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一、秒杀抢购业务的本质
秒杀，顾名思义，就是“以秒为单位”的限时限量抢购活动。它的核心是短时间内聚集高流量，以超低价格进行引流。
这种业务场景对系统架构提出了极高的要求，主要表现为：
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高并发访问量
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极短的处理窗口
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对资源的强一致性要求（尤其是库存）
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必须保障系统的高可用、稳定、快速响应
如果没有针对性的架构优化和技术手段，很容易发生以下问题：
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服务崩溃：如接口被压垮，导致系统整体不可用；
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超卖：库存为0还能下单，造成商家亏损；
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体验差：请求超时、下单失败率高、页面卡顿等。
二、典型业务场景的技术痛点
| 痛点 | 描述 |
|---|---|
| 高并发 | 数百万请求瞬间打入，造成服务器 CPU 飙升、网络拥堵 |
| 库存一致性 | 数据库并发写入库存数据易产生超卖问题 |
| 请求放大效应 | 秒杀接口响应慢可能导致用户反复点击造成请求放大 |
| 数据库压力 | 秒杀用户访问数据库导致读写频繁，容易崩溃 |
| 安全问题 | 爬虫、脚本工具会恶意请求接口，占用资源 |
三、技术方案详解（附原理解释与代码思路）
1. 缓存预热：用 Redis 抵御“洪峰访问”
为什么需要缓存？
数据库是秒杀系统的瓶颈之一，尤其是商品库存这种数据，如果每次都访问数据库查询库存，将导致大量连接堵塞，系统雪崩。
如何做？
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秒杀开始前将商品详情和库存预加载进 Redis。
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请求优先从缓存中读取数据，缓存命中率提高整体响应速度。
示例（Java）：
// 秒杀前预热缓存
redisTemplate.opsForValue().set("seckill:stock:1001", 100);
注意事项：
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设置合理的过期时间，防止缓存穿透；
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配合布隆过滤器过滤非法请求。
2. 异步削峰：用 MQ 异步下单，系统“稳如老狗”
为什么要用消息队列？
高并发下，所有下单请求直接写数据库会导致系统雪崩；而且用户不需要实时响应，只需知道“抢到了”即可，订单可以延后创建。
核心流程：
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用户点击“立即抢购”
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系统快速判断库存、限流、防刷
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若通过，将抢购信息（如userId、productId）放入 MQ 中
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后台消费者异步消费消息，生成订单，扣库存
常见 MQ：
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Kafka（高吞吐）
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RabbitMQ（稳定可靠）
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Redis Stream（轻量）
好处：
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系统响应变快（只需把消息写入队列）
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有效削峰（控制消费者消费速率）
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降低系统故障概率
3. 防止超卖：原子扣库存 or 分布式锁
什么是超卖？
假设库存只有100个，但多个用户同时提交请求，最终创建了110个订单，就出现了超卖。
常见防止方案：
方案一：Redis原子操作
-- Lua脚本原子扣减库存
if redis.call("get", KEYS[1]) >= ARGV[1] thenreturn redis.call("decrby", KEYS[1], ARGV[1])
elsereturn -1
end
方案二：数据库乐观锁
UPDATE product
SET stock = stock - 1
WHERE product_id = 1001 AND stock > 0
方案三：分布式锁（如Redisson）
确保同一时间只有一个线程修改库存，牺牲性能换取一致性。
4. 限流与防刷：保护“脆弱”的秒杀接口
为什么要限流？
秒杀接口是系统中最“薄弱”的环节，大量恶意脚本攻击或用户反复刷新会造成雪崩。
技术方案：
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滑动窗口、漏桶、令牌桶算法限流；
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接入验证码机制阻止机器人；
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使用Nginx limit_req模块限流请求速率；
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使用 Sentinel 进行接口级限流与熔断。
5. 页面静态化 + CDN 加速：提速才是王道
为什么要做页面静态化？
避免所有用户都动态请求接口拉取商品数据。静态页可以缓存到 CDN，从源站“解放服务器”。
技术方式：
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使用 SSR 或预渲染工具提前生成 HTML 页面；
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CDN 缓存静态文件（HTML、图片、CSS、JS）；
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Nginx 统一入口分流，请求动态接口时使用短连接+缓存。
6. 数据库优化：让“最后的堡垒”扛得住
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创建合适索引：如库存字段、用户ID、商品ID等
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精简字段：秒杀订单表应尽量精简（如不记录地址）
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使用连接池：如 HikariCP 保证连接复用
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减少锁表操作：秒杀逻辑尽可能不使用事务或用乐观锁
7. 分库分表：支撑海量订单存储
问题：
单表千万级别订单记录，索引性能严重下降。
分库分表的方式：
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按用户 ID Hash 水平分表
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按时间段（如按月）分库
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配合 ShardingSphere 等中间件统一查询入口
8. 服务治理与容错机制
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使用 Spring Cloud、Dubbo 等实现服务注册、熔断、降级
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接入日志平台、链路追踪（如 Skywalking、ELK）
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设置服务限时机制，防止雪崩蔓延（熔断器）
四、总结：一场“架构与性能”的技术博弈
秒杀系统是技术人绕不开的一道“大考题”。它既考验高并发处理能力，也考验系统的极限稳定性。
建议：即便你当前没有业务需求，也可以以此为练习项目，亲自设计一个“从页面到数据库”的秒杀系统原型，这是一场绝佳的后端技术提升机会！
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