静c ~ ^ ( g态页w e 8 X + z ] R 9面，把商品详情、商品价格等参数、评论评价等信息全部放在这个静态页面里，然后把x ( 4这个静态页面上传到 CDN 上预热。
CDN 是内容分发网络，可以简单理解成互联网上的巨大的缓存，用于存放静态页面、图片、视频等，可以显著提高访问速度，用 CDN 扛流量，这样大量的商品详情页的访问请求就不用访问自己的网站(源站)。A g N v z
这样既可以提高访问速度，也没有给网站增加压力，同^ p f }时也减少了网站带宽压力。
请求拦截
前端页面，相关按钮点击后置灰，防止重复提交。L 7 L p } I / -
网关(Zuul，Nginx)层，为了, / $ ( & E避免前端恶意请求，比如一些攻击脚本，在网关层要对下单等接口按 userID 限流，几秒钟只能访问一次。
考虑到秒杀场景参与人多，秒杀成功的人极少，我们可以把绝大部分抢购下单请求在网关层直接拒掉，按秒杀失败处理。这样就极大减少了后端服务的Y 9 X ! U u C S压力。
假设秒杀库存是 200 个，我们可以只放行 200 个请求到后端服务。要注意，为了尽量避免0 7 a !库存被机器人和自动脚本抢走，200 个请0 6 ) c Z ^ D 1求不能在秒杀开始瞬间同时放行，可以分段放行。
比如秒杀开始后随机选取 100ms 内的 5 个请求放G V p行(这 100ms 内的其他请求直接拒掉，按秒杀失败处理)，之后每隔 100ms 放行 5 个请求，4 秒钟可以放行完 200 个请求。
分段放行，除了限制了机器人和自动脚本，把请求分散在各个时间段，还进一步缓解了后x 1 V c r ] ) j端服务的压力。
分段放行总时间不能太长，假如每 100ms 放行 1 个b ^ b t s o b请求，放` - ; * e 0行完所有 200 个请求需要 20 秒时间，这样用户就会明显感知到下单早的人没秒杀成功，O t F n F H J下单晚的人反而秒杀成功了，用户体验会变差。
另外u 0 @ m ^ O N 9 /，秒杀过程网关压力会比较大，网关可以做成集群，多节点分摊访问压力。
后端服务设计
如果秒杀库存只有 200，经过网关拦截，再加上采用分段放行的方式，对于后端服务基本没什么压力了，日常的后端服务就完全可以支撑秒杀活动了。不用再做更复杂的设计。
不J + V Y过，假如秒杀库存有几万个[ W D 6 J E : f C，放行的下单请求就有几万个，为了用户体验放行总时间也不能! { K q U }太长，这时后端服务该怎么设计呢?
这时主要压力就在数据库了，扣减库存压力，创建订单压力。
库存可7 y z以放到 Reids 缓存中，来提高扣减库存吞吐能力。对于热点商品的库存可以利用 Redis 分片存储。
创建订单可以走异步消息队列。后端服务接到下单请求，直接放进消息队列，监听服务取出消息后，先将订单信息写入- ) G X q B Redis，每隔 100ms 或者积攒 100 条订单，批量E ~ h R *写入r ( { 2 r | T x数据库一次。
前端页面下单后定时向后端拉取订单信息，获取到订单信息后跳Y . q + { * g转到支付页面。
用这_ h x I ? A ? X O种批量异步写入数据库的方式大幅减少了数据库写入频次，从而明显降低了订单数据库写入压力。
隔离
业务隔离
从业务上把秒杀和日常的售卖区分开来，把秒杀做为营销活动，要参与秒杀的商品需要提前报名参加活动。h n S } . j H * f
这样我们就能提前知道哪些商家哪些商品要参与秒杀，可以根据提报的商品提前生成静态页面并上传到 CDN 预热，提报的商品库存也需要提前预热，可以将商品库存在活动开始前预热到 Redis，避免秒杀开始后大量的缓存穿透。
部署隔离
秒杀相关服务和日常服务要分组部署，不能因为秒杀出问题影响日常售卖业O O : G务。
可以申请单独的秒杀域名，从网络入口层就开始分流。网关也单独部署[ { F { 0 [，秒杀走自己单独的网关，从而避免日常网关受到影响。
秒杀可以复用订r y e = S ? ] z单，库存，支付等日常服务，只是需要一些小的改造(比如下单流程走消息队列，批量写入订单库+ r `，以及在 Redis 中扣减库存)。
数据隔离
为了避免秒杀活动影响到日常售卖业务，Redis 缓存需要单独部署，甚至数据库也需要单独部署!数据隔离后，秒杀剩余的库存怎/ s 4 q X , A b么办?
秒杀活动结束后，剩余库存可以归还到日常库存继续做# a ~ ? 5 j为普, ? c O S 1 ` 7通商品售卖。数据隔离后，秒杀$ F w h I 3订单和日常订单不在相同的数据库，之后的订) 4 /单查询怎么展示?
可以在创建秒杀订单后发消息到消息队列，日常订单服务采取拉的方式消费消息。
这时日常订单服务是主动方，可以采用线程池的方式，根据机器的性能来增加或缩小线程池的大小，控制拉取消息的速度，来控制订单数据 K O D h库的写入压力。
网络
秒杀前要和网络运营商、CDN 服务商提前申请带宽。
还有哪c h 8 M ? &些细节要考虑：
①如何避免超卖?如果在 Redis 中扣减库存，可以利用 decr 命令扣减库) e Y _ : v存，decr 是原子操作，在分布式环境下 D _ C x u n % D也不会有并发问题，decr 扣减库存后，判断返回值，如果返回值小于 0，扣减库存失败，秒杀也就失败了。
如果9 Y h ~ 5在数据库中扣减库存可以在 where 后面加上库存大于 0 的条件，来避免库存被减成负值。这样就可以避免超卖情况发生了。
②接口防刷，前面已经提到过，在网关层对下单等接口按 userIv # $ K ~ F V cD 限流。
③网关层除了对 userID 做限流外，还要做整体限流。在实际访问量超过预估访问量时，整体限流可以起到保护作用，避免系统被压垮。
④防2 c # I止重复下单，按 userID 限流已经起到了防止重复0 1 } r X 3下单的F ! ~作用。假如限制同一个用户 10 分钟能下一次单，一般情况下 10 分钟内，商品早已经被抢光了，用户也就没有再次下单的机会了。
⑤可以结合风控系统，在网关层a f T X E把羊毛党等有问题的用户请求直接拒掉。
⑥可以在网关层上面再加一层防火墙或者高防服务，来防御 DDos 等分布式网络攻击。