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1、概述

秒杀其实主要解决的是两个问题，一个是并发读，一个是并发写。秒杀系统本质上是一个满足大并发、高性能和高可用的分布式系统。

在整个用户请求路径上从浏览器到服务端我们要遵循几个原则：

1. 用户请求的数据尽量少，从而减少cpu消耗
2. 请求数尽量少：合并CSS和JavaScript文件
3. 路径尽量短，减少节点消耗：多个强依赖的应用合并部署，简化调用方式
4. 依赖尽量少：高优先级的系统减少对低优先级系统的依赖，方式重要的系统被不重要的系统拖垮。
5. 不要有单点，要有备份

具体措施：

1. 将热点数据（如库存数据）单独放在一个缓存系统中，以提高读性能。静态数据可以放在机器内存。
2. 增加秒杀答题，防止有秒杀器抢单。
3. 动静分离，局部刷新
4. 增加系统限流保护，防止最坏情况发生。

2、动静分离

静态数据如何做缓存？

1. 把静态数据缓存到离用户近的地方：用户浏览器、CDN、服务端Cache。
2. 静态化改造就是要直接缓存HTTP连接，相比于java，像Nginx、Apache和Varnish更擅长处理大并发静态文件请求。

如何把动态页面改造成适合缓存的静态页面？

1. URL唯一化，这样就可以用URL作为key来缓存整个HTTP连接
2. 分离浏览者相关的因素，如是否登录、登录身份。可以用动态请求获取。
3. 分离时间因素，服务器输出的时间也动态获取
4. 异步化地域因素，与地域相关的因素异步动态获取
5. 去掉Cookie，在缓存的静态数据中不含有Cookie

动态内容的处理方案？

1. ESI：在web代理服务器上做动态内容请求，并将请求插入到静态页面中。这种对服务器性能有些影响。
2. CSI：单独发起JavaScript请求，向服务器请求动态内容。这种页面可能延时

动静分离架构方案：

1. 实体机单机部署，以增大cache容量，并采用一致性Hash分组的方式来提升命中率。但是会造成CPU的浪费。

1. 统一Cache层，就是将单机的cache分离出来形成cache集群。可以减少运维成本，也方便其他系统接入。

1. 上CDN，CDN离用户最近，效果更好。

3、热点数据

热点：分为热点操作和热点数据，热点数据分为静态热点数据和动态热点数据。

如何发现热点数据？

1. 发现静态热点数据：（1）卖家报名，把参加活动的商品打标。（2）大数据计算平时热卖商品topN
2. 发现动态热点数据：（1）日志聚合、分析，如nginx可以检测那些url被高频访问。

如何处理热点数据？

1. 优化：临时缓存热点数据，采用LRU淘汰算法替换。
2. 限制：对商品ID做一致性HASH，分桶，每个分桶一个处理队列。
3. 隔离：（1）业务隔离（2）系统隔离，申请单独域名（3）数据隔离，使用单独的Cache集群或者数据库

4、流量削峰

流量削峰方式：

1. 排队，（1）使用消息队列（2）线程池加锁等待（3）请求序列化到文件，然后顺序地读文件来恢复请求
2. 答题，避免秒杀器作弊，延缓请求。
3. 分层过滤：在不同的层次尽可能地过滤掉无效请求，让漏斗最末端的才是有效请求。

5、服务端性能优化

QPS：每秒请求数、RT：响应时间。

总QPS=(1000ms/响应时间)*线程数量

线程数=[(线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间]*cpu数量

如何优化系统：

1. 减少编码：java编解码很慢，可以把一些静态的数据提前转化成字节缓存起来，等到真正往外写的时候直接用OutputStream()函数写，就可以减少静态数据的编码转换。Velocity就是这么做的。
2. 减少序列化：减少RPC，将关联性比较强的应用进行合并部署，比如说部署在同一个tomcat容器中，且不走本机的socket。
3. Java极致优化：（1）直接用Servlet处理请求，不用框架（2）直接输出流数据，使用resp.getOutputStream而不是resp.getWriter()函数，可以省掉一些不便字符的编码。数据输出使用JSON而不是模板引擎。
4. 并发读优化：静态数据秒杀前全量推送到秒杀机器上，一直缓存到秒杀结束。动态数据设置缓存TTL，失效后拉取最新数据。

6、减库存的设计

减库存的方式：

1. 下单减库存
2. 付款减库存
3. 预扣库存：买家下单，库存为其保留一定时间，超过时间，库存自动释放。付款后实际地减去库存。

第三种比较好，但是不能避免恶意下单不付款。可以采取以下措施：

1. 设置每人最大购买件数
2. 重复下单不付款的次数限制
3. 超卖补货，或者付款时提示库存不足

大型秒杀中如何减库存？

秒杀中多使用下单减库存，业务上要保证大并发请求时库存数据不能为负数，做法有：

1. 可以通过事务来判断，为负数就回滚。
2. 设置数据库的字段为无符号整数，这样小于0是数据库报错。
3. 使用CASE WHEN语句：

UPDATE item SET inventory=CASE WHEN inventory>=xxx THEN inventory-xxx ELSE inventory END

秒杀减库存的极致优化：如果减库存逻辑非常单一，可以考虑直接放到缓存中完成，否则必须在数据库中完成减库存，不过这会导致多个线程竞争数据库行锁，要解决并发锁的问题，有两种办法：

1. 应用层做排队，防止热点商品占用太多数据库连接
2. 数据库层做排队，阿里的补丁可以在数据库层对单行记录做到并发排队。

7、设计兜底方案

系统的高可用建设涉及项目生命周期的各个阶段，如下图所示：

遇到大流量时，应该从哪些方面来保障系统的稳定运行？

1. 降级，当系统容量达到一定程度时，限制或者关闭系统的某些非核心功能
2. 限流，当系统容量达到瓶颈时，通过限制一部分流量来保护系统。既要支持URL以及方法级别的限流，也要支持基于QPS和线程的限流，后者比较常用。
3. 拒绝服务，可以在Nginx设置过载保护，当机器负载过高时拒绝HTTP请求并返回503错误码（表示服务不可用）。

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