血赚！阿里 P9 整理出内部 500 多页最全双十一顶级秒杀方案笔记
而从一个架构师的角度来看，要想打造并维护一个超大流量并发读写、高性能、高可用的系统，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，就是要保证用户请求的数据尽量少、请求数尽量少、路径尽量短、依赖尽量少，并且不要有单点。这些关键点我会在后面的文章里重点讲解。
其实，秒杀的整体架构可以概括为“稳、准、快”几个关键字。
所谓“稳”，就是整个系统架构要满足高可用，流量符合预期时肯定要稳定，就是超出预期时也同样不能掉链子，你要保证秒杀活动顺利完成，即秒杀商品顺利地卖出去，这个是最基本的前提。
然后就是“准”，就是秒杀 10 台 iPhone，那就只能成交 10 台，多一台少一台都不行。一旦库存不对，那平台就要承担损失，所以“准”就是要求保证数据的一致性。
最后再看“快”，“快”其实很好理解，它就是说系统的性能要足够高，否则你怎么支撑这么大的流量呢?不光是服务端要做极致的性能优化，而且在整个请求链路上都要做协同的优化，每个地方快一点，整个系统就完美了。
所以从技术角度上看“稳、准、快”，就对应了我们架构上的高可用、一致性和高性能的要求，我们的专栏也将主要围绕这几个方面来展开，具体如下。
. 高性能。秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。本专栏将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这 4 个方面重点介绍。
. 一致性。秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，我将用一篇文章来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
.高可用。虽然我介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，我们还要设计一个 PlanB 来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。专栏的
最后，我将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。
01│设计秒杀系统时应该注意的 5 个架构原则
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说起秒杀，我想你肯定不陌生，这两年，从双十一购物到春节抢红包，再到 12306 抢火车票，“秒杀”的场景处处可见。简单来说，秒杀就是在同一个时刻有大量的请求争抢购买同一个商品并完成交易的过程，用技术的行话来说就是大量的并
发读和并发写。
02│如何才能做好动静分离?有哪些方案可选?
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上一篇文章中，我介绍了秒杀系统在架构上要考虑的几个原则，我估计你很快就会问:“知易行难，这些原则应该怎么应用到系统中呢?”别急，从这篇文章开始，我就会逐一介绍秒杀系统的各个关键环节中涉及的关键技术。
今天我们就先来讨论第一个关键点:数据的动静分离。不知道你之前听过这个解决方案吗?不管你有没有听过，我都建议你先停下来思考动静分离的价值。如果你的系统还没有开始应用动静分离的方案，那你也可以想想为什么没有，是之前没有想到，还是说业务体量根本用不着?
03|二八原则:有针对性地处理好系统的""热点数据”
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假设你的系统中存储有几十亿上百亿的商品，而每天有千万级的商品被上亿的用户访问，那么肯定有一部分被大量用户访问的热卖商品，这就是我们常说的“热点商品”。
这些热点商品中最极端的例子就是秒杀商品，它们在很短时间内被大量用户执行访问、添加购物车、下单等操作，这些操作我们就称为“热点操作”。那么问题来了:这些热点对系统有啥影响，我们非要关注这些热点吗?
04│流量削峰这事应该怎么做?
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如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。
但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说 100 人和 10000 人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。
但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与的，也就是开始之前希望有更多的人来刷页面，但是真正开始下单时，秒杀请求并不是越多越好。因此我们可以设计一些规则，让并发的请求更多地延缓，而且我们甚至可以过滤掉一些无效请求。
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还未添加个人签名 2021.03.18 加入
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