1、秒杀秒杀场景一般是指电商网站开展活动时遇到的。
如果电子商务网站中有稀有商品或特价商品，电子商务网站通常在约定的时间点限量销售。 由于这些商品的特殊性，大量用户前来抢购，约定时间同时在秒杀页面抢购。
2、秒杀系统场景特征秒杀一般访问请求数量远大于库存量，只有少量用户秒杀成功时会有大量用户同时抢购，网站瞬时访问流量激增的秒杀业务流程比较简单，一般都是下单
3、秒杀架构设计理念限流：由于只有少数用户可以秒杀成功，限制了大部分流量，只允许少数流量进入服务后端秒杀程序。
削峰：秒杀系统瞬间有大量用户涌入，因此在抢购之初有较高的瞬间高峰。 由于ssdkl值流量是系统崩溃的重要原因，将瞬时高流量暂时变为平稳流量也是设计秒杀系统的重要思路。 实现去峰的常见方法包括在前端添加某种程度上困难的验证码，在后端使用缓存和消息中间件等技术。
异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以大大提高系统的并发量，实际上异步处理是一种高峰切割的实现方式。
内存缓存：秒杀系统的最大瓶颈一般是数据库读写，数据库读写是盘IO，因此性能较低。 如果能将部分数据和业务逻辑转移到内存缓存中，效率将大大提高。
可拓展：当然，如果希望支持更多的用户、更大的并发，我们建议您将系统设计为灵活扩展。 流量来了，扩充机器就行了。 淘宝、京东等双十一活动的情况下，增加大量机器以应对交易ssdkl。
4、架构方案常见秒杀系统架构
设计思路将请求拦截在系统上游，降低下游压力：秒杀系统的特点是并发量极大，但实际秒杀成功的要求数量很少，如果不在前端拦截，很可能会导致数据库读写锁定冲突，导致死锁，最终要求
前端方案充分利用缓存：将活动页面上的所有静态可能元素静态化，并将动态元素降至最低。 通过CDN对抗高峰。消息队列：用户提交后，按钮变灰，禁止重新提交http://www.Sina.com。 在一段时间内用户只能提交一次请求。 例如，可以采取IP限制流
后端方式
服务端控制器层(网关层)
虽然阻止了来自页面静态化：浏览器的访问请求，但对于恶意攻击和其他插件，必须在服务端控制层限制对同一访问uid的访问频率。
服务层
虽然上面只阻止了部分访问请求，但如果秒杀用户数较多，则即使每个用户只有一个请求，对服务层的请求也会较多。 例如，我们有100W的用户同时抢走100部手机，服务层的同时要求压力至少为100W。
1、将需要秒杀的商品主要信息和库存初始化为redis缓存
2、检查请求的合法性(如是否登录)，如果请求不正确，直接向前端回复错误代码，并进行相应提示
3、进行存储器标记判断(true秒杀结束，false秒杀未结束，下一步骤4写入)，如果存储器标记为true，直接返回秒杀结束
4、在redis中使用decr进行提前减少库存的操作，如果decr后的库存量小于0，则将存储器标志返回true (秒杀已经结束，在步骤3中使用)，判断秒杀结束
5、用redis的布隆过滤器判断是否秒杀，防止秒杀重复。 重复秒杀时，直接返回重复秒杀的错误代码。 具体而言，首先通过redis的模糊过滤器判断是否秒杀，如果模糊过滤器判断为秒杀，则再次检查库以确认是否秒杀。 这是因为布隆过滤器对可能存在的数据有误判定率。 但是，由于不存在的数据的判断100%正确，所以在判断为redis的布隆过滤器没有被秒杀的情况下，直接放置进行秒杀
6、将秒杀成功的MQ消息发送到相应的业务终端进行处理，排队回客户端，当客户端收到排队的消息时，自动进行轮询查询，直至秒杀成功或秒杀失败
7、对应业务方进行处理)实际处理秒杀的业务方，再次进行检查(如秒杀是否结束、库存是否充足等)，将用户和商品id作为key保存在redis的布隆过滤器中，该用户秒杀成功
注意：即使向正式处理业务的方向提出请求，也有可能秒杀失败，如秒杀结束、库存不足、真正减少库存失败、秒杀列表生成失败等，如果失败则返回秒杀结束
优化：禁止重复提交：
杀接口隐藏：用户点击秒杀按钮的时候，根据用户id生成唯一的加密串存入缓存并返回给客户端，然后客户端再次请求的时候带着加密串过来，后端进行校验是否合法，若不合法，直接返回请求非法；
限制某个接口的访问频率：可以用拦截器配合自定义注解来实现，这么做可以和具体的业务分离减少入侵，使用起来也非常方便
数据库层
数据库层是最脆弱的一层，一般在应用设计时在上游就需要把请求拦截掉，数据库层只承担“能力范围内”的访问请求。所以，上面通过在服务层引入队列和缓存，让最底层的数据库高枕无忧
为防止秒杀出现负数订单数大于真正的库存数，所以在真正减库存，update库存的时候应该加上where 库存>0，而且需要给秒杀订单表加上用户id和商品id联合的唯一索引
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